前言
本篇文章主要带来kafka的详细介绍和环境部署
Kafka介绍
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理大量的消息数据流。它的设计目标是提供强大的消息传递系统，同时保证高性能、高可用和可扩展性。Kafka最初由LinkedIn公司开发，现已成为Apache项目之一。
在Kafka中，消息被组织成一个或多个主题（topics），而这些主题在一个或多个Kafka节点中进行分区（partitions）和复制（replication），以确保数据的可靠性和高可用性。每个分区都有一个唯一的标识符，称为分区ID，而消息在分区内按照顺序发送和接收。消费者（consumer）可以订阅一个或多个主题，并从它们的分区中读取消息，以便进行下一步处理。
Kafka的作用和使用场景如下：
功能特点
高吞吐量：Kafka能够处理高吞吐量的数据流，适用于大规模消息处理应用。
持久性存储：Kafka将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统：Kafka是一个分布式系统，易于向外扩展，所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
使用场景
消息队列：Kafka可作为消息队列系统，用于解耦生产者和消费者的处理速度。生产者发送消息到Kafka后，消费者可以在自己的速度上消费这些消息。
实时流处理：Kafka常用于实时流处理，允许处理和分析实时数据。例如，可以实时处理用户生成的日志数据，以进行故障检测或实时分析。
日志聚合：Kafka可以作为日志聚合系统，从多个源收集日志，并使它们可用于实时流处理或批量处理。
事件驱动架构：在事件驱动架构中，Kafka可以作为事件总线，用于在微服务之间传递事件。
数据管道：Kafka可以作为数据管道，将数据从一个系统传输到另一个系统，特别是在大数据和机器学习工作流中。
环境部署
Kafka的环境部署非常简单，并且可以运行在单机或者集群模式下。下面是Kafka的环境部署步骤：
步骤1：下载和解压
在官网下载最新的---------Kafka安装包下载
并解压到任意目录下，例如：
下载文件格式：rz
解压文件格式：tar -zxvf 文件名 解压路径
tar -xzf kafka_2.11-2.4.1.tgz -C /opt/server/
创建软连接：ln -s kafka_2.11-2.4.1 kafka
创建软连接是为了后续方便进入到kafka当中修改配置
步骤2：启动ZooKeeper
Kafka依赖于ZooKeeper来进行集群管理和状态保存。因此，在启动Kafka之前，必须首先启动ZooKeeper。
启动位置：zookeeper/bin
启动zookeeper: ./zkServer.sh start
查看状态: ./zkServer.sh status
注意：要先启动和查看后两台的状态后第一台的状态才会显示
这是第一台的状态显示
这是第二台的状态显示
这是第三台的状态显示
步骤3：修改配置文件
文件位置：kafka/config
修改文件：vi server.properties
在配置Kafka时，修改broker.id、log.dirs和zookeeper.connect这几个参数是为了满足集群的环境需求、数据存储需求和连接管理需求。
（每一台都要进行修改哟，broker.id不能重复且必须是连在一起的数字）
如果没有logs文件夹可以直接去kafka路径下创建一个
设置listeners是为了让客户端能够连接到Kafka集群并与其进行通信。
将这段话注释
步骤4：启动Kafka
接下来，需要启动一个或多个Kafka节点，可以使用以下脚本来启动：
case $1 in
"start"){
for i in hadoop01 hadoop02 hadoop03
do
echo " --------启动 $i Kafka-------"
ssh $i "source/etc/profile;/opt/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/server/kafka/config/server.properties"
done
};;
"stop"){
for i in hadoop01 hadoop02 hadoop03
do
echo " --------停止 $i Kafka-------"
ssh $i "source/etc/profile;/opt/server/kafka/bin/kafka-server-stop.sh stop"
done
};;
esac
启动脚本：./脚本文件 start
在jps进程中出现kafka代表启动成功
到此为止，Kafka的环境部署完成了。
总结
在实际应用中，可以根据自己的需求来配置和使用Kafka，例如设置分区数量、副本数量、数据保留策略等等。Kafka是一个非常强大和灵活的消息系统，可以用于解决各种应用场景中的大数据处理问题。希望本篇文章能够帮助到大家！