Kafka的應(yīng)用場景有哪些？

1. 消息

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

根據(jù)我們的經(jīng)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(lǐng)域的kafka比得上傳統(tǒng)的消息系統(tǒng)，如ActiveMQ或RabbitMQ等。

2. 網(wǎng)站活動追蹤

kafka原本的使用場景是用戶的活動追蹤，網(wǎng)站的活動（網(wǎng)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(shù)據(jù)倉庫。

3. 指標

kafka也常常用于監(jiān)測數(shù)據(jù)，分布式應(yīng)用程序生成的統(tǒng)計數(shù)據(jù)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(wù)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(wù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)源和分布式數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(zhuǎn)化為新主題，例如，一個推薦新聞文章，文章內(nèi)容可能從“articles”主題獲?。蝗缓筮M一步處理內(nèi)容，得到一個處理后的新內(nèi)容，最后推薦給用戶。這種處理是基于單個主題的實時數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(yīng)用程序的設(shè)計風(fēng)格，其中狀態(tài)的變化根據(jù)時間的順序記錄下來，kafka支持這種非常大的存儲日志數(shù)據(jù)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(fù)制數(shù)據(jù)，并作為失敗的節(jié)點來恢復(fù)數(shù)據(jù)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。