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Kafka基本讲解
一：Kafka介绍
Kafka是分布式消息队列，主要设计用于高吞吐量的数据处理和消息传输，适用于日志处理、实时数据管道等场景。Kafka作为实时数仓架构的核心组件，用于收集、缓存和分发实时数据流，支持复杂的实时数据处理，实时需求分析，实时报表等应用。
二：Kafka基本架构图
基本讲解：
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zookeeper：统一管理kafka集群
（1）保存kafka相关的元数据
（2）负责Kafka集群的整体协调和管理
（3）在Kafka集群中，当某个节点（如Broker或分区领导者Leader）出现故障时，ZooKeeper能够协助进行故障检测和恢复
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Producer：生产者
向kafka发送消息，通过【轮询写入】方式，使得消息数据均匀分布，即：传数据给kafka。
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Consumer：消费者
从kafka中获取消息（数据）进行消费，一般有三种策略可选（订阅模式，正则模式，指定模式）。
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Kafka集群：
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Broker：一台Kafka服务器一般是一个Broker【主要由该机器的核数来决定】，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic。
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Topic（主题）：是数据的逻辑分类单位，用于管理和组织消息流，Topic类似于mysql数据库中的库。Topic分为多个partition存放于不同的kafka服务器上。
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partition（分区）：每个Partition（分区）是一个有序的队列(分区有序，不能保证全局有序)
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Leader：每个partition（分区）都有一个leader（领导者），负责处理该分区的所有读取和写入数据操作（生产者和消费者都面对leader对象进行操作）。
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Replica：特殊的Follower。
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Follower：每个partition（分区）含有多个follower（跟随者），主要用于与leader（领导者）同步数据，保持数据的一致性。当leader失效时，会从中选一个follower成为新的leader。
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三：Kafka特点
1、多副本机制
1.1.容错性（In-Sync Replicas，同步副本集）
讲解：
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在每个partition（分区）内部中，都含有一个leader（领导者）和多个follower（跟随者）。
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其中可将其分为ISR队列（此处为三个）和Followers两部分。
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正常状态（消息数据写入队列）：
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1、消息数据写到ISR队列中的每一个节点上（Leader和replica），当写入所有的ISR队列后，才可以进行下一个消息的写入。
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2、Followers中节点可以同步Leader数据，且并无时间限制（时间可长可短）。
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Leader失效场景：
- 当Leader失效时，会在ISR队列中选取一个作为新的Leader继续工作，同时会在Followers中选取一个进入ISR队列中。
1.2.读写分离
- Leader 负责写操作
- I S R 中任何一个 replica 都可以读操作
2、多分区（MP，multiple partitions）
每个Topic（主题）可以被划分成多个分区（partition），每个分区在物理上可以存储在不同的Broker节点上。
主要优势：
- 低延时
- 负载均衡：Kafka集群可以在多个Broker节点上均匀地分布分区，使得每个Broker负责处理的分区数量相对均衡【Topic（主题）分区数量最优设计：节点数*物理核数】
- 方便在集群中集成和扩展：Kafka提供了丰富的客户端API，支持多种编程语言，如Java、Python、Go、Scala等。同时，每个partition通过调整以适应它所在的机器（水平扩展），而一个Topic又可以有多个partition组成，因此整个集群可以适应适合的数据，从而达到扩缩容效果。
3、零拷贝
数据可以直接从磁盘传输到网络接口，避免了传统I/O操作中的多次内存拷贝和上下文切换,提高数据传输效率。
4、产销解耦
基本讲解：
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Kafka作为一种分布式消息中间件。生产者只需要将数据发送到Kafka的特定主题（Topic）中，无需知道数据的具体消费者是谁；消费者只需要从Kafka订阅特定的主题，并拉取数据进行处理，无需知道数据的来源是从何而来【生产者 —> Kafka <— 消费者】
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生产者数量：分区数 个生产者**【轮询写入】，均匀分布**。
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消费者数量：分区数 个消费者一对一读取，并行消费。
=> 分布式最佳效果：spark处理的算子分区数(spark并行度) = kafka的分区数(有多少个队列)【分区上限主要由"核数"决定】。
四：消费者策略（读取数据方式）
Kafka为消费者提供了三种类型的订阅消费模式：subscribe（订阅模式）、SubscribePattern（正则订阅模式）、assign（指定模式）。
subscribe与SubscribePattern讲解
基本认知：
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subscribe（订阅模式）与SubscribePattern（正则订阅模式）原理基本一致。
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区别：subscribe（订阅模式）适用于【单主题】，SubscribePattern（正则订阅模式）适用于【多主题】。
讲解：
- 客户端提供groupId和订阅的主题（topic），会先找到这个groupId为123所对应的主题（topic），其中会有记录其offset（偏移量），然后通过这个这个offset（偏移量）继续从test01中进行数据的读取操作。
assign讲解
讲解：
- Redis与客户端之间进行数据交互，会将offset（偏移量）存储于Redis中。客户端提供topic（主题）给Redis，与offset形成键值对的形式，进而可以从test01中进行数据的读取操作。
五：Kafka命令讲解（shell 控制台处理）
1、查看主题
# --bootstrap-server kafka的地址:端口号
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server single:9092
2、创建主题
# --topic 主题名称
# --partitions 分区数
# --replication-factor 每个分区的副本数
# --bootstrap-server kafka的地址:端口号
kafka-topics.sh --create --topic test01 --partitions 1 --replication-factor 1 --bootstrap-server single:9092
3、查看主题详情
# --topic 主题名称
# --bootstrap-server kafka的地址:端口号
kafka-topics.sh --describe --topic test01 --bootstrap-server single:9092
4、创建控制台【生产者】
# --topic 主题名称
# --broker-list single:9092 => 指定主题
kafka-console-producer.sh --broker-list single:9092 --topic test01 < /root/ebs_act_log/transaction_log/part-00001
在Kafka客户端工具中
5、创建控制台【消费者】
# --bootstrap-server kafka的地址:端口号
# --topic 主题
# --property print.key=true
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server single:9092 --topic test01 --property print.key=true --from-beginning
6、删除主题和数据（不能被正在生产或消费）
kafka-topics.sh --bootstrap-server single:9092 --delete --topic test01
Kafka实战（Scala操作）
Kafka实战（Scala操作）