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Establishing a RealTime Big Data Platform for Transport

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Kafka是一个开源的分布式流处理平台,它最初由LinkedIn公司开发,用于实时数据管道及流动计算,随着时间的推移,Kafka已成为最流行的开源消息代理之一。同时,它还是一个快速、可靠的分布式存储系统,它可以作为消息队列来用。MongoDB也是一个基于分布式文件存储的数据库,具有高性能、易于扩展等特性。那么如何将这两个系统相结合,构成一个用于交通管理的实时大数据平台呢?本文通过详细阐述相关概念和方法,向读者展示如何构建一个这样的平台。

2.基本概念

2.1 Apache Kafka

Apache Kafka是一种开源流处理平台,它被设计用来支持快速、可靠地收集、处理和传输海量数据。它利用分布式集群架构、复制和容错机制,并允许消费者和生产者以可伸缩的方式进行异步通信。Apache Kafka的主要特点包括以下几点:

  1. 发布/订阅模式:消息发布到主题上,然后消费者可以选择订阅感兴趣的主题。
  2. 持久化日志:数据以可配置的保留策略保存到磁盘上的日志中,保证数据安全和完整性。
  3. 分布式协调器:所有节点都保持相同的状态,通过提交协议确保集群中的每个节点的活动状态同步。
  4. 可伸缩性:支持集群中的分区扩展,提升吞吐量和容错能力。
  5. 高吞吐量:经过优化的网络和硬件连接,Kafka可以实现高达每秒百万级的消息传输。

Apache Kafka中的一些重要概念如下图所示:

如上图所示,生产者负责生成和发布消息,消费者则从主题中消费消息。Kafka集群由多个brok


本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132798133
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