32道常见的Kafka面试题及答案
大数据面试题以及答案整理（一）
⼤数据⾯试题以及答案整理（⼀）kafka的message包括哪些信息⼀个Kafka的Message由⼀个固定长度的header和⼀个变长的消息体body组成header部分由⼀个字节的magic(⽂件格式)和四个字节的CRC32(⽤于判断body消息体是否正常)构成。
当magic的值为1的时候，会在magic 和crc32之间多⼀个字节的数据：attributes(保存⼀些相关属性，⽐如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes 属性body是由N个字节构成的⼀个消息体，包含了具体的key/value消息怎么查看kafka的offset0.9版本以上，可以⽤最新的Consumer client 客户端，有consumer.seekToEnd() / consumer.position() 可以⽤于得到当前最新的offset：hadoop的shuffle过程⼀、Map端的shuffle Map端会处理输⼊数据并产⽣中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，⽽不是HDFS。
每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写⼊的数据达到设定的阈值时，系统将会启动⼀个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。
在spill写⼊之前，会先进⾏⼆次排序，⾸先根据数据所属的partition进⾏排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。
partition的⽬是将记录划分到不同的Reducer上去，以期望能够达到负载均衡，以后的Reducer就会根据partition来读取⾃⼰对应的数据。
接着运⾏combiner(如果设置了的话)，combiner的本质也是⼀个Reducer，其⽬的是对将要写⼊到磁盘上的⽂件先进⾏⼀次处理，这样，写⼊到磁盘的数据量就会减少。
最后将数据写到本地磁盘产⽣spill⽂件(spill⽂件保存在{mapred.local.dir}指定的⽬录中，Map任务结束后就会被删除)。
2023年Kafka面试题
2023年Kafka面试题1、请说明什么是Apache Kafka?2、说说Kafka的使用场景？3、使用Kafka有什么优点和缺点？4、为什么说Kafka性能很好，体现在哪里？5、请说明什么是传统的消息传递方法?6、请说明Kafka相对传统技术有什么优势?7、解释Kafka的Zookeeper是什么?我们可以在没有Zookeeper的情况下使用Kafka 吗?8、解释Kafka的用户如何消费信息?9、解释如何提高远程用户的吞吐量?10、解释一下，在数据制作过程中，你如何能从Kafka得到准确的信息?11、解释如何减少ISR中的扰动?broker什么时候离开ISR?12、Kafka为什么需要复制?13、如果副本在ISR中停留了很长时间表明什么?14、请说明如果首选的副本不在ISR中会发生什么?15、有可能在生产后发生消息偏移吗?16、Kafka的设计是什么样的呢？17、数据传输的事物定义有哪三种？18、Kafka判断一个节点是否还活着有那两个条件？19、producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)？20、Kafa consumer是否可以消费指定分区消息？21、Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？22、Kafka存储在硬盘上的消息格式是什么？23、Kafka高效文件存储设计特点：24、Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别25、Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中26、Kafka新建的分区会在哪个目录下创建27、partition的数据如何保存到硬盘28、kafka的ack机制29、Kafka的消费者如何消费数据30、消费者负载均衡策略31、kafka消息数据是否有序？32、kafaka生产数据时数据的分组策略,生产者决定数据产生到集群的哪个partition中33、kafka consumer 什么情况会触发再平衡reblance?34、描述下kafka consumer 再平衡步骤?。
kafka常见的面试题
kafka常见的面试题
Kafka 是一个流行的分布式消息系统，因此在面试中经常会涉及与 Kafka 相关的问题。
以下是一些常见的 Kafka 面试题：
1. 请解释 Kafka 的基本概念和架构。
2. Kafka 的主要组件是什么？它们各自的作用是什么？
3. 你能解释 Kafka 的消息发布和订阅模型吗？
4. 什么是 Kafka 的分区和副本？它们的作用是什么？
5. Kafka 是如何保证消息的持久性和可靠性的？
6. 请解释 Kafka 的生产者和消费者的工作原理。
7. Kafka 的消息是如何存储和管理的？
8. 你如何配置和调优 Kafka 集群？
9. 请谈谈 Kafka 的消息传递保证（例如至少一次、最多一次、恰好一次）。
10. 你了解 Kafka 的监控和故障排除工具吗？可以举例说明吗？
以上这些问题涵盖了 Kafka 的基本原理、架构、工作机制以及
一些实际应用方面的内容。
在面试中，候选人需要对这些问题有清
晰的理解，并能够从多个角度全面回答。
kafka填空选择题
kafka填空选择题1. Kafka是一种________，可用作分布式系统的消息传递平台。
A.消息队列。
B.数据库。
C.前端框架。
D.操作系统。
答案：A。
2. Kafka的消息被存储在________中。
A.MySQL数据库。
B. PostgreSQL数据库。
C. Redis缓存。
D.分布式日志系统。
答案：D。
3. Kafka中的消息由________组成。
A. 主题（Topic）。
B.内容。
C.发送方。
D.接收方。
答案：A。
4. Kafka使用________来保证消息的可靠性。
A.重试机制。
B.回滚机制。
C.事务机制。
D.分布式锁。
答案：C。
5. Kafka提供了________来处理流数据。
A.流处理器。
B.数据库存储。
C.缓存系统。
D.图形处理器。
答案：A。
6. Kafka通过________来支持多个消费者消费同一个主题的消息。
A.分片机制。
B.队列方式。
C.订阅方式。
D.分布式锁。
答案：C。
7. Kafka使用________来记录和追踪消息的消费情况。
B.缓存。
C.数据库。
D.队列。
答案：A。
8. Kafka使用________来实现数据压缩和解压缩。
A. GZip。
B. Snappy。
C.LZO。
D. BZip2。
答案：B。
9. Kafka使用________来存储消息的偏移量。
A.MySQL数据库。
B. ZooKeeper。
C. Redis缓存。
D.分布式日志系统。
答案：B。
10. Kafka的核心概念包括________、生产者、消费者和经纪人（Broker）。
B.分片。
C.代理。
D.数据库。
Kafka面试题及答案
Kafka面试题及答案以下是一些Kafka面试题及答案：1.Kafka是什么？它有哪些特点？答案：Kafka是一种发布-订阅消息代理应用程序，用Scala编码。
它是一个分布式流数据平台，具有高吞吐量、可扩展、持久性、容错性等特点。
Kafka可以处理多个生产者和消费者，支持多副本，确保数据的可靠性和一致性。
2.Kafka中有哪些组件？它们的作用是什么？答案：Kafka中有三个主要组件：生产者（Producer）、代理（Broker）和消费者（Consumer）。
生产者负责向Kafka发送消息，代理负责存储和管理消息，消费者负责从Kafka接收消息。
代理在Kafka集群中运行，可以扩展为多个代理组成一个分布式系统。
3.解释Kafka中的偏移量（Offset）是什么？答案：偏移量是Kafka中每个分区中消息的顺序ID号。
每条消息都有一个唯一的偏移量，用于唯一地标识分区中的每条消息。
消费者可以通过偏移量来控制读取消息的位置。
4.Kafka中的消费者组是什么？答案：Kafka中的消费者组是由多个消费者组成的，它们共享一个或多个订阅的主题。
消费者组中的每个消费者都会消费主题中的一部分消息，确保数据被均匀分配和处理。
5.Zookeeper在Kafka中的作用是什么？答案：Zookeeper是Apache Kafka构建分布式系统的重要组件之一。
它主要用于在集群中不同节点之间进行通信，协调集群中的各个组件。
Zookeeper还用于提交偏移量，以便在节点故障时从先前提交的偏移量中恢复。
此外，Zookeeper还执行其他活动，如leader检测、分布式同步、配置管理、识别新节点何时离开或连接、集群、节点实时状态等等。
6.没有Zookeeper可以使用Kafka吗？为什么？答案：不可以。
因为Zookeeper在Kafka集群中扮演着重要的角色，如协调和管理集群、存储和管理元数据、处理客户端请求等。
如果缺少Zookeeper，Kafka将无法正常工作。
Kafka Streams 面试题及答案
Kafka Streams 面试题及答案（答案见尾页）一、选择题1. Kafka 使用 Scala 和 Java 语言开发， **设计上大量使用了批量和异步的思想** ，这种设计使得 Kafka 能做到超高的性能。
请问，这种设计带来的是哪种性能提升？A. 顺序收发消息的响应时延降低B. 异步收发消息的响应时延降低C. 同步收发消息的响应时延降低D. 批量收发消息的响应时延降低2. 在 Kafka 中，当客户端发送一条消息时，Kafka 会如何处理这条消息？A. 立即发送B. 等待一批消息攒夠再发送C. 先将消息放入队列，然后再发送D. 先检查消息是否已存在3. 下面哪个选项不是 Kafka Consumer 的处理逻辑？A. fetcher 线程数和 topic 所在多少台 broker 有关B. 一个 KafkaStream 对应的是一个 Queue (有界的 LinkedBlockingQueue)C. 每个消费者线程维护一个 KafkaConsumer 实例D. 所有这些实例共享一个 KafkaProducer 实例4. 当消费者数量大于分区数量时，会导致什么现象？A. 所有消费者线程都能接收到数据B. 部分消费者线程无法接收到数据C. 所有消费者线程都 busyD. 无法确定5. 关于 Kafka Streams 的错误，“Offset commit failed on partition, request timed out” 的原因是什么？A. 消费者线程未正确处理消息B. 服务器资源不足C. 网络问题D. 消费者线程过多6. 如何监控 Kafka 消费者的消费进度？A. 使用 kafka-consumer-groups.sh 命令行工具B. 使用 Java Consumer API 编程C. 使用 kafka 自带的 JMX 监控指标D. 以上都是7. Kafka 允许为每条消息定义什么？A. KeyB. ValueC. HeadersD. Body8. 在 Kafka 中，如何实现消费者的并发处理？A. 每个消费者线程独立处理数据B. 使用多个消费者线程处理数据C. 使用消费者组来实现并发处理D. combinations of AB9. 在 Kafka 版本中，关于消费者数量的配置，以下哪项是正确的？A. num.partitions 控制分区数量B. num.consumer.fetchers 控制消费者线程数量C. num.consumer.threads 控制消费者线程数量D. num.producer.fetchers 控制生产者线程数量10. 以下哪些选项会影响 Kafka Streams 的性能？A. 消费者的数量B. 生产的数量C. 数据的持久化方式D. 消息的大小11. 在 Kafka 中，如何实现分区数的优化？A. 增加分区数B. 均匀分配分区数C. 根据数据量和业务需求动态调整分区数D. 以上都是12. Kafka 中的 "offset commit failed on partition, request timed out" 错误，以下哪个选项是错误的？A. 消费者请求发送消息时发生了超时B. 集群内部的网络延迟C. 磁盘空间不足D. 消费者的消费速度超过了生产者的发送速度13. 如何优化 Kafka Streams 的性能？A. 增加消费者和生产者的数量B. 减少消费者的数量C. 增加集群内部的网络带宽D. 使用更高效的序列化格式14. 在 Kafka 中，如何实现消息的持久化？A. 将消息写入磁盘B. 将消息写入内存C. 将消息写入数据库D. 将消息写入 Redis15. 在 Kafka 版本中，关于主题Partition数量的配置，以下哪项是正确的？A. topic 的 partition 数量必须大于 1B. topic 的 partition 数量必须小于 1C. topic 的 partition 数量可以自定义D. topic 的 partition 数量不能大于 016. 在 Kafka Streams 中，以下哪个组件与消费者的并发处理相关？A.KafkaConsumerB.KafkaProducerC.KafkaStreamD.KafkaConnect17. 在 Kafka Streams 中，如何实现消费者的并行处理？A. 使用多个消费者实例B. 使用 consumer groupC. 使用多个 KafkaConsumer 实例D. 使用多个 KafkaProducer 实例18. Kafka 提供了哪些机制来保证数据的安全性？A. 数据持久化B. 数据加密C. 访问控制D. 所有上述都是二、问答题1. 什么是 Kafka？2. Kafka 如何实现高性能？3. Kafka Streams 是什么？4. 为什么 Kafka 适合实时流处理？5. 如何优化 Kafka 消费端的性能？6. 如何优化 Kafka 生产端的性能？7. Kafka Streams 与 Kafka 有什么区别？8. 在 Kafka 中如何监控消费进度？参考答案选择题：1. B2. B3. D4. B5. D6. D7. A8. B9. A 10. A, B11. D 12. C 13. D 14. A 15. A 16. C 17. B 18. D问答题：1. 什么是 Kafka？Kafka 是一个开源的分布式消息系统，它可以看做是现实世界中的分布式缓存。
Kafka常见面试问题总结
Kafka常见面试问题总结现如今，Kafka已不再是一个单纯的消息队列系统。
Kafka是一个分布式的流处理平台，被越来越多的公司使用，Kafka可以被用于高性能的数据管道，流处理分析，数据集成等场景。
本文分享总结了几个Kafka常见的面试问题，希望对你有所帮助。
主要包括以下内容：•Kafka是如何保障数据不丢失的？•如何解决Kafka数据丢失问题？•Kafka可以保障永久不丢失数据吗？•如何保障Kafka中的消息是有序的？•如何确定Kafka主题的分区数量？•如何调整生产环境中Kafka主题的分区数量？•如何重平衡Kafka集群？•如何查看消费者组是否存在滞后消费？该问题已经成为了Kafka面试的惯例，如同Java的HashMap，属于高频出现的面试问题。
那么，我们该怎么理解这个问题呢？问题是Kafka如何保障数据不丢失，即Kafka的Broker提供了什么机制保证数据不丢失的。
其实对于Kafka的Broker而言，Kafka 的复制机制和分区的多副本架构是Kafka 可靠性保证的核心。
把消息写入多个副本可以使Kafka 在发生崩溃时仍能保证消息的持久性。
搞清楚了问题的核心，再来看一下该怎么回答这个问题：主要包括三个方面1.Topic 副本因子个数：replication.factor >= 32.同步副本列表(ISR)：min.insync.replicas = 23.禁用unclean选举：unclean.leader.election.enable=false下面将会逐步分析上面的三个配置：•副本因子Kafka的topic是可以分区的，并且可以为分区配置多个副本，该配置可以通过replication.factor参数实现。
Kafka中的分区副本包括两种类型：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica)，每个分区在创建时都要选举一个副本作为领导者副本，其余的副本自动变为追随者副本。
云计算基础知识面试题库100道及答案解析
云计算基础知识面试题库100道及答案解析1. 云计算的本质是（）A. 计算能力的提升B. 服务的交付和使用模式C. 数据存储的优化D. 网络速度的提高答案：B解析：云计算的本质是一种服务的交付和使用模式，将计算资源、存储资源、应用程序等以服务的形式提供给用户。
2. 以下哪种不是云计算的服务模式？（）A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. TaaS答案：D解析：云计算常见的服务模式包括IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS （软件即服务），没有TaaS 这种模式。
3. 在云计算中，用户通过网络获得服务，这种服务称为（）A. 按需服务B. 弹性服务C. 网络服务D. 可扩展服务答案：A解析：云计算的特点之一是按需服务，用户根据自己的需求通过网络获取相应的服务。
4. 云计算中的资源池化是指（）A. 将资源整合为一个整体B. 对资源进行分类管理C. 把资源分配给不同用户D. 以上都不对答案：A解析：资源池化是将计算、存储、网络等资源整合为一个可以统一管理和分配的资源池。
5. 以下哪个不是云计算的特点？（）A. 超大规模B. 通用性C. 高可靠性D. 本地性答案：D解析：云计算具有超大规模、通用性、高可靠性等特点，而本地性不是其特点，云计算强调的是通过网络获取服务，资源不一定在本地。
6. 云计算中的IaaS 提供的是（）A. 操作系统和应用程序B. 服务器、存储和网络C. 平台和开发环境D. 应用软件服务答案：B解析：IaaS 提供的是基础设施，包括服务器、存储和网络等。
7. 云计算的部署模式不包括（）A. 公有云B. 私有云C. 混合云D. 独立云答案：D解析：云计算常见的部署模式有公有云、私有云和混合云。
8. 公有云的优点不包括（）A. 成本低B. 灵活性高C. 安全性高D. 资源共享答案：C解析：公有云的安全性相对私有云较低，因为资源是共享的。
9. 私有云通常适用于（）A. 中小企业B. 大型企业C. 政府机构D. 以上都是答案：B解析：大型企业对数据安全性和可控性要求较高，通常会选择私有云。
kafka-常用面试题汇总
kafka-常⽤⾯试题汇总1 什么是kafkaKafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项⽬的⼀部分，Kafka是⼀个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的⽇志服务，它主要⽤于处理流式数据。
2 为什么要使⽤ kafka，为什么要使⽤消息队列缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有⾜够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到⼀个缓冲的作⽤，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照⾃⼰的节奏进⾏慢慢处理。
解耦和扩展性：项⽬开始的时候，并不能确定具体需求。
消息队列可以作为⼀个接⼝层，解耦重要的业务流程。
只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能⼒。
冗余：可以采⽤⼀对多的⽅式，⼀个⽣产者发布消息，可以被多个订阅topic的服务消费到，供多个毫⽆关联的业务使⽤。
健壮性：消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常进⾏。
异步通信：很多时候，⽤户不想也不需要⽴即处理消息。
消息队列提供了异步处理机制，允许⽤户把⼀个消息放⼊队列，但并不⽴即处理它。
想向队列中放⼊多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
3.Kafka中的ISR、AR⼜代表什么？ISR的伸缩⼜指什么ISR:In-Sync Replicas 副本同步队列AR:Assigned Replicas 所有副本ISR是由leader维护，follower从leader同步数据有⼀些延迟（包括延迟时间g.time.max.ms和延迟条数g.max.messages两个维度, 当前最新的版本0.10.x中只⽀持g.time.max.ms这个维度），任意⼀个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存⼊OSR（Outof-Sync Replicas）列表，新加⼊的follower也会先存放在OSR中。
AR=ISR+OSR。
4.kafka中的broker 是⼲什么的broker 是消息的代理，Producers往Brokers⾥⾯的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers⾥⾯拉取指定Topic的消息，然后进⾏业务处理，broker在中间起到⼀个代理保存消息的中转站。
Kafka常见17个面试题与答案
1.Kafka的设计时什么样的呢？Kafka将消息以topic为单位进行归纳Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.2.数据传输的事物定义有哪三种？数据传输的事务定义通常有以下三种级别：（1）最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输（2）最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.（3）精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的3.Kafka判断一个节点是否还活着有那两个条件？（1）节点必须可以维护和ZooKeeper的连接，Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接（2）如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作，延时不能太久4.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)？producer直接将数据发送到broker的leader(主节点)，不需要在多个节点进行分发，为了帮助producer做到这点，所有的Kafka节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的，目标topic 目标分区的leader在哪。
这样producer就可以直接将消息发送到目的地了5、Kafa consumer是否可以消费指定分区消息？Kafa consumer消费消息时，向broker发出"fetch"请求去消费特定分区的消息，consumer指定消息在日志中的偏移量（offset），就可以消费从这个位置开始的消息，customer拥有了offset的控制权，可以向后回滚去重新消费之前的消息，这是很有意义的6、Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？Kafka最初考虑的问题是，customer应该从brokes拉取消息还是brokers将消息推送到consumer，也就是pull还push。
大数据集群面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其在当今社会中的重要性。
2. 什么是Hadoop？请简要介绍其架构和核心组件。
3. 请解释HDFS的工作原理，以及它在数据存储方面的优势。
4. 请说明MapReduce编程模型的基本原理和执行流程。
5. 什么是YARN？它在Hadoop生态系统中的作用是什么？6. 请描述Zookeeper在Hadoop集群中的作用和常用场景。
7. 什么是Hive？它与传统的数据库有什么区别？8. 请简述HBase的架构和特点，以及它在列式存储方面的优势。
9. 什么是Spark？它与Hadoop相比有哪些优点？10. 请解释Flink的概念及其在流处理方面的应用。
二、Hadoop集群搭建与优化1. 请描述Hadoop集群的搭建步骤，包括硬件配置、软件安装、配置文件等。
2. 请说明如何实现Hadoop集群的高可用性，例如HDFS和YARN的HA配置。
3. 请简述Hadoop集群的负载均衡策略，以及如何进行负载均衡优化。
4. 请解释Hadoop集群中的数据倾斜问题，以及如何进行数据倾斜优化。
5. 请说明如何优化Hadoop集群中的MapReduce任务，例如调整map/reduce任务数、优化Shuffle过程等。
6. 请描述Hadoop集群中的内存管理策略，以及如何进行内存优化。
7. 请简述Hadoop集群中的磁盘I/O优化策略，例如磁盘阵列、RAID等。
8. 请说明如何进行Hadoop集群的性能监控和故障排查。
三、数据存储与处理1. 请描述HDFS的数据存储格式，例如SequenceFile、Parquet、ORC等。
2. 请解释HBase的存储结构，以及RowKey和ColumnFamily的设计原则。
3. 请简述Hive的数据存储格式，以及其与HDFS的交互过程。
4. 请说明Spark的数据存储格式，以及其在内存和磁盘之间的数据交换过程。
5. 请描述Flink的数据流处理模型，以及其在数据流中的操作符和窗口机制。
kafka原理和面试笔试题目
kafka原理和面试笔试题目
Kafka原理：
Kafka是一个分布式流处理系统，具有高可扩展性、高性能、高可靠性等特点。
Kafka将数据存储在集群中，通过多个节点实现数据的分布式存储和处理，以满足高并发、高负载的应用场景。
Kafka基于发布-订阅模型，通过topic来组织数据，可以实现多个消费者同时消费同一个topic下的数据。
Kafka有两个重要的概念：producer（生产者）和consumer（消费者）。
producer负责将数据发送到Kafka，consumer负责从Kafka中消费数据。
Kafka存储数据的单位是partition（分区），多个partition可以同时写入和读取，提高Kafka的并发处理能力。
在Kafka中，数据的存储以及分发是靠Kafka的broker来实现的，每个broker都是一个独立的Kafka实例。
Kafka面试题目：
1. Kafka的优点有哪些？
2. Kafka如何保证数据的可靠性？
3. Kafka中的partition是什么？
4. Kafka中的producer如何发送消息？
5. Kafka消费模型有哪些？
6. Kafka能否保证消息的顺序？
7. Kafka中的offset有什么作用？
8. Kafka的高可用性如何实现？
9. Kafka的并发处理能力如何提高？
10. Kafka与Zookeeper有什么关系？。
kafka面试常见问题
kafka面试常见问题
在Kafka面试中，常见的问题可以包括以下几个方面：
1. Kafka的基本概念：请解释Kafka的核心概念，如Producer、Consumer、Topic、Partition、Offset等。
2. Kafka的工作原理：请解释Kafka的工作原理，包括消息的发布和消费过程、
消息的存储和分区、副本机制等。
3. Kafka的可靠性保证：请解释Kafka如何保证消息的可靠性传输，包括消息的
持久化、副本机制、ISR（In-Sync Replicas）等。
4. Kafka的性能优化：请谈谈你对Kafka性能优化的理解，包括如何提高吞吐量、减少延迟、优化消费者的消费速度等方面。
5. Kafka的数据保障：请解释Kafka如何保证数据的一致性和顺序性，以及如何
处理消息丢失和重复消费的问题。
6. Kafka的应用场景：请列举一些适合使用Kafka的应用场景，并解释为什么选
择Kafka。
7. Kafka的监控和管理：请谈谈你对Kafka监控和管理的经验，包括如何监控Kafka集群的健康状况、如何进行故障排查和性能调优等方面。
8. Kafka的与其他消息队列系统的比较：请比较Kafka与其他消息队列系统（如RabbitMQ、ActiveMQ）的异同点，包括性能、可靠性、扩展性等方面。
以上是一些常见的Kafka面试问题，希望对你有所帮助。
如果你有其他问题，
请继续提问。
kafka 面试题
kafka 面试题Kafka作为一种高性能的分布式消息系统，近年来在大数据领域受到了广泛的应用和关注。
对于准备参加Kafka相关岗位面试的求职者来说，熟悉Kafka的原理和技术细节是非常重要的。
本文将就Kafka面试中常见的一些问题做一些详细的解答，帮助读者更好地准备和应对Kafka面试。
1. 什么是Kafka？Kafka是一种开源的、分布式的发布-订阅消息系统，最初由LinkedIn公司开发。
它主要用于高容量的实时日志聚合、数据管道以及流式处理应用。
2. Kafka的工作原理是什么？Kafka采用了分布式提交日志的架构，可以将消息以多个topic进行分类，每个topic又可以分为多个partition。
Producer将消息写入指定topic的partition，而Consumer则订阅一个或多个topic的partition并消费其中的消息。
3. Kafka的主要组件有哪些？Kafka的主要组件包括以下几个：- Producer：负责将消息写入Kafka集群。
- Consumer：负责从Kafka集群中读取消息。
- Broker：Kafka集群中的一个节点，负责消息的存储、转发和复制。
- Topic：消息的类别或主题。
- Partition：一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的消息队列。
- Offset：消息在partition中的唯一标识，Consumer可以通过指定offset来消费特定位置的消息。
- ZooKeeper：Kafka使用ZooKeeper来进行集群管理和协调。
4. Kafka有哪些重要的配置参数？Kafka的配置参数非常丰富，以下是一些重要的配置参数示例：- broker.id：每个Broker在集群中的唯一标识。
- log.dirs：指定存储消息日志的目录。
- num.partitions：每个topic的partition数量。
kafka+zookeeper篇(组件、原理、使用场景、面试)
kafka zookeeper篇(组件、原理、使用场景、面试)Kafka与Zookeeper的结合：1. Kafka是一个开源流处理平台，提供流数据生产和消费的服务。
它主要用于构建实时数据流管道和应用，如日志收集、消息分发、流数据处理等。
2. Zookeeper是一个分布式协调服务，提供分布式应用程序的数据同步、配置管理和服务发现等功能。
Kafka依赖于Zookeeper来管理集群的元数据信息和协调集群中的broker节点。
Kafka与Zookeeper的结合原理：1. Kafka集群中的每个broker节点都会将自己注册到Zookeeper中，并保存自身的元数据信息，如配置信息和broker状态等。
2. Zookeeper保存了整个Kafka集群的元数据信息，包括Topic信息、Partition信息和Broker信息等。
这些信息对Kafka的分布式协调非常重要，可以确保Kafka 集群的正常运行。
3. 当Kafka客户端进行生产或消费操作时，它会首先与Zookeeper进行交互，获取集群的状态信息和元数据信息，然后根据这些信息进行相应的操作。
Kafka与Zookeeper的使用场景：1. Kafka在实时数据处理领域广泛应用，如日志收集、消息分发和流数据处理等。
它可以处理大量的数据流，并提供高吞吐量和低延迟的服务。
2. Zookeeper常用于分布式系统中的协调和服务发现。
它可以管理分布式节点的状态信息和元数据信息，提供一致性和可靠性保证。
Kafka与Zookeeper的面试问题：1. Kafka是什么？它有哪些特点？2. Zookeeper是什么？它有哪些功能？3. Kafka与Zookeeper的关系是什么？它们是如何结合的？4. Kafka如何保证数据的安全性和可靠性？5. Zookeeper在Kafka中的作用是什么？它如何管理Kafka集群的元数据信息？。
kafka原理和面试笔试题目
kafka原理和面试笔试题目1. Kafka的原理是什么？Kafka是一个分布式流式处理平台，具有高吞吐量、低延迟的特点。
它基于发布-订阅模式，分为生产者和消费者两类角色，通过将数据以消息的形式进行传输和存储，实现了高效的数据流处理。
2. Kafka的架构是怎样的？Kafka的架构包括以下几个重要组件：生产者、消费者、Kafka集群、主题和分区。
生产者将消息发布到特定的主题，并且可以根据需求将消息发布到不同的分区；消费者则可以从指定主题的特定分区订阅消息；Kafka集群由多个Kafka broker组成，每个broker负责处理一部分分区的数据存储和传输。
3. Kafka如何保证高吞吐量和低延迟？Kafka通过数据的分区和复制机制，以及批量发送和零拷贝等技术手段实现高吞吐量和低延迟。
数据的分区可以将负载均衡到多个单独的分区上，提高并行处理的能力；数据的复制可以实现数据的高可用性和容错性；批量发送可以减少网络传输的开销；零拷贝可以避免不必要的数据复制和内存拷贝。
4. Kafka的消息通信是基于什么协议？Kafka的消息通信基于TCP/IP协议，通过网络进行生产者和消费者之间的数据传输和通信。
5. Kafka如何保证数据的持久性和可靠性？Kafka使用日志文件（log）来存储数据，并将数据按照一定的规则进行分段和索引。
Kafka将所有的消息追加到一个持久化的日志文件中，并通过一定的时间和大小策略来控制日志文件的大小。
同时，Kafka还支持消息的复制和副本机制，可以将数据复制到多个Broker中，以实现数据的高可用性和容错性。
6. Kafka如何处理消费者的消费速度慢于生产者的写入速度的情况？Kafka提供了一种流量控制机制，即消费者可以自己控制自己的消费速率。
消费者进行消费的速度由其自身的处理能力决定，如果消费速度慢于生产速度，Kafka会根据消费者的需求和能力进行调整，减少消息的处理和传输。
7. Kafka的分区机制是如何工作的？Kafka的分区机制可以将一个主题的数据分布到多个不同的Kafka broker上，每个分区在物理上是一个独立的文件夹，包含消息的缓存和索引等信息。
kafka partion合理数 面试题
kafka partion合理数面试题
在Kafka中，合理地设置分区数（partitions）是一个重要的考量因素，它会影响到系统的吞吐量、数据冗余和消费者消费速度。
以下是一些关于如何在面试中回答这个问题的建议：
1. 吞吐量：增加分区数可以提高系统的吞吐量。
每个分区都可以作为一个独立的处理单元，并行地处理数据。
但是，增加分区数并不意味着无限制地提高吞吐量。
在达到一定数量的分区后，进一步的增加对吞吐量的提升将变得有限。
2. 数据冗余：Kafka通过将数据分散到多个分区来提供容错能力。
增加分区数可以增加数据冗余性，因为更多的数据可以分布在多个分区上。
这样，即使某些节点发生故障，数据仍然可以从其他节点获取。
3. 消费者消费速度：对于消费者来说，增加分区数可以加快消费速度，因为每个分区都可以独立处理。
然而，这也取决于消费者的处理能力和每个消费者的负载均衡。
4. 考虑因素：在决定分区数时，需要考虑系统的硬件配置、预期的数据量和吞吐量需求、消费者的数量和速度等因素。
通常，Kafka的默认分区数（例如，对于一些常见的主题）可以作为起点，然后根据需要进行调整。
5. 最佳实践：一般来说，建议在创建新主题时设置合理的分区数，并在运行时监控系统性能和吞吐量，根据需要进行调整。
对于非常大的主题，可能需要考虑分区策略或自定义分区器。
回答时应该强调这些要点，并展示对Kafka分区策略的理解。
如果可能的话，可以提供一些实际的例子或经验，说明如何根据具体情况调整分区数。
ict大数据练习题(含参考答案)
ict大数据练习题（含参考答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、Kafka中每种消息类别称为什么?A、TopicB、SubjectC、ThezeD、Object正确答案：A2、关于删除负载均衡，错误的是。
A、除非必要，请不要删除已创建的ELB服务B、删除了ELB服务以后相应，的服务配置和服务地址保留C、如果重新创建ELB服务，可以由系统重新分配一个服务地址D、如果重新创建ELB服务，可以指定原地址正确答案：B3、查询集合操作中，表示交集的是：（）。
A、INTERSECTB、MINUSC、EXECPTD、UNION正确答案：A4、在实际工作中，VLAN 能实现的功能是哪个A、属于相同vlan的虚拟机应该使用相同地址段的IP地址，否则无法正常通信。
B、两个部门的虚拟机使用了不同的VLAN 以后，相互之间不能再通信C、属于相同VLAN 的虚拟机可以使用不同地址段的IP 地址，并能使用广播发现彼此D、属于不同VLAN 的虚拟机可以使用相同的IP 地址，且不会发生地址冲突正确答案：A5、以下()属于VDC只读管理员权限。
A、对本 VDC 及其下级 VDC 中资源、用户、项目、自运维等具有操作权限B、对用户、操作日志等具有导出权限C、创建下级VDCD、管理审批流程正确答案：B6、发布基于Docker的容器应用，包含应用构建、配置信息的部件是什么？A、Docker imageB、Docker registryC、DockerfileD、Docker Hub正确答案：C7、代维帐号可以进入被代维的()一级VDC进行代维。
A、1个B、2个C、5个D、1个或多个正确答案：D8、Microsoft SQL Server默认可创建()个数据库。
A、200B、100C、300D、500正确答案：B9、HBase表设计为什么一般不超过两个列簇?A、过多的列簇不适合读写分离B、过多的列簇会导致memstoreflush时I0压力过大C、过多的列簇I0开销大D、过多的列簇StoreFil1e过多,Coapaction压力大正确答案：C10、FusionInsightHD系统中，（）不属于集群节点的磁盘分区。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、K afka都有哪些特点？・高呑吐量、低延迟：kafka每秒可以处理儿十万条消息，它的延迟最低只声儿毫秒，每个topic可以分多个Partition, COnSIImer group对PartitiOn进行COnSUme 操作。
•可扩展性：kafka集群支持热扩展•持久性、可幕性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢•容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）•高并发：支持数千个客户端同时读写2、请简述下你在哪些场景下会选择Kafka?•日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种COnSUmer,例如hadoop> HBaSe> SOIr等。
•消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
•用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录Web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka 的topic 中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop>数据仓库中做离线分析和挖掃。
•运营指标：KJfka也经常用来记录运营监控数据。
包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
• 流式处理：比如SPark Streaming和FIink3、Kafka的设计架构你知道吗？简单架构如下Kafka 架构分为以下儿个部分• PrOdUCer :消息生产者，就是向kafka broker 发消息的客户端。
• COnSUmer :消息消费者，向kafka broker 取消息的客户端。
• TOPiC :可以理解为一个队列，一个TOPiC 又分为一个或多个分区， • COnSUmer Group ：这是kafka 用来实现一个topic 消息的广播（发给所有的 COnSUmer ）和单播（发给任意一个COnSUmer ）的手段。
一个topic 可以有多 个 COnSUmer GrOUPo• BrOker :—台kafka 服务器就是一个broker t > 一个集群由多个broker 组成。
一个broker 可以容纳多个topic o• Partition ：为了实现扩展性，一个非常大的topic 可以分布到多个broker 上， 每个PartitiOn 是一个有序的队列。
PartitiOn 中的每条消息都会被分配一个有 序的id （OffSet ） o 将消息发给COnSUmer, kafka 只保证按一个PartitiOn 中的 消息的顺序，不保证一个topic 的整体（多个PartitiOn 间）的顺序。
・OffSg kafka 的存储文件都是按照Offset.kafka 来命名，用OffSet 做名字的 好处是方便查找。
例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka 的文 件即可。
当然 the first OffSet 就是 OOOOOOOOOOO.kafkaoK ㈱架构 KafkaJWli 鵰 BrOke rITOPiCA TOPiCA r Paftition PartitiOnI LeaderFollows Consum 堺8野寵 ! ConSUnlergr ProdUCZoOkee ^fmessageto A-I COnSUmemessageto B ∙0Partib RrOAIC COnSUmemessage froπZOoke eper .≡iSSTOPiCAParti message ! to A-Γt J∣Γ RePIiCat)OnAι,0 RePlCatio4、Kafka分区的目的？分区对于Kafka集群的好处是：实现负载均衡。
分区对于消费者来说，可以提高并发度，提高效率。
5、你知道Kafka是如何做到消息的有序性？kafka中的每个PartitiOn中的消息在写入时都是有序的，而且单独一个PartitiOn只能由一个消费者去消费，可以在里面保证消息的顺序性。
但是分区之间的消息是不保证有序的。
6、Kafka的高可幕性是怎么实现的？数据可靠性Kafka作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。
本文从PrOdUCter往BrOker发送消息、TOPiC分区副本以及Leader选举儿个角度介绍数据的可靠性。
TOPiC分区副本在KafkaO.8.0之前，Kafka是没有副本的概念的，那时候人们只会用Kafka 存储一些不重要的数据，因为没有副本，数据很可能会丢失。
但是随着业务的发展，支持副本的功能越来越强烈，所以为了保证数据的可靠性，Kafka从0.8.0版本开始引入了分区副本（详情请参见KAFKA-50）。
也就是说每个分区可以人为的配置儿个副本（比如创建主题的时候指定replication-factor,也可以在BrOker级别进行配置default.replication.factor）, 一般会设置为3。
Kafka可以保证单个分区里的事件是有序的，分区可以在线（可用），也可以离线（不可用）。
在众多的分区副本里面有一个副本是Leader,其余的副本是follower,所有的读写操作都是经过Leader进行的，同时follower 会定期地去Ieader上的复制数据。
当Leader挂了的时候，其中一个follower 会重新成为新的LeaderO通过分区副本，引入了数据冗余，同时也提供了Kafka的数据可鼎性。
Kafka的分区多副本架构是Kafka可壽性保证的核心，把消息写入多个副本可以使Kafka在发生崩溃时仍能保证消息的持久性。
7、请谈一谈Kafka数据一致性原理一致性就是说不论是老的Leader还是新选举的Leader, COnSUmer都能读到一样的数据。
假设分区的副本为3,其中副本0是Leader,副本1和副本2是follower,并且在ISR列表里面。
虽然副本0已经写入了MeSSage4,但是COnSUmer只能读取到MeSSage2o因为所有的ISR都同步了MeSSage2,只有High Water Mark以上的消息才支持COnSUmer读取，而High Water Mark取决于ISR列表里面偏移量最小的分区，对应于上图的副本2,这个很类似于木桶原理。
这样做的原因是还没有被足够多副本复制的消息被认为是“不安全”的，如果Leader发生崩溃，另一个副本成为新Leader,那么这些消息很可能丢失了。
如果我们允许消费者读取这些消息，可能就会破坏一致性。
试想，一个消费者从当前Leader (副本0)读取并处理了IVleSSage4,这个时候Leader挂掉了，选举了副本1为新的Leader,这时候另一个消费者再去从新的Leader读取消息，发现这个消息其实并不存在，这就导致了数据不一致性问题。
当然，引入了High Water Mark机制，会导致BrOker间的消息复制因为某些原因变慢，那么消息到达消费者的时间也会随之变长(因为我们会先等待消息复制完毕)。
延迟时间可以通过参数g.time.max.ms参数配置，它指定了副本在复制消息时可被允许的最大延迟时间。
8、ISR、OSR、AR 是什么？ISR： In-SynC RePliCaS 副本同步队列OSR： OUt-Of^-Sync RePliCaSAR： ASSigned RePIiCaS 所有副本ISR是由Ieader维护，follower从Ieader同步数据有一些延迟(具体可以参见图文了解Kafka的副本复制机制)，超过相应的阈值会把follower剔除出ISR,存入OSR (OUt-Of-SynC RePIiCaS )列表，新加入的follower 也会先存放在OSR 中。
AR=ISR+OSRo9、LEO、HW、LSOS LW等分别代表什么LEO：是LOgEndaffSet的简称，代表当前日志文件中下一条HW：水位或水印(Watermark) —词，也可称为∣岛水位(high Watermark),通常被用在流式处理领域(比如Apnche Flink、APaChe SPark等)，以表征元素或事件在基于时间层面上的进度。
在Kafka中，水位的概念反而与时间无关，而是与位置信息相关。
严格来说，它表示的就是位置信息，即位移(OffSet) o 取PartitiOn 对应的ISR 中最小的LEO 作为HW, COnSUmer 最多只能消费到HW所在的位置上一条信息。
LSO：是LaStStabIeOffSet的简称，对未完成的事务而言，LSO的值等于事务中第一条消息的位置(HrstUnstableOffset),对已完成的事务而言，它的值同HW相同LW： LOW Watermark低水位，代表AR集合中最小的IOgStartOffSet值。
10、Kafka在什么悄况下会出现消息丢失？11、怎么尽可能保证Kafka的可靠性12、消费者和消费者组有什么关系？每个消费者从属于消费组。
具体关系如下：13、Kafka的每个分区只能被一个消费者线程，如何做到多个线程同时消费一个分区？14、数据传输的事务有儿种？数据传输的事务定义通常有以下三种级别：（1）最多一次：消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输（2）最少一次：消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.（3）精确的一次（EXaCtlyonCe）:不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被15、Kafka消费者是否可以消费指定分区消息？Kafa COnSUmer消费消息时，向broker发岀fetch请求去消费特定分区的消息，COnSUmer指定消息在日志中的偏移量（OffSet）,就可以消费从这个位置开始的消息，CUStOmer拥有了OffSet的控制权，可以向后回滚去重新消费之前的消息，这是很有意义的。
16、Kafka消息是采用PUII模式，还是PllSh模式？Kafka最初考虑的问题是，CUStOmer应该从brokes拉取消息还是brokers 将消息推送到COnSUmer,也就是PuIl还PUShO在这方面，Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：PrOdUCer将消息推送到broker, COnSUmer从broker拉取消息。
一些消息系统比如SCribe和APaChe FlUme釆用了PUSh模式，将消息推送到下游的COnSUmerO这样做有好处也有坏处：山broker决定消息推送的速率，对于不同消费速率的ConSUmer就不太好处理了。
消息系统都致力于让ConSUmer以最大的速率最快速的消费消息，但不幸的是，PUSh模式下，当broker推送的速率远大于COnSumer消费的速率时，COnSUmer恐怕就要崩溃TO最终Kafka还是选取了传统的Pull模式。