39 | 从0搭建基于Kafka的企业级实时日志流处理平台

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

本文详细介绍了如何利用Kafka构建实时日志流处理平台。作者首先指出了Flume+Kafka+Storm、Spark Streaming或Flink等技术栈的复杂性和运维成本，然后重点介绍了使用Kafka Connect+Kafka Core+Kafka Streams的组合来构建实时日志分析平台。文章通过实际操作演示了如何使用Kafka Connect组件收集数据，并演示了如何启动Kafka Connect和添加File Connector来实时读取Nginx的access日志。接着，作者介绍了Kafka Streams组件的使用，指出了它作为一个类库的优势，并展示了如何编写Kafka Streams程序来实时分析Kafka主题数据。整体而言，本文为读者提供了一套完整的技术实现方案，展示了基于Kafka的实时日志流处理平台的搭建过程。文章还提到了Kafka Streams提供的功能远不止做计数这么简单，并展望了后续将重点介绍Kafka Streams组件的使用和管理。值得一提的是，相比于Flume+Kafka+Flink技术栈，纯Kafka方案在运维和管理成本上有着极大的优势。文章以实际操作为主线，为读者提供了清晰的技术实现路径，对于构建实时流处理平台的读者具有很高的参考价值。