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13、Kafka 应用
Kafka支持许多当今最好的工业应用。 我们将在本章中简要介绍Kafka最为显着的应用。 Twitter Twitter是一种在线社交网络服务，提供发送和接收用户推文的平台。 注册用户可以阅读和发布tweet，但未注册的用户只能阅读tweets。 Twitter使用Storm-Kafka作为其流处理基础架构的一部分。 LinkedIn Apache Kafka在LinkedIn中用于活动流数……
李智 - 2025年3月17日 13:28
12、Kafka 工具
Kafka在“org.apache.kafka.tools。”下打包的工具。 工具分为系统工具和复制工具。 系统工具 可以使用运行类脚本从命令行运行系统工具。 语法如下 ```java bin/kafka-run-class.sh package.class - - options ``` 下面提到一些系统工具 Kafka迁移工具 - 此工具用于将代理从一个版本迁移到另一个版本。 Mirror……
李智 - 2025年3月17日 13:28
11、Kafka 实时应用程序(Twitter)
让我们分析一个实时应用程序，以获取最新的Twitter Feed和其标签。 早些时候，我们已经看到了Storm和Spark与Kafka的集成。 在这两种情况下，我们创建了一个Kafka生产者(使用cli)向Kafka生态系统发送消息。 然后，storm和spark集成通过使用Kafka消费者读取消息，并将其分别注入到storm和spark生态系统中。 因此，实际上我们需要创建一个Kafka Pro……
李智 - 2025年3月17日 13:28
10、Kafka 与Spark的集成
关于Spark Spark Streaming API支持实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。 数据可以从诸如Kafka，Flume，Twitter等许多源中提取，并且可以使用复杂的算法来处理，例如地图，缩小，连接和窗口等高级功能。 最后，处理的数据可以推送到文件系统，数据库和活动仪表板。 弹性分布式数据集(RDD)是Spark的基本数据结构。 它是一个不可变的分布式对象集合。 RDD中的……
李智 - 2025年3月17日 13:28
09、Kafka 整合 Storm
关于Storm Storm最初由Nathan Marz和BackType的团队创建。 在短时间内，Apache Storm成为分布式实时处理系统的标准，允许您处理大量数据。 Storm是非常快的，并且一个基准时钟为每个节点每秒处理超过一百万个元组。 Apache Storm持续运行，从配置的源(Spouts)消耗数据，并将数据传递到处理管道(Bolts)。 联合，Spouts和Bolt构成一个拓扑……
李智 - 2025年3月17日 13:28