12、kafka如何保证数据的不丢失
12.1生产者如何保证数据的不丢失
kafka的ack机制：在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到
如果是同步模式：ack机制能够保证数据的不丢失，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0
producer.type=sync request.required.acks=1
如果是异步模式：通过buffer来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的数量阈值，如果buffer满了数据还没有发送出去，如果设置的是立即清理模式，风险很大，一定要设置为阻塞模式
结论：producer有丢数据的可能，但是可以通过配置保证消息的不丢失
producer.type=async request.required.acks=1 queue.buffering.max.ms=5000 queue.buffering.max.messages=10000 queue.enqueue.timeout.ms = -1 batch.num.messages=200
12.2 消费者如何保证数据的不丢失
通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，接着上次的offset进行消费即可
12.3 broker如何保证数据的不丢失：
partition的副本机制
13、kafkaManager监控工具的安装与使用
第一步：下载kafkaManager
源码下载地址：
https://github.com/yahoo/kafka-manager/
下载源码，然后上传解压准备编译
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15
unzip kafka-manager-1.3.3.15.zip -d ../servers/
./sbt clean dist
编译完成之后，我们需要的安装包就在这个路径之下
/export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/target/universal
需要下载源码进行自己编译，比较麻烦，不要自己编译，已经有编译好的版本可以拿过来直接使用即可
第二步：上传编译好的压缩包并解压
将我们编译好的kafkamanager的压缩包上传到服务器并解压
cd /export/softwares
unzip kafka-manager-1.3.3.15.zip -d /export/servers/
第三步：修改配置文件
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/
vim conf/application.conf
kafka-manager.zkhosts="node01:2181,node02:2181,node03:2181"
第四步：为kafkamanager的启动脚本添加执行权限
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/bin
chmod u+x ./*
第五步：启动kafkamanager进程
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.15
nohup bin/kafka-manager -Dconfig.file=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.15/conf/application.conf -Dhttp.port=8070 2>&1 &
第六步：浏览器页面访问
http://node01:8070/
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课程总结：
1、kafka的基本介绍
2、kafka与传统消息队列的比较
为什么业务系统用activeMQ：基于事务的保证
为什么大数据平台用kafka：吞吐量大，速度快
3、kafka的组件模型的介绍： 搞定
producer：消息的生产者
topic：一类消息的集合
broker：服务器
consumer：消费者，消费topic当中的数据
partition：分区，一个topic由多个partition组成
segment：一个partition由多个segment组成
.log：数据文件
.index：数据的索引数据
4、kafka的安装：搞定
5、kakfa命令行的使用 搞定
创建topic 模拟生产者 模拟消费者
6、kafka的java API 跑通就行
7、kafka的数据的分区策略：知道
第一种：指定分区号
第二种：没有分区号，有了数据的key值，直接按照key取hashCode进行分区
第三种：没有分区号，也没有key值，轮循发送
第四种：自定义分区
8、kafka的配置文件的说明 了解
9、flume与kafka的整合 搞定
10、kakfa的监控工具的使用 尽量安装成功
