这些场景的共同点就是数据由上层框架产生，需要由下层框架计算，其中间层就需要有一个消息队列传输系统
Apache flume系统，用于日志收集
Apache storm系统，用于实时数据处理
Spark系统，用于内存数据处理
elasticsearch系统，用于全文检索
broker中每个partition都会有备份，可自行设置，前端程序和读取数据的程序都可以是自己写的程序或者是各类框架，例如hadoop，flume
搭建集群：
kafka的包需要事先下载好，zookeeper环境搭建之前已经做过介绍：
新建一个目录专门给kafka使用，这样方便管理，先解压每个服务器的kafka，然后在kafka目录下新建一个Log文件夹，用于存放kafka的消息
进入kafka的配置目录，发现还有zookeeper配置文件，kafka集群可以通过zookeeper启动，但是一般通过自己独立的启动方式启动
首先关注server.properties配置文件
当前服务器集群ip分别为10.206.216.13，10.206.212.14，10.46.189.18
id为每个服务器的唯一参数，默认端口9092，为了防止会发生冲突，可以将端口设置比较大一点
hostname为服务器ip地址，一般该参数是关闭的，在0.8.1中有bug，默认参数是localhost，kafka在解析dns的时候会解析成ip，会有失败率，因此打开，之后的版本已经修复该bug。若修改了hosts名称也可以直接写名称：
之后配置如下三项：分别为消息put字节数组大小，消息备份数和消息pull字节数组大小，图中两个字节数组大小都为5M
之后配置zookeeper集群地址，zookeeper集群默认端口为2181，为了防止端口冲突，可以改为12181，该操作可有可无：
配置log路径，若有多个可用逗号分隔，如果有多个的话，那num.io.threads参数的值必须大于配置路径的个数：
在每台服务器都配置完毕后，分别启动kafka集群：
之后验证有没有错误：
先在集群上建立topic，即消息发送方，然后设置一台服务器为消息发送方producer，设置另一台服务器为consumer订阅该服务器：
在producer中发送hello消息，然后在consumer中可立即收到：
之后还有list指令和descrip指令，分别用于列出所有的topic和某个topic的描述，之后还有许多指令，需要查看官方文档：
进入zookeeper命令行之后，发现有如下目录被创建：
