分布式消息系统Kafka
Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息
kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统；
kafka是由LinkedIn开发，使用Scala编写；
支持水平拓展和高吞吐率；
可与Apache Storm、Spark等多种开源分布式处理系统集成。
相关知识:
（1）以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能
（2）高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输
（3）支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输
（4）同时支持离线数据处理和实时数据处理
（5）Scale out：支持在线水平扩展
Kafka中各个组件的功能：
（1）Broker： Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker
（2）Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上，但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据，不必关心数据存于何处）
（3）Partition：Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition
（4）Producer：负责发布消息到Kafka broker
（5）Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端
（6）Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）
Kafka应用场景
活动数据包括页面访问量、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容
构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；
支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；
具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。
Kafka与Flume
Kafka与Flume联用
Kafka的模型
Kafka的名词说明
生产者/消费者模式
发布/订阅模式
模型
Push和Pull（拉数据）
Consumer自己选择拉数据
优点
环境部署
