pulsar和kafka区别？

一、pulsar和kafka区别？

区别就是两者意思是不一样，具体的不同如下

pulsar中文意思是脉冲星

例句

Recent research results for pulsar timing around the world are introduced.

简介了国际上脉冲星计时研究的成果。

kafka中文意思是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。

二、kafka和zookeeper关系？

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

三、flink和kafka区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

Flink一般指Apache Flink。Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

四、flink和kafka的区别？

您好，Flink和Kafka是两个不同的开源软件，有以下区别：

1. 功能不同：Flink是一个分布式流处理框架，用于处理实时数据流。而Kafka是一个分布式消息传递系统，用于存储和传递消息。

2. 数据处理方式不同：Flink对数据进行实时处理、计算和聚合，可以在流中进行各种操作。而Kafka只是存储消息，不进行数据处理。

3. 数据传输方式不同：Flink通过流的方式将数据传输和处理，而Kafka则通过消息传递的方式进行数据传输。

4. 应用场景不同：Flink适用于需要实时处理和分析数据的场景，如实时监控、实时报警、实时分析等。而Kafka适用于需要高效、可靠地传递大量消息的场景，如数据采集、日志处理、消息队列等。

总之，Flink和Kafka在功能、数据处理方式、数据传输方式和应用场景等方面存在一定的差异，需要根据具体的业务需求来选择使用哪个工具。

五、nsq和kafka的区别？

1.kafka消息会固化，存文件，nsq默认是不保存的

2.kafka消息因为固化下来，所以是保序的，nsq传递时候通常是无序的，当然你也可以保留下信息去check时间戳，因此nsq更适合处理数据量大但是彼此间没有顺序关系的消息。

3.Kafka 因为消息在Partition中写入是有序的，同时一个Partition只能够被一个Consumer消费，这样就可能实现消息在Partition中的有序。自定义写入哪个Partition的规则能够让需要有序消费的相关消息都进入同一Partition中被消费，这样达到“全局有序”，即消费者可以按序消费自己订阅的数据。NSQ 因为不能够把特性消息和消费者对应起来，所以无法实现消息的有序性，即所有消费者消费同一份数据，无法按序消费

4.Kafka 使用的拉模型，拉模型能够让消费者自己掌握节奏，但是这样轮询会让整个消费的时延增加，不过消息队列本身对时延的要求不是很大，这一点影响不是很大，NSQ 使用的是推模型，推模型能够使得时延非常小，消息到了马上就能够推送给下游消费，但是下游消费能够无法控制，

六、为何使用kafka和flume？

Flume ：管道 ----个人认为比较适合有多个生产者场景，或者有写入Hbase、HDFS和kafka需求的场景。

　　Kafka ：消息队列-----由于Kafka是Pull模式，因此适合有多个消费者的场景。

　　目前应用场景，一台日志转发机负责产生日志。后端需要通过Strom消费日志信息，建议可以设置成log-->Kafka->Strom.如果以后有写入Hbase或者HDFS的需求可以，在Kafka后面再接上Strom，或者在日志转发机上直接日志落地，由Flume去读取日志消息。

七、kafka和mq哪个更强？

与MQ相比较，Kafka有一些优缺点，主要如下，

优点：

可扩展。Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。

高性能。Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。

容错性。Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。

缺点：

重复消息。Kafka保证每条消息至少送达一次，虽然几率很小，但一条消息可能被送达多次。

消息乱序。Kafka某一个固定的Partition内部的消息是保证有序的，如果一个Topic有多个Partition，partition之间的消息送达不保证有序。

复杂性。Kafka需要Zookeeper的支持，Topic一般需要人工创建，部署和维护比一般MQ成本更高。

八、redis和kafka的区别？

两者不是同一层次的应用：

redis是一个基于内存的kv数据库，redis里也有发布订阅功能。

kafka是分布式发布订阅消息系统它们不同有：redis queue数据是存储在内存，kafka是存储在硬盘上

性能不同redis queue的高并发场景要优于kafka，

成本不同

kafka存储在硬盘上，成本会比内存差数量级。

消息可靠redis存储在内存中，异常时，数据就会丢失。kafka存储在硬盘更保险。

订阅机制kafka可反复应用。redis数据用完之后，数据就从队列里消失了。

九、flume和kafka的区别？

Flume和Kafka都是常用的数据采集工具，它们的主要区别在于以下几个方面：

1. 数据处理方式：Flume是一个通过管道传输数据的框架，主要负责数据的采集、加工和传输，可以将采集到的数据推送到各个目的地。而Kafka是一个分布式流平台，主要用于数据的消息传输和存储，它可以在生产者和消费者之间进行消息缓存和传递。

2. 消息的持久性：Flume将消息写入磁盘时，需要通过事务的方式来保证消息的完整性和一致性。而Kafka通过将消息保存在可配置的服务器上来保证消息的可持久化。

3. 扩展性：Flume的扩展主要通过增加其中的组件实现，例如Source（用于数据源采集）、Channel（用于缓存数据）和Sink（用于向目的地推送数据）。而Kafka的扩展主要通过增加Producer和Consumer来实现。

4. 应用场景：Flume主要适用于较为简单的数据采集场景，例如日志文件的采集和传输。Kafka则适用于大数据流处理场景，例如Hadoop的数据分析和处理、数据缓存和传输。

总的来说，Flume和Kafka都有各自的优点和适用场景，具体使用哪个工具，需要根据具体的情况来选择。

十、kafka和logstash的区别？

Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

而Logstash是一个开源的服务器端数据处理管道，可以同时从多个数据源获取数据，并对其进行转换，然后将其发送到你最喜欢的“存储”。