1.概述
本課程的視頻教程地址：《Kafka實戰項目之應用概述》
本課程是通過一個用戶實時上報日志來展開的，通過介紹 Kafka 的業務和應用場景，並帶着大家搭建本 Kafka 項目的實戰開發環境。下面我們來看看本課程有哪些課時，如下圖所示：
接下來，我們開始第一課時的學習：《Kafka 回顧》。
2.內容
2.1 Kafka 回顧
本課時簡述 Kafka 平台部署的注意事項，以及 Kafka 在企業中的業務場景和應用場景。讓大家了解 Kafka 在企業中的使用。
本課時主要包含以下知識點，如下圖所示：
首先，我們來看看Kafka的業務場景，其內容包含以下知識點，如下圖所示：
- 第一：解除耦合
在項目啟動之初來預測將來項目會碰到什么需求，是極其困難的。消息系統在處理過程中間插入了一個隱含的、基於數據的接口層，兩邊的處理過程都要實現這一接口。這允許你獨立的擴展或修改兩邊的處理過程，只要確保它們遵守同樣的接口約束。
- 第二：增加冗余
有些情況下，處理數據的過程會失敗。除非數據被持久化，否則將造成丟失。消息隊列把數據進行持久化直到它們已經被完全處理，通過這一方式規避了數據丟失風險。許多消息隊列所采用的put-get-delete范式中，在把一個消息從隊列中刪除之前，需要你的處理系統明確的指出該消息已經被處理完畢，從而確保你的數據被安全的保存直到你使用完畢。
- 第三：提高可擴展性
因為消息隊列解耦了你的處理過程，所以增大消息入隊和處理的頻率是很容易的，只要另外增加處理過程即可。不需要改變代碼、不需要調節參數。擴展就像調大電力按鈕一樣簡單。
- 第四：Buffering
在任何重要的系統中，都會有需要不同的處理時間的元素。例如，加載一張圖片比應用過濾器花費更少的時間。消息隊列通過一個緩沖層來幫助任務最高效率的執行———寫入隊列的處理會盡可能的快速。該緩沖有助於控制和優化數據流經過系統的速度。
- 第五：異步通信
很多時候，用戶不想也不需要立即處理消息。消息隊列提供了異步處理機制，允許用戶把一個消息放入隊列，但並不立即處理它。想向隊列中放入多少消息就放多少，然后在需要的時候再去處理它們。
以上就是Kafka的業務場景介紹，下面我給大家介紹Kafka的應用場景。
應用場景的主要內容如下圖所示：
- 首先是：Push Message
Kafka可以應用與消息系統，比如：當下較為熱門的消息推送，這些消息推送系統的消息源，可以使用Kafka作為系統的核心中間件來完成消息的生產和消息的消費。
- 然后是：Website Tracking
我們可以將企業的Portal，用戶的操作記錄等信息發送到Kafka中，按照實際業務需求，可以進行實時監控，或者離線處理等。
- 最后一個是：日志收集中心
類似於Flume套件這樣的日志收集系統，但Kafka的設計架構采用push/pull.適合異構集群，Kafka可以批量提交消息，對Producer來說，在性能方面基本上是無消耗的，而在Consumer端中，我們可以使用Hadoop，Storm等其他系統化的存儲和分析系統。
我們在掌握了Kafka的業務和應用場景后，下面我們來看看實時統計平台搭建需要注意的事項：如下圖所示，這是Kafka集群的搭建的架構圖。分別由三個kafka節點組成一哥高可用的集群，由ZooKeeper集群連接，提供一個快速，高可用，容錯，分布式的協調服務。
平台注意事項包含以下知識點：
- Kafka的HA特性
- 平台核心文件的配置
- 集群啟動步驟
- 集群演示
關於詳細過程以及演示步驟大家可以觀看視頻，這里我就不多做贅述了。《觀看地址》
2.2 項目簡要
本課時講解如何規划一個項目的整體流程，以及如何獲取一個項目所需要的數據來源和如何去消費這些數據。
讓大家從中掌握項目的開發流程，為后續的項目分析與設計階段做好准備。
其主要知識點包含以下內容，如下圖所示：
接下來，我們從項目的整體流程入手去簡述，如下圖所示：
這是一個項目的整體流程，本項目是以一個用戶日志上報系統為案例，從流程可以看出，我們將該項目的流程分為四個模塊：數據收集，數據接入，實時流式計算，數據輸出。
使用這套方案的優點有以下：
- 業務模塊化
- 功能組件化
我們認為，Kafka在整個環節中充當的職責應該單一，這項目的整個環節她就是一個中間件。整個項目流程如上圖所示，這樣划分使得各個業務模塊化，功能更加的清晰明了。
- 首先是數據收集模塊：我們采用的是Apache的Flume NG來實現的，主要負責從各個節點上實時收集用戶上報的日志數據。
- 接着是數據接入模塊：由於收集的數據的速度和數據處理的速度不一定是一致的，因此，這里我們添加一個中間件來做處理，所使用的是Apache的Kafka，另外，這里有一部分數據是流向HDFS分布式文件系統的，方便於為離線統計業務提供數據源。
- 然后接下來是實時流式：我們在收集到數據后，我們需要對這些數據做實時處理，所選用的是Apache的Storm。關於Storm集群的安裝比較簡單，具體安裝細節，大家可以去觀看視頻，《觀看地址》。
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在我們完成流式計算模塊后，最后是數據輸出模塊：在使用Storm對數據做處理后，我們需要將處理的結果做持久化，由於對響應速度要求較高，這里采用Redis和MySQL來做持久化。
這就算整個流程的架構圖。在介紹完整個架構的流程圖，接下來，我們來看看數據源生產介紹，如下圖所示：
從圖中，我們可以看出由Flume NG組建的日志收集集群，將日志集中收集起來，然后通過Flume的Sink組件將數據發送到指定的Kafka中間件中，這樣在Kafka的Producer端，就有了數據源。從Flume到Kafka，通過Sink來完成數據源的生產階段。
在完成了數據源的生產后，下面我們來看看如何去消費這些數據。關於數據源的消費，我們來看看下面這張圖：
從上圖中，我們可以看出數據源存在Kafka中，通過KafkaSpout將數據輸送到Storm，然后Storm將Kafka中的數據進行消費處理，通過Storm的計算模塊，按照業務需求將數據做對應的處理，完成數據的消費，最后將統計的結果持久化到DB庫當中。
關於更加詳細的內容，大家可以去觀看視頻教程，《觀看地址》。
2.3 Kafka 工程准備
本課時講解創建一個本項目的工程，以及編寫本項目需要准備的基礎環境，包含 Kafka 的監控系統，Storm 群的准備。為完成編碼實踐奠定良好的基礎。
其主要知識點包含以下內容，如下所示：
下面，我們來看看，基礎環境需要准備有哪些內容。內容如下所示：
- 概述。
- 基礎軟件介紹。
- 使用技巧。
- 預覽及演示。
在Kafka項目時，在消費端使用Storm來做計算處理，因而，我們使用的開發語言是Java，編寫Java的相關代碼都是在IDE中來完成的，IDE為開發者編碼提供了方便。課程中所使用的IDE是JBoss Studio 8，這是RedHat公司開發的一款IDE，其本質是Eclipse，只是該IDE集成的插件比較豐富，大家若是需要可以到它的官網去下載。另外，在開發過程當中，我們還需要一個比較重要的插件 —— Kafka的監控工具。這個工具可以給我們觀察Kafka數據生產和消費提供方便，另外一個就Storm的UI管理界面，我們可以通過Storm UI來觀察Storm作業的運行情況。
在熟悉基礎軟件和插件的使用后，我們來創建Kafka工程，在創建Kafka工程時需要注意以下幾點：
- 相關基礎環境的准備，如：Java的基礎開發包JDK，這個需要准備好，不然，我們無法編譯執行相關Java代碼
另外，准備好Maven環境，方便打包我們的工程。
- 在我們已有的基礎環境下，我們來創建相關Kafka工程。下面為大家演示具體的操作流程。
關於演示詳細過程，大家可以去觀看視頻，這里我就不多做贅述了。《觀看地址》。
3.總結
本課程我們回顧了 Kafka的相關內容，簡述了項目的基本流出以及基礎軟件的使用等知識，我們應該掌握以下知識點，如下圖所示：
4.結束語
這就是本課程的主要內容，主要就對 Kafka 項目做前期准備，對后續學習 Kafka 項目實戰內容奠定良好的基礎。
如果本教程能幫助到您，希望您能點擊進去觀看一下，謝謝您的支持！
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