Kafka的應用場景有哪些？

1. 消息

kafka更好的替換傳統的消息系統，消息系統被用于各種場景，與大多數消息系統比較kafka有更好的吞吐量內置分區(qū)，副本和故障轉移，這有利于處理大規(guī)模的消息。

根據我們的經驗消息往往用于較低的吞吐量，但需要低的端到端延遲并需要提供強大的耐用性的保證。在這一領域的kafka比得上傳統的消息系統，如ActiveMQ或RabbitMQ等。

2. 網站活動追蹤

kafka原本的使用場景是用戶的活動追蹤，網站的活動（網頁游覽，搜索或其他用戶的操作信息）發(fā)布到不同的話題中心，這些消息可實時處理實時監(jiān)測也可加載到Hadoop或離線處理數據倉庫。

3. 指標

kafka也常常用于監(jiān)測數據，分布式應用程序生成的統計數據集中聚合。

4. 日志聚合

許多人使用Kafka作為日志聚合解決方案的替代品。日志聚合通常從服務器中收集物理日志文件，并將它們放在中央位置（可能是文件服務器或HDFS）進行處理。Kafka抽象出文件的細節(jié)，并將日志或事件數據更清晰地抽象為消息流。這允許更低延遲的處理并更容易支持多個數據源和分布式數據消費。

5. 流處理

kafka中消息處理一般包含多個階段。其中原始輸入數據是從kafka主題消費的，然后匯總，豐富，或者以其他的方式處理轉化為新主題，例如，一個推薦新聞文章，文章內容可能從“articles”主題獲??；然后進一步處理內容，得到一個處理后的新內容，最后推薦給用戶。這種處理是基于單個主題的實時數據流。從0.10.0.0開始，輕量，但功能強大的流處理，就可以這樣進行數據處理了。

除了Kafka Streams還有ApacheStorm和Apache Samza可選擇。

6. 事件采集

事件采集是一種應用程序的設計風格，其中狀態(tài)的變化根據時間的順序記錄下來，kafka支持這種非常大的存儲日志數據的場景。

7. 提交日志

kafka可以作為一種分布式的外部日志，可幫助節(jié)點之間復制數據，并作為失敗的節(jié)點來恢復數據重新同步，kafka的日志壓縮功能很好的支持這種用法，這種用法類似于Apacha BookKeeper項目。