大数据中如何实现Kafka和activemq对比-创新互联
大数据中如何实现Kafka和activemq对比,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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落地到HDFS的数据会用来进行一些算法上的离线处理,而kafka端则是给需要实时性的消费方。其实数据的消费方式无非也就实时和离线两种方式。
Kafka和activemq对比
相比过去经常使用的activemq,kafka确实非常的不同,做一个对比来深化印象
对比 | Activemq | Kafka |
接口协议 | 遵守JMS规范,各语言支持较好 | 没有遵循标准MQ接口协议,使用较为复杂 |
吞吐量 | 较低,磁盘随机读写 | 较高,磁盘顺序读写 |
游标位置 | AMQ来管理,无法读取历史数据 | 客户端自己管理,不乐意甚至重新读一遍也行 |
HA机制 | 主从复制,竞争锁的方式来选举新的主节点 | 和hadoop系列产品一样,由zk管理所有节点 |
说到底,主要还是做为kafka的消费方,能感受到大的不同还是在于几个:
1. 吞吐量确实非常高2.可以重读历史数据但是也有一些缺点:1.概念上比较复杂,相对于AMQ只需要知道ip和队列名你就能获得数据,Kafka使用起来非常繁琐
Kafka的基本概念(摘录)
1.Broker:消息中间件处理结点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群。2.Topic:一类消息,例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。3.Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。4.Segment:partition物理上由多个segment组成。5.offset:每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.
Kafka消费端的常用参数
Properties props = new Properties();
//zk服务器的地址 xxxx:2181
props.put("zookeeper.connect", zookeeper);
//组的名称,区别于其他group否则会接收不到数据
props.put("group.id", groupId);
props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "8000");
props.put("zookeeper.connection.timeout.ms", "20000");
props.put("zookeeper.sync.time.ms", "2000");
props.put("auto.commit.interval.ms", "5000");
props.put("rebalance.max.retries", "5");
props.put("rebalance.backoff.ms", "60000");
props.put("auto.commit.enable", "true");
//重点参数,是否每次都从offset最前面开始读起
props.put("auto.offset.reset", "smallest");
看完上述内容,你们掌握大数据中如何实现Kafka和activemq对比的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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