手把手带你搭建推荐系统
黄鸿波
谷歌开发者专家,知名游戏公司技术专家
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手把手带你搭建推荐系统
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28|珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动

你好,我是黄鸿波。
这是推理部署篇的第二节课,学习完在 Linux 上部署推荐服务后,今天我们沿着推荐服务这条线,继续来讲 Kafka 相关的内容。
我把本节课分为了下面三大部分。
什么是 Kafka。
Kafka 在推荐系统中的作用和用法。
如何在我们的 Service 项目中加入 Kafka。

Kafka 概述

首先,我们来大概了解一下什么是 Kafka。
Kafka 是一种基于发布 / 订阅模式的消息队列系统,它具有高性能、高可靠性和可扩展性等特点。Kafka 最初由 LinkedIn 公司开发,用于解决其大规模数据流的处理和传输问题。今天,Kafka 被广泛应用于流处理、实时处理、数据管道、日志聚合等场景中。
Kafka 的核心设计思想在于,将消息发送者称为生产者(Producer),将消息接收者称为消费者(Consumer),将消息数据的缓存区称为主题(Topic),并通过多个分区(Partition)来平衡负载和扩展性。
Kafka 的核心组件包括下面五个部分。
1. Producer
Producer 是消息的生产者,负责向 Kafka 中发送消息。Producer 将消息发布到指定的 Topic 中,同时负责将消息插入到 Topic 中指定的 Partition 中,实现了数据的分区存储。在 Kafka 中,可以拥有多个 Producer 向同一个 Topic 发送消息。
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Kafka在推荐系统中的应用至关重要。作为一种基于发布/订阅模式的消息队列系统,Kafka具有高性能、高可靠性和可扩展性等特点,适用于实时流处理、数据分析和日志聚合等场景。在推荐系统中,Kafka能够实现实时数据流处理、分布式架构、解耦架构和批处理,为推荐系统提供了高效的数据处理和存储能力。通过Kafka,推荐系统可以实时收集用户行为数据、进行实时数据统计和处理,并为用户提供个性化的推荐服务。文章还介绍了Kafka的生产者和消费者模块的实现,以及在Service项目中引入Kafka进行消费和数据处理的方法。总结来说,本文重点介绍了Kafka的核心特点和在推荐系统中的应用,以及如何在项目中引入Kafka进行数据处理。这对于读者快速了解Kafka的技术特点和应用场景具有重要意义。

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全部留言(2)

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  • peter
    请教老师几个问题: Q1:有一个ZMQ,老师知道吗?kafka是独立运行,是个单独的进程。但ZMQ好像不是这样,是一个库,好像只是对socket的一个封装。 Q2:producer和consumer能感受到partition吗?感觉只能用topic这个层次。 Q3:kafka这个软件,需要提供一个库给producer和consumer Q4:kafka集群有中心节点吗?如果没有中心节点,是否有数据同步问题?

    作者回复: Q1:是的,ZMQ(ZeroMQ)是一个高性能消息传递库,它提供了用于构建分布式和并发应用程序的通信模式和接口。与Kafka不同,ZMQ是作为一个库来使用的,它封装了底层的套接字通信,并提供了高级的消息传递模式(例如发布订阅、请求回复、推拉模式等)。 Q2:在Kafka中,partition是用来进行消息分发和负载均衡的,producer和consumer通常不会直接感知到partition。它们只需要通过指定topic名称来生产和消费消息即可。Kafka会根据配置的分区策略(例如哈希、轮询等)将消息写入指定的partition,并从partition中读取消息。 Q3:是的,Kafka提供了针对producer和consumer的客户端库。这些库可以在不同的编程语言中使用,例如Java、Python、Go等。通过这些库,您可以在应用程序中轻松地实现消息的生产和消费。 Q4:Kafka集群中没有中心节点的概念。Kafka是一个分布式的消息队列系统,它的设计思想是将消息分布在多个broker节点上,每个broker节点都会存储一部分的消息数据。集群中的各个broker节点之间通过复制机制来实现数据的同步和冗余。当一个broker节点失效时,集群中其他节点仍然可以继续提供服务,因为数据已经被复制到了其他节点上。这样的设计保证了Kafka的高可用性和数据的可靠性。

    2023-06-22归属地:北京
  • 悟尘
    RocketMQ比Kafka更优,且数据丢失率更低,使用起来也更安全,为什么不用RocketMQ呢?像这种涉及到选型方面的内容,能否给我们列举表格进行对比,然后再根据一些平衡最终选定Kafk呢?
    2023-12-19归属地:北京
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