postgresql读取kafka数据，flink读取kafka数据

kafka获取数据的几种方式

A、 简化并行，不需要多个kafka输入流，该方法将会创建和kafka分区一样的rdd个数，而且会从kafka并行读取。

场景二：数据中心处理过的数据需要实时共享给几个不同的机构。我们常采用的方法是将数据批量存放在数据采集机，分支机构定时来采集；或是分支机构通过JDBC、RPC、http或其他机制实时从数据中心获取数据。

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。

Replication： 副本，是Kafka保证数据高可用的方式。

创建一个需要增加备份因子的topic列表的文件，文件格式是json格式的。使用kafka官方提供的工具拿到上面topic的partions 分布情况，并重定向到文件中。

Kafka的工作流程Kafka中消息是以Topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，读取和消费的都是同一个Topic。

相关问答

Q1: 软件开发中的Kafka和数据库的关系是什么呢?

首先明确说明Kafka不是数据库，它没有schema，也没有表，更没有索引。它仅仅是生产消息流、消费消息流而已。从这个角度来说Kafka的确不像数据库，至少不像我们熟知的关系型数据库。

Java是一门编程语言，为的实现如何连接客户与数据，之间的一种连接工具，你可以这么理解，你想要图书馆里面的所有的图书，查找某个资料，没有编程语言做的变成系统，你只能够通过自己去图书馆一本一本的去翻，去找。

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。⑴实现数据共享 数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

在数据库中，数据之间的关系被称为“关系（Relationship）”，它是指不同表之间数据的联系。关系分为三种类型：一对一对多和多对多。

Q2: kafka原理分析

Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

consumer group的分配方案是在consumer端执行的。这样即使以后分区策略发生了变更，也只需要重启consumer实例即可，不需要重启kafka broker。到这里，我们介绍了kafka rebalance的原理，kafka rebalance的原理我们就讲到这里了。

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。

Q3: 消息中间件之Kafka

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都是流行的消息队列中间件，它们各有优缺点。以下是一些总结和区别：- Kafka：高吞吐量、低延迟、高可用性、分布式、持久化存储、多租户支持等 。

Kafka 消息是以 Topic 为单位进行归类，各个 Topic 之间是彼此独立的，互不影响。每个 Topic 又可以分为一个或多个分区。每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件。

RocketMQ/Kafka 优点：专为海量消息传递打造，主张使用拉模式，天然的集群、HA、负载均衡支持。话说还是那句话，适合不适合看你有没有那么大的量。

优势： 在性能方面kafka可以说是业界非常优秀的一款中间件，在常规的机器配置下，一台机器可以达到每秒几十万的QPS。

这几个模式里边有个关键点—需要通过把领域事件发布给远程的其他服务，完成数据同步。这就需要消息中间件了，消息中间件这块我了解的也不深，公司里用RocketMQ，不过付费版和开源版差别很大。

RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。

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