今天我们要讲的大数据公司叫作Confluent，这个公司是前LinkedIn员工出来后联合创办的，而创业的基础是一款叫作Apache Kafka的开源软件。
Confluen联合创始人Jun Rao即将在QCon北京2018分享Apache Kafka的前世今生和未来的相关话题。
在整个Hadoop的生态圈里，Kafka是一款非常特殊的软件。它由LinkedIn于2011年开源，并在2012年底从阿帕奇孵化器里面毕业，正式成为阿帕奇的顶级项目。
Kafka和其他的大数据平台都不同，它的主要目的不是数据的存储或者处理，而是用来做数据交换的。要更好地理解它是干什么的，我先谈一下数据库的日志文件。
数据库系统需要保证数据的稳定性，为了确保修改的数据能够写入库，通常会在更改数据之前先在磁盘里写一条日志文件，大致上的格式是“时间戳：做了什么操作”。如果此后因为故障导致数据本身没有被更改，系统可以根据日志文件一条一条地重新执行操作，让数据恢复到应该恢复的状态。
后来有人意识到，这个日志的恢复功能还可以充当数据复制。简单来说，如果两个数据库的初始状态相同，又按照同样的?顺序执行了一系列操作，那么最后的状态也相同。所以在数据库进行数据复制的时候，系统可以把日志文件从一个系统传输到另外一个系统，另外一边只要照着日志同样地执行一遍就好。
这个想法构成了大部分数据库的主从备份机制的核心，而Kafka则把这个机制充分发扬光大了。Kafka允许消费者和生产者注册进Kafka，其中生产者会产生日志，而消费者则消费产生的日志。整个系统允许多个消费者和多个生产者的注册，这就实现了公司内部不同数据源之间的数据交换。
Kafka作为开源产品是如此之成功，在整个Hadoop生态圈，乃至不用Hadoop，而是用其他数据源的产品里，它都可以用来进行数据的备份和交换。所以，我们可以看到几乎所有的互联网公司里都部署了Kafka。
2014年的时候，Kafka的三个主要开发人员从LinkedIn出来创业，开了一家叫?作Confluent的公司。和其他大数据公司类似，Confluent的产品叫作Confluent Platform。这个产品的核心是Kafka，分为三个版本：Confluent Open Source、Confluent Enterprise和Confluent Cloud。
Confluent Open Source是Confluent公司在Kafka上的一个增强版本，其主要增强的地方是：增加了一个REST代理，以便客户端可以使用HTTP连接；增加了对Java以外的语言的支持，比如C++、Python和.NET；增加了对Hadoop文件系统、亚马逊S3存储、JDBC等的连接的支持；最重要的是一个Schema Registry，这是对Kafka一个比较大的增强，它使得Kafka的数据流必须符合注册的Schema，从而增强了可用性。所有这些东西本身也都是开源的，这使得其他第三方在这个上面继续开发新功能成为了可能。
Confluent Enterprise是Confluent面向企业级应用的产品，里面增加了一个叫作Confluent Control Center的非开源产品。Confluent Control Center是一个对整个产品进行管理的控制中心，最主要的功能对这个Kafka里面各个生产者和消费者的性能监控。
Kafka作为一个非常重要的产品，已经在很多互联网企业里被作为关键组件部署了。而Kafka的性能监控也早就是一个非常重要的问题，Kafka本身并不自带性能监控平台，很多公司比如雅虎自己内部开发了这样的系统。但是Confluent开发的控制平台无疑应该是最可靠的，毕竟没有人比Kafka的开发者更了解自己的产品。可惜这个是收费产品，而且不开源。Confluent Enterprise同时还自带了数据自动负载平衡和跨数据中心数据复制的能力。
Confluent Cloud是Confluent Enterprise的云端托管服务，它增加了一个叫作云端管理控制台的组件。除此之外，按照Confluent的说法，其实没有什么差别。但是对于想要省心的用户来说，这个产品无疑是更好的选择。
Confluent的基本做法和Cloudera很像，主要的产品开源，但是控制中心这样的东西不开源，只有买了企业版才能够享受到。而两者不同的地方主要在于，Confluent同时提供了云端服务的版本。加上Confluent有基于S3的连接，这使得从亚马逊AWS读写数据都非常方便。
和Cloudera是Hadoop的集成商不同，Confluent主要还是围绕着不同数据源之间数据的交换这个任务而生的服务。Kafka在整个开源产品里面是一个非常特殊的存在，它没有什么竞争对手，又是各大企业的刚需，它在脱离了整个Hadoop生态圈以后依然非常有价值。
从这个角度来讲，Confluent毫无疑问有很多客户会买单。大部分企业都不可能只有一个数据源，当然谷歌这样的企业?除外。而Kafka给数据源之间的数据交换提供了统一的平台，而Confluent的企业级服务则让这个平台不但更好用了，而且更好管理了。
虽然说是同样的生意模式，用在不同的产品里，产生的结果却可能很不一样。Confluent作为一家公司，是否能够从Kafka这个数据交换平台里面跳出来继续扩张，这很难说。但是仅仅是把这一摊生意做好，也足以支撑Confluent成为一个估值不低的公司，养活自己应该是绰绰有余了。
基本模块
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Apache Kafka
消息分发组件，数据采集后先入Kafka。 -
Schema Registry
Schema管理服务，消息出入kafka、入hdfs时，给数据做序列化/反序列化处理。 -
Kafka Connect
提供kafka到其他存储的管道服务，此次焦点是从kafka到hdfs，并建立相关HIVE表。 -
Kafka Rest Proxy
提供kafka的Rest API服务。 -
Kafka Clients
提供Client编程所需SDK。
说明：以上服务除Apache kafka由Linkedin始创并开源，其他组件皆由Confluent公司开发并开源。上图解决方案由confluent提供。
基本逻辑步骤
- 数据通过Kafka Rest/Kafka Client写入Kafka；
- kafka Connect任务作为consumer从kafka订阅数据；
- kafka Connect任务建立HIVE表和hdfs文件的映射关系；
- kafka connect任务收到数据后，以指定格式，写入指定hdfs目录;