怎样解析kafka，相信很多无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办法，通过这篇文章希望你能解决这一个问题。
首先我们要明白kafka是在什么需求下产生的。随着近年来大数据的不断崛起，社交、搜索、商业活动等产生了巨大的数据量，我们面临的问题也随之而来。我们该怎样收集这些巨大的信息量？我们能否及时的收集到这一些数据？收集之后我们预备怎样处理？
由这些问题产生了一种新的业务模型：生产者与消费者。数据的产生者被叫做生产者（用户、企业），数据的处理者叫做消费者（NoSQL,Hadoop,）。那么怎么样才能解决生产者与消费者之间的信息传递问题呢？kafka就是解决生产者与消费者之间信息传递的框架，实现了信息的无缝对接。
4、消息被持久化到磁盘（可处理TB数据级别数据但仍保持极高数据处理效率），并且有备份容错机制
1、Topics and Logs：消息存放的目录即主题，Kafka集群将每个topic将被分成多个partition(区)，每一个partition都是一个有序的、不可变的消息序列，它在存储层面是以append log文件形式存在的。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部。每条消息在文件中的位置称为offset(偏移 量)，offset为一个long型数字，它是唯一标记一条消息。
3、Consumer：订阅topic消费消息的一方。消息传递通常由两种模式，queuing（队列，每个Consumer从消息队列中取走一个消息）和publish-subscribe （发布-订阅，消息被广播到每个Consumer）
看完以上内容，你们掌握怎样解析kafka的方法了吗？如果还想学到更多技能或想知道更多相关联的内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！