怎么查看kafka的实时吞吐量 kafka的分区可以增加或减少？
kafka的分区可以增加或减少？
Kafka在用磁盘分区将topic的消息搅碎到多个分区分布保存到在有所不同的broker上，基于了producer和consumer消息去处理的高吞吐量。
Kafka的producer和consumer都也可以多线程地联成一体操作，而每个线程全面处理的是一个分区的数据。所以分区实际上是调优Kafka并行度的大于单元。
这对producer而言，它虽然是用多个线程并发地向差别分区原先的broker发起Socket直接连接同时给这些分区发送的消息；而consumer，同一个消费组内的所有consumer线程都被指定你topic的某一个硬盘分区进行消费。
学习大数据难吗？
在学习之前，简单确定的并非难不是很难，只不过是肯定咋把英语学好的问题。学习大数据给几点建议：
1.重要完全掌握大数据体系的架构和原理，比如说：分布式存储和算出的思想
2.大数据框架的体系，例如：hadoop，spark等等
3.多尝试着做实验，也多问问看有经验的人。
只需有信心，而且一定要坚持，当然是可以想学好。
kafka为什么适合日志处理？
Kafka天生为吞吐量而设计什么的，kafka集群中topic在是有数量的情况下哪怕会有洗技能写，但磁盘的利用率高于500rocketmq；消息发送端按结构双端队列，消息发送中完全天然支持批处理；在我们公司投入到6台256G，32C，8T的SSDkafka集群的吞吐量3百多万TPS，而rocketmq只有几十万TPS
kafka的分片数怎么确定？
分区数Tt/max(Tp,Tc)
Tp来表示producer的吞吐量。测试producer常见是非常容易的，只不过它的逻辑更加很简单，那就是就接受消息到Kafka就再说。Tc可以表示consumer的吞吐量。测试Tc通常与应用的关系更大，是因为Tc的值取决于它你搞到消息之后不能执行什么操作，因此Tc的测试大多数也要麻烦一些。总的目标吞吐量是Tt
Kafka，Mq和Redis作为消息队列使用时的差异有哪些？
Kafka充当第2代的消息系统，mq是都很能成熟消息系统，而redis也也可以查找订阅，这样的话这三者试述？
RabbitMQ是使用Erlang汇编语言的一个开源的消息队列，本身支持什么很多的协议：AMQP，XMPP,SMTP,STOMP，也正是如此，使的它变的非常超级重量级，更比较适合于企业级的开发。同时利用了一个经纪人(Broker)构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中门口排队。对路由(Routing)，负载均衡(Loadbalance)或是数据自然持久化都是很好的支持。
Redis是一个Key-Value的NoSQL数据库，开发程序维护很异常活跃，可是它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身接受MQ功能，因为完全是可以只不过是一个轻量级的队列服务来不使用。是对RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各不能执行100万次，每10万次记录两次负责执行时间。测试数据统称128Bytes、512Bytes、1K和10K四个差别大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较好小时Redis的性能要低于RabbitMQ，而如果数据大小将近了10K，Redis则慢的不能不能忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。
KafkaKafka是Apache下的一个子项目，是一个集高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。本身以下特性：飞快自然持久化，可以不在O(1)的系统开销下参与消息不易脱妆化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以至少10W/s的吞吐速率；已经的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动启动接受分布式，不自动实现方法急切均衡；意见Hadoop数据分头并进加载，是对像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又具体的要求动态实时一次性处理的限制，这是一个看似可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线模式的消息处理，这一点也本课题所研究系统所看重的。ApacheKafka对于ActiveMQ是一个太古尔科夫的消息系统，以外性能更加好之外，那就一个工作良好的道德的分布式系统。
差别不大MQ与Kafka1)在架构模型方面
RabbitMQ按照AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue排成，其中exchange和binding横列了消息的路由键；客户端Producer实际连接channel和server通过通信，Consumer从queue声望兑换消息并且消费（长连接上，queue有消息会推送回consumer端，consumer非循环从再输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
kafka恪遵象的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息需要保存的客户端consumer上，consumer据销费的点，从broker上批量pull数据；无消息去确认机制。
2)在吞吐量
kafka本身高的吞吐量，内部按结构消息的批量处理，zero-全部复制机制，数据的存储和某些是本地磁盘顺序批量操作，具备O(1)的紧张度，消息如何处理的效率很高。
rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点都一样，rabbitMQ接受对消息的可信的传递，意见事务，不允许批量的操作；基于组件存储的可靠性的要求存储可以不常规内存的或硬盘。
3)在可用性方面，
rabbitMQ支持miror的queue，主queue终止，mirorqueue接管。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
