在大数据学习当中，主要的学习重点就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。大数据学习一般都有哪些内容，今天我们就主要来分享Kafka入门。

Kafka的基本介绍
Kafka现在是Apache的开源项目之一，但是最初的研发，是由Linkedin公司开发的，主要是针对于日志收集和消息收集等场景下的分布式消息系统。
Kafka基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等。Kafka的优势：
以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。Kafka的设计原理
一个典型的Kafka集群中包含若干Producer，若干Broker，若干Consumer，以及一个Zookeeper集群。
Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举Leader，以及在Consumer Group发生变化时进行Rebalance。Producer使用push模式将消息发布到Broker，Consumer使用Pull模式从Broker订阅并消费消息。Kafka专用术语：
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。
Topic：一类消息，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
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。
Segment：partition物理上由多个segment组成。
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。
Producer：负责发布消息到Kafka broker。
Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。
关于大数据技术-Kafka入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。Kafka在大数据系统平台的搭建当中，被应用得越来越广泛，掌握Kafka框架，也是很有必要的。