Kafka的成长正在蹦沙卡拉卡！

在《财富》 500强公司中，超过三分之一的公司使用Kafka。这些公司包括排名前十的旅行社，排名前十的银行中有七个，排名前十的保险公司中有八个，排名前十的电信公司中有九个，等等。LinkedIn，Microsoft和Netflix每天使用Kafka（1,000,000,000,000）处理消息。国内腾讯、阿里、特别是支付宝等，都大量在用。

Kafka用于实时数据流，收集大数据或进行实时分析。Kafka与内存中的微服务一起使用，提供持久性，并且可以将事件馈送到CEP（复杂事件流系统）和IoT / IFTTT风格的自动化系统。

为什么选择Kafka？

Kafka通常用于实时流数据架构中以提供实时分析。由于Kafka是一种快速，可伸缩，持久且具有容错能力的发布系统，因此Kafka用于JMS、RabbitMQ和AMQP的用例中。

Kafka具有更高的吞吐量，可靠性和复制特性，这使其可用于跟踪服务呼叫或跟踪可能不考虑传统MOM的IoT传感器数据之类的事。

Kafka可以与Flume / Flafka，Spark Streaming，Storm，HBase，Flink和Spark一起使用，以实时提取，分析和处理流数据。也是用于送Hadoop BigData的数据流。同时它还代理支持大量消息流，以便在Hadoop或Spark中进行低延迟的后续分析。此外，Kafka Streams（一个子项目）也可以用于实时分析。

Kafka用例

简而言之，Kafka用于流处理，网站活动跟踪，指标收集和监视，日志聚合，实时分析，CEP，将数据摄取到Spark中，将数据摄取到Hadoop，CQRS，重播消息，错误恢复和有保证的分布式提交用于内存计算（微服务）的日志。

谁使用Kafka？

许多处理大量数据的大公司都使用Kafka。起源于LinkedIn的LinkedIn用来跟踪活动数据和运营指标。Twitter将其用作Storm的一部分，以提供流处理基础结构。Square使用Kafka作为总线，将所有系统事件移至各个Square数据中心（日志，自定义事件，指标等），向Splunk输出，用于Graphite（仪表板），并实现类似Esper/CEP警报系统。