本文目录一览：
如何kafka.javaapi.producer包在kafka那个目录中
int x,y,z;
printf("input two numbers:\n");
scanf("%d%d",x,y);
z=max(x,y);
printf("maxmum=%d",z);
}
现在我们可以从函数定义、函数说明及函数调用的角度来分析整个程序，从中进一步了解函数的各种特点。
程序的第1行至第5行为max函数定义。进入主函数后，因为准备调用max函数，故先对max函数进行说明(程序第8行)。函数定义和函数说明并不是一回事，在后面还要专门讨论。 可以看出函数说明与函数定义中的函数头部分相同，但是末尾要加分号。程序第12 行为调用max函数，并把x, y中的值传送给max的形参a, b。max函数执行的结果(a或b)将返回给变量z。最后由主函数输出z的值。
8.3 函数的参数和函数的值
8.3.1 形式参数和实际参数
3分钟带你彻底搞懂 Kafka
Kafka到底是个啥？用来干嘛的？
官方定义如下：
翻译过来，大致的意思就是，这是一个实时数据处理系统，可以横向扩展，并高可靠！
实时数据处理 ，从名字上看，很好理解，就是将数据进行实时处理，在现在流行的微服务开发中，最常用实时数据处理平台有 RabbitMQ、RocketMQ 等消息中间件。
这些中间件，最大的特点主要有两个：
在早期的 web 应用程序开发中，当请求量突然上来了时候，我们会将要处理的数据推送到一个队列通道中，然后另起一个线程来不断轮训拉取队列中的数据，从而加快程序的运行效率。
但是随着请求量不断的增大，并且队列通道的数据一致处于高负载，在这种情况下，应用程序的内存占用率会非常高，稍有不慎，会出现内存不足，造成程序内存溢出，从而导致服务不可用。
随着业务量的不断扩张，在一个应用程序内，使用这种模式已然无法满足需求，因此之后，就诞生了各种消息中间件，例如 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等中间件。
采用这种模型，本质就是将要推送的数据，不在存放在当前应用程序的内存中，而是将数据存放到另一个专门负责数据处理的应用程序中，从而实现服务解耦。
消息中间件 ：主要的职责就是保证能接受到消息，并将消息存储到磁盘，即使其他服务都挂了，数据也不会丢失，同时还可以对数据消费情况做好监控工作。
应用程序 ：只需要将消息推送到消息中间件，然后启用一个线程来不断从消息中间件中拉取数据，进行消费确认即可！
引入消息中间件之后，整个服务开发会变得更加简单，各负其责。
Kafka 本质其实也是消息中间件的一种，Kafka 出自于 LinkedIn 公司，与 2010 年开源到 github。
LinkedIn 的开发团队，为了解决数据管道问题，起初采用了 ActiveMQ 来进行数据交换，大约是在 2010 年前后，那时的 ActiveMQ 还远远无法满足 LinkedIn 对数据传递系统的要求，经常由于各种缺陷而导致消息阻塞或者服务无法正常访问，为了能够解决这个问题，LinkedIn 决定研发自己的消息传递系统， Kafka 由此诞生 。
在 LinkedIn 公司，Kafka 可以有效地处理每天数十亿条消息的指标和用户活动跟踪，其强大的处理能力，已经被业界所认可，并成为大数据流水线的首选技术。
先来看一张图， 下面这张图就是 kafka 生产与消费的核心架构模型 ！
如果你看不懂这些概念没关系，我会带着大家一起梳理一遍！
简而言之，kafka 本质就是一个消息系统，与大多数的消息系统一样，主要的特点如下：
与 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 不同的地方在于，它有一个**分区 Partition **的概念。
这个分区的意思就是说，如果你创建的 topic 有5个分区，当你一次性向 kafka 中推 1000 条数据时，这 1000 条数据默认会分配到 5 个分区中，其中每个分区存储 200 条数据。
这样做的目的，就是方便消费者从不同的分区拉取数据，假如你启动 5 个线程同时拉取数据，每个线程拉取一个分区，消费速度会非常非常快！
这是 kafka 与其他的消息系统最大的不同！
和其他的中间件一样，kafka 每次发送数据都是向 Leader 分区发送数据，并顺序写入到磁盘，然后 Leader 分区会将数据同步到各个从分区 Follower ，即使主分区挂了，也不会影响服务的正常运行。
那 kafka 是如何将数据写入到对应的分区呢？kafka中有以下几个原则：
与生产者一样，消费者主动的去kafka集群拉取消息时，也是从 Leader 分区去拉取数据。
这里我们需要重点了解一个名词： 消费组 ！
考虑到多个消费者的场景，kafka 在设计的时候，可以由多个消费者组成一个消费组，同一个消费组者的消费者可以消费同一个 topic 下不同分区的数据，同一个分区只会被一个消费组内的某个消费者所消费，防止出现重复消费的问题！
但是不同的组，可以消费同一个分区的数据！
你可以这样理解，一个消费组就是一个客户端，一个客户端可以由很多个消费者组成，以便加快消息的消费能力。
但是，如果一个组下的消费者数量大于分区数量，就会出现很多的消费者闲置。
如果分区数量大于一个组下的消费者数量，会出现一个消费者负责多个分区的消费，会出现消费性能不均衡的情况。
因此，在实际的应用中，建议消费者组的 consumer 的数量与 partition 的数量保持一致！
光说理论可没用，下面我们就以 centos7 为例，介绍一下 kafka 的安装和使用。
kafka 需要 zookeeper 来保存服务实例的元信息，因此在安装 kafka 之前，我们需要先安装 zookeeper。
zookeeper 安装环境依赖于 jdk，因此我们需要事先安装 jdk
下载zookeeper，并解压文件包
创建数据、日志目录
配置zookeeper
重新配置 dataDir 和 dataLogDir 的存储路径
最后，启动 Zookeeper 服务
到官网 下载想要的版本，我这里下载是最新稳定版 2.8.0 。
按需修改配置文件 server.properties （可选）
server.properties 文件内容如下：
其中有四个重要的参数：
可根据自己需求修改对应的配置！
启动 kafka 服务
创建一个名为 testTopic 的主题，它只包含一个分区，只有一个副本：
运行 list topic 命令，可以看到该主题。
输出内容：
Kafka 附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到 Kafka 集群。默认情况下，每行将作为单独的消息发送。
运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。
输入两条内容并回车：
Kafka 还有一个命令行使用者，它会将消息转储到标准输出。
输出结果如下：
本文主要围绕 kafka 的架构模型和安装环境做了一些初步的介绍，难免会有理解不对的地方，欢迎网友批评、吐槽。
由于篇幅原因，会在下期文章中详细介绍 java 环境下 kafka 应用场景！
kafka怎么使用java编写的jar包
：数据直接从通信网关过来？ 那你每个map 得到的数据 是怎么区分的 是发数据端 按规则把数据配发到每个map？ 我整过的一个例子是多个 map 同时从一张数据表取数 进行数据处理 在hdfs的输入目录 给每个map指定一个输入文件 map 读取这个输入文件
