大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于kafkastream监控器的问题，于是小编就整理了4个相关介绍kafkastream监控器的解答，让我们一起看看吧。

1. Kafka的特性
2. flume 的source 、channel和sink 多种组合
3. ...kafka数据 createStream和createDirectStream的区别
4. kafka消费者组数量较大对性能有什么影响

1、Kafka的特性

Kafka的特性：- 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，每个topic可以分多个partition， consumer group 对partition进行consume操作。

思想：孤独意识，恐惧意识，障碍意识，负罪意识；艺术手段：悖谬，荒诞怪诞，象征梦幻，因此充满了神秘性和多义性；语言特色：朴素，给人以陌生孤独、忧郁痛苦以及个性消失、人性异化的感受。

主要特性 Kafka是一种高吞吐量 的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O（1）的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

kafka正是利用了这个特性，顺序写入，速度相对较快。

Kafka特性之一是它的**协议。**协议是保障kafka高可靠性的关键。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知***如何避免follower进入和退出同步副本列表（即ISR）。

2、flume 的source 、channel和sink 多种组合

*ent中包含了三个重要的组件，Source，Channel，Sink。Source是从其他生产数据的应用中接受数据的组件。Source可以监听一个或者多个网络端口，用于接受数据或者从本地文件系统中读取数据，每个Source必须至少连接一个Channel。

【答案】：数据汇聚点 解析：Flume***理：是一个进程承载从外部源**流到下一个目的地的过程。包含source、channel和sink。

flume *ent：flume ***理，是一个进程承载从外部源**流到下一个目的地的过程。包含source channel和sink。

业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想***：按照flume的流程：一个source ，三个channel， 三个sink，因为我需要三个列族，如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。

事务性的Channel：Flume的核心组件之一是Channel，它负责在Source和Sink之间缓存**。Flume提供了多种类型的Channel，其中一些支持事务性操作。

3、...kafka数据 createStream和createDirectStream的区别

Kafka中的topic的partition，与Spark中的RDD的partition是没有关系的。所以，在KafkaUtils.createStream（）中，提高partition的数量，只会增加一个Receiver中，读取partition的线程的数量。不会增加Spark处理数据的并行度。

kafka中的消费者在读取服务端的数据时，需要将服务端的磁盘文件通过网络发送到消费者进程，网络发送需要经过几种网络节点。

与 ReadStream 一样，如果指定了 fd ，则 WriteStream 会忽略 path 参数，并且会使用指定的文件描述符。 这意味着不会触发 ；open； **。

TStream还有其它派生类，其中最常用的是TFileStream类。使用TFileStream类来存取文件，首先要建立一个实例。

4、kafka消费者组数量较大对性能有什么影响

Kafka的生产者和消费者都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。

可以看到，增加服务器节点会提升集群的性能，增加消费者数量会提升处理性能。

消费者并非越多越好，消费者数量应小于等于分区数量，否则会造成**的浪费 缺点： 当一个消费组订阅两个分别包含四个分区的主题时，分区分配结果如下，比较均匀。 但当两个主题各有3个分区时，则会出现如下分区不均的问题。

kafka中有一个概念叫做consumer group，每个group 去订阅对应的topic，topic的每条消息只能发送到订阅它的消费者组的其中一个实例上，并且每个消费者至多使用一个消费者组来标示自己。

Kafka的高吞吐能力、缓存机制能有效的解决高峰流量冲击问题。实践表明，在未将kafka引入系统前，当互联**发送的数据量较大时，往往会挂起关系数据库，数据常常丢失。

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