Kafka是最初由linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的 （replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理 大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、 Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编 写，linkedin于 2010 年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
Kafka的使用场景日志收集：
一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式 开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
用户活动跟踪：
Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网⻚、 搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过 订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖 掘。
运营指标：
Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产 各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
Kafka基本概念kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该 具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确 并 没有完全遵循JMS规范。
Broker：
消息中间件处理节点，⼀个Kafka节点就是⼀个broker，⼀个或者多个Broker可以组成⼀个Kafka集群。Topic：
Kafka根据topic对消息进⾏归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定⼀个topicProducer：
消息⽣产者，向Broker发送消息的客户端。Consumer：
消息消费者，从Broker读取消息的客户端。ConsumerGroup
每个Consumer属于⼀个特定的Consumer Group，⼀条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是⼀个 Consumer Group中只能有⼀个Consumer能够消费该消息。Partition
物理上的概念，⼀个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的。
一个较高的层面上来看，producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer 来进行消费，如下图：
好了基本概念就介绍到这里吧。下一编咱们介绍kafka的安装
