一、Kafka简介

　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，用户通过Kafka系统可以发布大量的消息，同时也能实时订阅消费消息。Kafka可以同时满足在线实时处理和批量离线处理。

　　在公司的大数据生态系统中，可以把Kafka作为数据交换枢纽，不同类型的分布式系统（关系数据库、NoSQL数据库、流处理系统、批处理系统等），可以统一接入到Kafka，实现和Hadoop各个组件之间的不同类型数据的实时高效交换。

1. Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。
2. Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上，但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）。
3. Partition：Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition。
4. Producer：负责发布消息到Kafka broker。
5. Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
6. Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）

二、Kafka准备工作

1.安装Kafka

厦门大学安装教程

这里假设已经成功安装Kafka到“/usr/local/kafka”目录下

2.启动Kafka

下载的安装文件为Kafka_2.11-0.10.2.0.tgz，前面的2.11就是该Kafka所支持的Scala版本号，后面的0.10.2.0是Kafka自身的版本号。

打开一个终端，输入下面命令启动Zookeeper服务：

千万不要关闭这个终端窗口，一旦关闭，Zookeeper服务就停止了。

打开第二个终端，然后输入下面命令启动Kafka服务：

千万不要关闭这个终端窗口，一旦关闭，Kafka服务就停止了。

3.测试Kafka是否正常工作

再打开第三个终端，然后输入下面命令创建一个自定义名称为“wordsendertest”的Topic：

三、Spark准备工作

四、编写Spark Streaming程序使用Kafka数据源

7.5 高级数据源

原文：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/12028371.html