一个“Kafka喷口”和一个“Kafka消费者”有什么区别？
“Kafka spout”和“Kafka Consumer”都从Kafka经纪人那里检索数据，到目前为止我知道的spout是用来与Storm通信的，而Consumer是用来与其他任何东西通信的。
--但是，技术上的区别是什么？
-或者，如果我使用Consumer提取数据，然后使用“Storm Spout”接收数据，和如果我只是使用“Kafka Spout”，然后将其添加到我的Storm拓扑构建器的setSpout（）中，两者之间有什么区别；功能
共有1个答案
a/“Kafka Spout”是Storm专用适配器，用于将数据从Kafka读取到Storm拓扑中。在幕后，Kafka喷口实际上使用了Kafka内置的“Kafka消费者”客户端。
从技术上讲，不同之处在于，Kafka喷口是Kafka消费者客户端之上的一种Storm感知“包装器”。
在Storm中，您通常应该始终使用包含的Kafka spout（请参见https://github.com/apache/Storm/tree/master/external/storm-kafka，或者，对于使用Kafka所谓的“新”消费者客户端的spout实现，请参见https://github.com/apache/Storm/tree/master/external/storm-kafka-client）。实现自己的情况非常罕见--也许最有可能的情况是，现有的Kafka spout中存在一个bug，您需要解决这个bug，直到Storm项目在上游修复这个bug。
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我有一个将消息写入主题/分区的生产者。为了保持顺序，我希望使用单个分区，我希望12个使用者读取来自这个分区的所有消息（没有使用者组，所有消息都应该发送给所有使用者）。这是可以实现的吗？我读过一些论坛，每个分区只有一个用户可以阅读。
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在Apache Kafka 0.8.2 office文档的第5.6节“分销、消费者和消费者群体”小节中，它说 组中的使用者尽可能公平地划分分区，每个分区仅由一个消费组中的一个使用者使用。 但是我发现，在实践中，一个消费者组中的多个消费者可以通过从同一主题分区发送 FetchRequest 来使用单个分区中的数据。 在接下来的消费者身份证登记处小节中 除了由一个组中的所有使用者共享的group_id
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Flink kafka消费者有两种类型的消费者，例如： 这两个消费者层次结构扩展了相同的类。我想知道维护编号类背后的设计决策是什么？我们什么时候应该使用其中一种？ 我注意到带有数字后缀的类有更多的特性（例如ratelimiting）。 https://github.com/apache/flink/blob/master/flink-connectors/flink-connector-kafka
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我只是在试用这里提到的kafka-storm喷口https://github.com/nathanmarz/storm-contrib/tree/master/storm-kafka，我使用的配置如下所述。 但是，上面的喷子从Kafka主题中获取消息的速度大约是每秒7000条，但我预计每秒大约有50000条消息。我尝试了在spoutConfig中增加提取缓冲区大小的各种选项，但没有看到任何结果。
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我刚刚开始玩弄《Spring-Cloud-Stream》中的Kafka活页夹。 我配置了一个简单的消费者： 但当我启动应用程序时，我看到在启动日志中创建了三个独立的消费者配置： 我发现这些配置之间唯一不同的是客户机。id。 除此之外，我不知道为什么只有一个消费者有三种配置。 是因为我也在运行吗？ 这是我的：
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null 我在这一页上读到以下内容： 使用者从任何单个分区读取，允许您以与消息生成类似的方式扩展消息消耗的吞吐量。 也可以将使用者组织为给定主题的使用者组-组内的每个使用者从唯一分区读取，并且组作为一个整体使用来自整个主题的所有消息。 如果使用者多于分区，则某些使用者将空闲，因为它们没有可从中读取的分区。 如果分区多于使用者，则使用者将从多个分区接收消息。 如果使用者和分区的数量相等，则每个使用者