kafka生产者客户端 日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系？
日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系？
flume和Kafka的一些功能是相同的，但总的来说，它们是完全不同的；它们的场景是不同的，但它们可以一起使用。
简而言之，flume是一个分布式日志收集系统，它从各种服务器收集日志并将其传输到指定的位置，如HDFS。
Kafka是一个分布式消息中间件，有自己的存储，提供推拉数据访问功能。
整个过程如下：
登录服务器<--flume-->kafka-->hdfs-->离线计算
登录服务器<--flume-->kafka-->storm
希望我的回答能对您有所帮助
如何基于kafka来实现一个全功能的关系型数据库？
以下是我对你的回答，拒绝复制和粘贴。
首先，Kafka是一个分布式消息中间件，主要用于消费者和生产者的场景。这是一种发布-订阅关系。
关系数据库是一个数据存储系统，主要用于存储关系数据。
基于Kafka，无法实现全功能关系数据库。卡夫卡本身与数据库没有对应关系，它们存储的数据库也没有对应关系。
如果我们要把这两件事联系起来，我们通常会把数据库的信息读出来放在卡夫卡中，也就是消息生产者；而从卡夫卡获取数据的客户端或终端就是消费消息，也就是消费者。当然，您可以读取来自卡夫卡的消息，并在处理后将其存储在数据库中。您应该知道Kafka是一个中间件，它的主要功能不是像数据库那样存储数据。
建议您首先明确需求，并确定您的问题是否满足需求。
如何使用消息队列解决分布式事务？
有两种选择。
Scheme 1 Local message transaction table
生产者需要添加一个事务消息表。具体步骤如下：[1。生产者执行业务逻辑并将事务记录插入到消息表中。这两个操作在一个本地事务中
2。启动后台线程定期轮询消息表并将消息发送到消息队列
3。删除消息表中的消息，直到发送成功。
方案2需要消息队列支持，业务端提供回溯接口
1。生产端将准备好的消息发送到消息队列
2。在本地事务中，业务逻辑
3。根据执行结果确认或取消准备好的消息
4。消息队列将确保准备好的消息被确认或取消，并且消息队列将不断地向生产端请求执行结果，这要求生产端提供类似的回调函数。
在方案2中，消息队列取代了方案1中的消息表和后台线程轮询功能，但并非所有消息队列都支持此功能。支持Rocketmq。
方案1的开发工作量大，外部依赖性小
方案2的开发工作量小，但依赖于特定的消息队列。
1！卡夫卡在2011被捐赠给Apache基金会，而RAFT的论文是在寻找一个潜在的一致算法，由斯坦福大学在2013出版，卡夫卡出生在RAFT之前。当1/3节点不可用时，服务不可用。Kafka中维护的ISR（in-sync replica，同步副本）可以提供服务，即使副本不可用，只剩下领头羊
3:更大的数据吞吐量。木筏适用于强稠度
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