kafka集群应用 kafka应用场景有哪些

~！1：卡夫卡在2011捐赠给阿帕奇基金会，拉夫的论文是在寻找一个潜在的共识算法，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。筏适合强一致性

谢谢邀请我回答这个问题。作为卡夫卡多年的使用者，我对使用卡夫卡的感觉还是很好的。

卡夫卡的每个数据流应该对应一个主题，每个主题可以有多个部分。现在每个零件只能由一个消费者消费。更多的分区意味着更多的吞吐量。需要更多的文件句柄。如果使用者较少，则更多的分区将浪费系统资源。从另一个角度看，越来越多的延迟将增加，这将对实时数据读写产生不利影响。

因此，适当的分区数量将对Kafka的性能产生重要影响。

根据当前的市场发展，大数据的学习需要一定的编程基础。现在主流的是Java和python，但是大部分都是在实际工作中使用的，这是很多大数据培训机构推出的Java编程大数据开发培训课程，所以从这个角度来说，我们还是需要一些基础的Java编程。但是，许多想要参与大数据培训和学习的小伙伴现在没有编程基础，他们中的大多数想要从其他行业切换到大数据。他们能在没有编程基础的情况下学习大数据吗？！对于零基础的学生，他们不需要担心他们将无法学习没有java或Python相关编程语言的大数据。该培训机构还设有专门为零基础学生设计的大数据培训课程。在早期阶段，他们首先学习java编程或python编程。在掌握了一些必要的编程基础之后，他们就可以这样学习大数据，大数据学习就可以顺利进行。

因此，我们在学习大数据的时候，也要注意课程的安排，并考虑如何根据自己的情况和大数据培训机构的课程安排来选择。如果我们从事java或Python相关的开发已经有一定的基础，那么就没有必要学习相关内容，直接选择学习大数据技术，比如如果你是一个零基的学生，你应该选择一个用java或Python基金会的课程。以上是萧边对“学习大数据需要什么基础”的理解？这个问题的答案，希望对您有所帮助，如果您有任何疑问，可以留言交流。

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