mysql数据写入kafka，kafka读取mysql数据库

Kafka中的索引机制

kafka每个topic的partition都是一个目录，每个partition的数据就放到对应的目录下面。数据被写到log文件中，由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制。

Kafka存储机制此时Producer端生产的消息会不断追加到log文件末尾，这样文件就会越来越大，为了防止log文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka采取了分片和索引机制。

Kafka存储机制 此时 Producer 端生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，这样文件就会越来越大， 为了防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka 采取了分片和索引机制。

由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了 分片 和 索引 机制，将每个partition分为多个segment。

这种不连续的索引设计方式称之为稀疏索引，Kafka中采用了稀疏索引的方式读取索引，kafka每当.log中写入了4k大小的数据，就往.index里以追加的写入一条索引记录。

大数据常用同步工具

Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle的Spoon有丰富的Steps可以组装开发出满足多种复杂应用场景的数据集成作业，方便实现全量、增量数据同步。

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

Transwarp Transporter 星环大数据整合工具Transporter将分散于各个地方、各种平台上的各种格式的数据同步或集成到大数据平台上，通过简洁、统一的可视化界面快速配置数据流转流程，实现异构平台和数据源之间的数据流转。

大数据治理平台——维度管理

1、苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。

2、因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

3、大数据治理数据孤岛、数据质量不可信、数据安全泄露等问题，主要包括数据质量、数据安全管理等。随着信息技术的快速发展以及互联网应用服务的普及，各类企业和组织越来越多地产生大量的数据。

Kafka工作流程

一般是先会创建一个主题，比如说TopicA，有三个分区，有两个副本(leader+follower总共2个)，同一个分区的两个副本肯定不在一个服务器。

（6） Kafka 收到确认，将偏移更改为新值，并在 Zookeeper 中更新它。 由于偏移在 Zookeeper 中维护，消费者可以正确地读取下一封邮件，即使在服务器暴力期间。（7）重复以上流程，直到消费者停止请求。

Kafka 工作流程 基础总结：1）broker ：broker代表kafka的节点， Broker是分布式部署并且相互之间相互独立的， 启动的时候向zookeeper 注册，在Zookeeper上会有一个专门 用来进行Broker服务器列表记录 的节点：/brokers/ids。

严格来说，Sender线程自KafkaProducer创建后就一直都在运行着 。

mysql传入到Kafka中的数据结构如何查看

通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。

列出当前用户可查看的所有数据库：SHOW DATABASES。使用 LIKE 从句，查看与 test_db “完全匹配”的数据库：SHOW DATABASES LIKE test_db。

InnoDB中通过主键查询数据内容的整个流程建议简化成下图(下半部分)。

随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。

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