Ⅰ 为什么说rabbitmq 比kafka可靠
Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理，他们都是以分布式部署为目的。但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的。我对"AMQP 更成熟"这个论点是持怀疑态度的。让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题。
a) 以下场景你比较适合使用Kafka。你有大量的事件(10万以上/秒)、你需要以分区的，顺序的，至少传递成功一次到混杂了在线和打包消费的消费者、你希望能重读消息、你能接受目前是有限的节点级别高可用或则说你并不介意通过论坛/IRC工具得到还在幼儿阶段的软件的支持。
b) 以下场景你比较适合使用RabbitMQ。你有较少的事件（2万以上/秒）并且需要通过复杂的路由逻辑去找到消费者、你希望消息传递是可靠的、你并不关心消息传递的顺序、你需要现在就支持集群-节点级别的高可用或则说你需要7*24小时的付费支持（当然也可以通过论坛/IRC工具）。
Ⅱ springcloud stream kafka 最多可监听多少个消费通道
情况是这样的，在我们系统中有多个Consumer的客户端（客户端个数是不确定的，因为在系统工作过程中有的业务节点会脱离，有些业务节点会增加进来），Procer也有多个。但是Procer发送的消息种类只有一种，所以topic只创建了一个， 消息量很大，所以使用了多个Consumer来处理。现在想实现如下的订阅/推送效果，多个Procer进行消息的推送，例如消息X1、X2、X3、X4、X5.。。。。。。然后由多个Consumer分别进行拉去，Consumer1拉取到：X1、X4、X7。。。Consumer2拉取到：X2、X5、X8.。。。。。。。。如此类推
Ⅲ elk如何做到端到端100%完全传输日志在kibana看到的日志数量和后台看的少了几十万，是什么原因啊
2.1 日志的采集灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。 logstash唯一的小缺憾是它的不轻便， 因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent， 当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。 2.2 日志的汇总与过滤 kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务， 所以， 日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka， 然后根据各自的需求进行日志的定制处理， 比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警； 或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中； 2.3 日志的存储原始的日志存储我们采用ElasticSearch， 即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范， 比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。 2.4 日志的分析与查询 ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。 3 需要解决哪些技术问题？因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清... 3.1 logstash与kafka的对接 ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_http这几个output直接对接的， 为了让logstash转而对接kafka，我们有几种选择： logstash-kafka logstash-output-kafka logstash的httpoutput 第一种和第二种方案都需要编译打包相应的依赖到logstash，然后随同logstash一起部署到服务结点， 虽然可以work， 但依赖重， 资源消耗多， 通用性不强；个人更倾向于第三种方案，即使用logstash默认提供的http这个output， 因为http比较通用， 而且本身我们的kafka前面就有为了多系统对接而提供的http proxy方案部署。另外，依赖的管理和升级都在服务端维护，对每个服务结点是透明的。 当然， 唯一的弱点是效率可能不如基于长连接的消息传递高，只是暂时不是问题，即使将来成为瓶颈，也可以通过sharding的形式进行扩展。 3.2 kafka到elastic search的数据链路对接 kafka和es之间我们要加入一套日志过滤与处理系统， 这套系统是我们发挥整个体系最大威力的地方。 在整个系统的处理pipeline中，我们可以根据需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服务于应用报警的Filter/Processor，服务于数据仓库ETL的Filter/Processor等等。 但不管前面做了多少事情， 日志最终是要接入到ES进行存储的。因为ELK技术栈中三者的对接遵循一些规范或者说规则， 而我们又需要继续复用这个技术栈中的服务提供的特定功能， 所以，即使是我们在整个处理链路中插入了扩展点，但数据的存储依然需要遵循ELK原来的规范和规则， 以便Kibana可以从ES中捞日志出来分析和展示的时候不需要任何改动。 logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern： logstash-%{+YYYY.MM.dd} 使用日期进行索引（index）界定的好处是， 可以按照日期范围定期进行清理。 NOTE 进一步深入说明一下， 针对不同的日志类别， index pattern也最好分类对应。更多信息: Each log line from the input file is associated with a logstash event. Each logstash event has fields associated with it. By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created. The "message" field, referenced in the conditional statement, contains all the original text of the log line. 日志处理系统可以使用ES的java客户端或者直接通过ES的HTTP服务进行采集到的日志索引操作。
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Ⅳ spark读取kafka数据，之后进行过滤，过滤后计算有多少条数据怎么写
spark读取kafka数据，之后进行过滤，过滤后计算有多少条数据怎么写
前面应该还有个数据生产者，比如flume. flume负责生产数据，发送至kafka。 spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。 计算结果保存至redis，供实时推荐使用。 flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构
Ⅳ rabbitmq与kafka到底用哪个好
Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理，他们都是以分布式部署为目的。但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的。我对"AMQP 更成熟"这个论点是持怀疑态度的。让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题。
a) 以下场景你比较适合使用Kafka。你有大量的事件(10万以上/秒)、你需要以分区的，顺序的，至少传递成功一次到混杂了在线和打包消费的消费者、你希望能重读消息、你能接受目前是有限的节点级别高可用或则说你并不介意通过论坛/IRC工具得到还在幼儿阶段的软件的支持。
b) 以下场景你比较适合使用RabbitMQ。你有较少的事件（2万以上/秒）并且需要通过复杂的路由逻辑去找到消费者、你希望消息传递是可靠的、你并不关心消息传递的顺序、你需要现在就支持集群-节点级别的高可用或则说你需要7*24小时的付费支持（当然也可以通过论坛/IRC工具）。
Ⅵ 变形记中的主要故事情节
卡夫卡与《变形记》
作者：未知
我用了两个晚上完整的看完了卡夫卡所写的《变形记》，我怕再晚点看完真的会疯掉的。故事写的有点太过分了。开始还不怎么觉得，只是在看完一半的故事后，一觉醒来真的感到空前的恐怖。不行，得马上看完。但白天却无法专心的看下去了。只好在下一个晚上再与卡夫卡和萨姆沙相会了。这下好了。终于看完了，心里的石头才稍稍落地。
“一天早晨，格里高尔。萨姆沙从不安的睡梦中醒来，发现自己躺在床上变成了一只巨大的甲虫。”（选自北京燕山出版社中篇小说集《变形记》中第86页）这便是故事的开篇，我本以为是科幻小说，谁知道不是。卡夫卡用一种介呼于身临其境的独白，平静的表叙着这个极尽荒诞的故事。但在他的笔下，不会有荒诞，有的只是真实，让人感觉恐慌的真实。一种新的写法的诞生，让后世不少人为之惊诧，“原来文学也可以这么写！”。又一位大师就这样横空出世了。记得美国作家奥登说过：就作家与其处的时代的关系而论，当代能与但丁、莎士比亚和歌德相提并论的第一人是卡夫卡。
有人曾经说过，真正接近完美的文章是作者的自己所写的自身的传记和内心的独白。因为真实才能感动。如卢梭的《忏悔录》和歌德的《少年维特之烦恼》都应该算是上面的两类。这样的文字的真情实感，完全将作者一颗滚烫热情的心跃然于纸上。无情的对自己的剖析，赤裸的不计后果的洒挥。读这样的文章，如同跳脱浩瀚的喧嚣浮世与神灵的代表在用心语沟通。
卡夫卡应该也在其中。据说要不是他的好友布洛德将他的手稿劝诱收藏，可能整个世界都会与之擦肩而过。他一直固执的认为写作是自己的发泄，是“我的人生弱点的见证材料”（选自《卡夫卡谈话录》）。事实也的确如此。正是由于卡夫卡对现实的真实细腻的体会，加之孤独感和恐惧感的燃烧，使得文字有如此的象征力。
“格里高尔的眼睛接着又朝窗口望去，天空很阴暗——可以听到雨打点打在窗槛上的声音——他的心情也变的很忧郁了。”
“这时候天更亮了，可以清清楚楚地看到街对面一幢长得没有尽头的深灰色的建筑——这是一所医院——上面惹眼地开着一排排呆板的窗子；雨还在下，不过已成为一滴滴看得清的大颗粒了。”（以上均节选自《变形记》）。
上面的两段都是对窗外景物的描写，卡夫卡在轻易之间便把气氛渲染的如此浓重。为主旋律的叙述又增加的完整的节拍。仿佛各个方面的特征都是为了主题的烘托，而主题又毫无痕迹的呈现出各个方面的特征。这种完美统一的连贯，使得文章让人觉得如此的酣畅淋漓，故事好象就在自己的身边发生，让人欲罢不能。
在记录卡夫卡言行的《卡夫卡谈话录》中，作者雅诺施曾经和卡夫卡探讨过这样一个关于《变形记》问题。雅诺施问：小说（指《变形记》）的主人公叫萨姆沙，这听起来像隐喻卡夫卡，两个名字都有五个字母萨姆沙中的S的位置与卡夫卡中的K的位置相同，字母A的位置也一样（注：萨姆沙德文Samsa，卡夫卡德文为Kafka）。
而卡夫卡却申解道：并不是暗记。萨姆沙不完全是卡夫卡。《变形记》不只是自白，虽然它在一定程度上是一种披露。
事实真的像卡夫卡所说么？我大胆的认为不完全是，这很可能是卡夫卡对自己的现状的控诉和呐喊。对于一个把文学当做研究生活、思考人生的表白手段的人，文字必然会从他的心底发出。要了解这些我们应当能了解《变形记》是在什么环境下完成的。卡夫卡生在犹太人的家庭，在卡夫卡下面还有三个妹妹。本来是对文学和艺术很是热忠的他，却不得不依照父亲的想法去学习法律。很多时候父母的教育给卡夫卡带来很大的心理压力，使得卡夫卡觉得“虚弱、缺乏自信心、负罪感”（选自《卡夫卡日记》）。父母的观点有很多都与卡夫卡是相背。《变形记》是在1912年十一月到十二月之间写成的，当时的卡夫卡已经29岁了。他父母的观点很像中国式的“中庸之道”，希望卡夫卡“结婚、建立一个家庭，接受来到世上的所有孩子，在这个不保险的世界上抚养他们，甚至带领他们走一阵，夫妻双方互相忠诚、互相帮助、生儿育女恰如其分……”（选自《卡夫卡日记》）。但这对于卡夫卡来说，太难了。也许每个优秀的作家的个性都有违反常规的某个方面，卡夫卡认为像上面那样的生活是不可思议的。一方面父母希望卡夫卡早日成家，而另一方面却限制他的交友（限制卡夫卡结交一些文学上的朋友，从《卡夫卡日记》中可以看到）。为了让卡夫卡早日成家，父母又多方让女人与之接触。卡夫卡为了个缓解这种紧张压力，在这些女人中随便挑选了一个叫菲莉斯的。他喜欢菲莉斯么？我想应该是不喜欢的。这从他三次订婚后又三次解除婚约应该能看出来（这是我的推测）。在家里的落寞与积压，和父母的争执，使得卡夫卡变的如此的孤立（当然这都是卡夫卡自己的心理认知），他（卡夫卡）在日记中这样写道：现在，我在自己家里，在那些最亲近的，最充满爱抚的人们中间，比一个陌生人还要陌生。难道《变形记》不是卡夫卡在家中的真实的处境么？是一种卡夫卡发变形，心灵的变形。但这种变形何尝不是在我们每个人的身上呢。
正如上面所说的，《变形记》很像是卡夫卡对自己现实的传记和内心的独白。是披露的传记，还是完完全全的内心的独白，真的已经不是太重要了，重要的是他能带给我们一种全新的视觉思维感受。在近乎极至的想象与天马行空的真实。
“可是格里高尔才说头几个字，秘书主任就已经在踉跄倒退，只是张着嘴唇，侧过颤抖的肩膀直勾勾地瞪着他。格里高尔说话时，他片刻也没有站定，却偷偷地向门口踅去，眼睛始终盯紧了格里高尔，只是每次只移动一寸，仿佛存在某项不准离开房间的禁令一般，好不容易退入了前厅，他最后一步跨出起坐室时动作好猛，真像是他的脚跟刚给火烧着了。他一到前厅就伸出右手向楼梯跑去，好似那边有什么神秘的救星在等他。”
“他特别喜欢倒挂在天花板上，这比躺在地板上强多了，呼吸起来也轻松多了，而且身体也可以轻轻地晃来晃去；倒悬的滋味使他乐尔忘形，他忘乎所以地松了腿，直挺挺地掉在地板上。”
“他被自我谴责和忧虑折磨着，就在墙壁、家具和天花板上到处乱爬起来，最后，在绝望中，他觉得整个房间竟在他四周旋转，就掉了下来，跌落在大桌子子的正中央。”
“显然，最近他太热衷于爬天花板这一新的消遣，对家里别的房间里的情形就不像以前那样感兴趣了。他真的应该预想到某中新的变化才行。”（以上均节选自《变形记》）
第一段是格里高尔变成甲虫后，用尽全力打开门。他的身体（格里高尔甲虫的身体）第一次呈现在秘书面前，秘书的反应情况。这就卡夫卡的机智，他没有写一个情态动词，如恐怖、惊慌、害怕、紧张等等。他只是通过近似于电影拍摄的手法，抓拍了秘书的每个细节，比如眼神、动作，加之几个恰当的比喻。却将这极尽精彩的、另人窒息的场景完美的再现。如同陈年的美酒，要通过自己的品尝才有味道。
后面的三段，都是写格里高尔在适应爬行（甲虫的爬行）这种行动方式。三段描写各有特色，加上恰当的心理描写，将一个由人变化的甲虫爬行经历，由不会到会的喜悦，逐步的完整。还是描写，朴实的描写。在写格里高尔爬行时，他（卡夫卡）并没有携带自己的感性色彩，只是描写。仿佛在平静的描写一个人行走的过程，只是这个人现在变成了一个甲虫。
卡夫卡就是这样，在开始的不可思议后，却极近的细腻、平实。他的极端使人亢奋，如同一把锋利的宝剑，一步步的刺进人的胸膛，并且在胸膛中安静的搅拌着。虚幻和现实之间仿佛已经不存在什么隔阂，只要一伸脚，就可以由天堂直接跳到地狱，不需要任何过度。正如余华所说：伟大的作家的内心没有任何边界，或者说没有生死之间之隔，也没有美丑和善恶之分，一切事物都以平等的方式相处。
真正的写者是用心来观看世界的，并用心来消化世界的，还要用心来表达世界。什么是作家？社会上没有专门培养作家的机构。作家的本质只是世界恰好将其置身于观察者的角色，使得不自觉的开始记录起身边的一切。但这种记录不是平白的，而是经过的过滤、洗涤的，将善、恶、生、死或一切的一切按照人的标准再次培养、再次刷新。在这之中，卡夫卡应该算是高手中的高手。就其《变行记》而言，就不太可能一次将其读完，更别奢望要读懂了。
有人说卡夫卡的文章不只有一个结尾，也许是没有结尾。
最后引用卡夫卡的一句话：——“在巴尔扎克的手杖柄上写着：我在粉碎一切障碍。
在我的手杖柄上写着：一切障碍都在粉碎我。”
（我前些日子遇到一位油画家，他对我说：画家最大的悲哀就是拿着自己的画给别人讲，讲画的内容、画的欲念、画的意境。有些东西是要自己有心灵过滤的。由此我想到我写的上面的文章。也许这只是我心中的卡夫卡的《变形记》，或者说也许这只是我的一相情愿。还是自己用手和脑再一次翻开《变形记》吧。可能还有没有读到的地方。）
参考资料：http://www.nbun.com/readbook.aspx?id=239013&sid=297
http://www.yifan.net/yihe/novels/bianxingji/bianxingji1.html
(在线看的地址)
Ⅶ kafkastream flatmap 和map的区别
Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；
可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；
大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如“过滤掉长度大于10的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，具体这些操作如何应用到每个元素上，就给Stream就好了！（这个秘籍，一般人我不告诉他：））大家看完这些可能对Stream还没有一个直观的认识，莫急，咱们来段代码。
//Lists是Guava中的一个工具类
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);
nums.stream().filter(num -> num != null).count();
上面这段代码是获取一个List中，元素不为null的个数。这段代码虽然很简短，但是却是一个很好的入门级别的例子来体现如何使用Stream，正所谓“麻雀虽小五脏俱全”。我们现在开始深入解刨这个例子，完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法！
Ⅷ rabbitmq和kafka的区别
RabbitMQ,遵循AMQP协议，由内在高并发的erlang语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上。
1)在架构模型方面，
RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Procer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
kafka遵从一般的MQ结构，procer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。
2)在吞吐量，
kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。
rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
3)在可用性方面，
rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。
kafka的broker支持主备模式。
4)在集群负载均衡方面，
kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，procer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且procer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。
rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。
所以关于这两个选择，我们还是了解了这4个大致的区别。关于高吞吐，以及我们队日志的特定场景分析，任然选择了，kafka。当然设计理念不一样，rabbitMQ用于可靠的消息传递，智齿事物，不支持批量的操作，可用性差不多，只是实现不一样。在集群方面，kafka胜一筹，通过topic注册zookeeper，调用机制，实现语义指定分片，然而rabbitMQ的负载需要单独loadbalancer支持
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Ⅸ 怎么对kafka中消费者拉取的数据进行过滤筛选
在消费端,对特定主题数据进行分组获取,然后在获取过程中对符合业务条件的数据进行处理,否则跳过,但还是会告诉kafka我已经消费过了。 示例代码: 生产端: public...
Ⅹ 有熟悉elk 日志系统的吗
2.1 日志的采集
灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。
logstash唯一的小缺憾是它的不轻便， 因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent， 当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。
2.2 日志的汇总与过滤
kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务， 所以， 日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。
日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka， 然后根据各自的需求进行日志的定制处理， 比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警； 或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中；
2.3 日志的存储
原始的日志存储我们采用ElasticSearch， 即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范， 比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。
日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。
2.4 日志的分析与查询
ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。
3 需要解决哪些技术问题？
因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清...
3.1 logstash与kafka的对接
ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_http这几个output直接对接的， 为了让logstash转而对接kafka，我们有几种选择：
logstash-kafka
logstash-output-kafka
logstash的httpoutput
第一种和第二种方案都需要编译打包相应的依赖到logstash，然后随同logstash一起部署到服务结点， 虽然可以work， 但依赖重， 资源消耗多， 通用性不强；
个人更倾向于第三种方案，即使用logstash默认提供的http这个output， 因为http比较通用， 而且本身我们的kafka前面就有为了多系统对接而提供的http proxy方案部署。另外，依赖的管理和升级都在服务端维护，对每个服务结点是透明的。 当然， 唯一的弱点是效率可能不如基于长连接的消息传递高，只是暂时不是问题，即使将来成为瓶颈，也可以通过sharding的形式进行扩展。
3.2 kafka到elastic search的数据链路对接
kafka和es之间我们要加入一套日志过滤与处理系统， 这套系统是我们发挥整个体系最大威力的地方。 在整个系统的处理pipeline中，我们可以根据需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服务于应用报警的Filter/Processor，服务于数据仓库ETL的Filter/Processor等等。 但不管前面做了多少事情， 日志最终是要接入到ES进行存储的。
因为ELK技术栈中三者的对接遵循一些规范或者说规则， 而我们又需要继续复用这个技术栈中的服务提供的特定功能， 所以，即使是我们在整个处理链路中插入了扩展点，但数据的存储依然需要遵循ELK原来的规范和规则， 以便Kibana可以从ES中捞日志出来分析和展示的时候不需要任何改动。
logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern：
logstash-%{+YYYY.MM.dd}
使用日期进行索引（index）界定的好处是， 可以按照日期范围定期进行清理。
NOTE
进一步深入说明一下， 针对不同的日志类别， index pattern也最好分类对应。
更多信息:
Each log line from the input file is associated with a logstash event. Each logstash event has fields associated with it. By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created. The "message" field, referenced in the conditional statement, contains all the original text of the log line.
日志处理系统可以使用ES的java客户端或者直接通过ES的HTTP服务进行采集到的日志索引操作。