大数据面试题：介绍下Kafka，Kafka的作用？Kafka的组件？适用场景？

Kafka是一种分布式、高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，主要应用于大数据实时处理领域。简单地说，Kafka就相比是一个邮箱，生产者是发送邮件的人，消费者是接收邮件的人，Kafka就是用来存东西的，只不过它提供了一些处理邮件的机制。

1、作用

1）发布和订阅消息流

2）以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流

3）可以在消息发布的时候进行处理

2、优势

高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；

可扩展性：kafka集群支持热扩展；

持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；

容错性：允许集群中节点故障（若副本数量为n,则允许n-1个节点故障）；

高并发：支持数千个客户端同时读写。

3、组件

Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；

Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；

Consumer：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；

Broker ：一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker可以容纳多个 topic。

4、使用场景

1）在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，消息队列功能

2）构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能

通俗一点来说

日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer；

消息系统：解耦生产者和消费者、缓存消息等；

用户活动跟踪：kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后消费者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，亦可保存到数据库；

运营指标：kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；

流式处理：比如Spark streaming和Flink。