大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于kafka 数据存储多久的问题，于是小编就整理了4个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
kafka和数据仓库的区别？
Kafka和数据仓库在功能和应用上存在明显的区别。
首先，Kafka是一种分布式流数据平台，主要用于可靠地传输和存储大规模流数据。
它的设计目标是高吞吐量、可持久化与容错性，适用于构建实时的、可扩展的数据管道，以支持数据流的高效处理和分发。
而数据仓库则是一种专门用于存储和分析大量结构化数据的系统。
它通常用于商业智能(BI)和数据分析领域，用于支持决策制定和业务洞察的需求。
数据仓库通常***用批量处理方式，将数据定期加载到仓库中，供后续的数据查询和分析使用。
因此，是：Kafka和数据仓库的主要区别在于功能和应用领域不同。
1：Kafka主要用于实时处理和传输大规模流数据，具有高吞吐量和高可靠性的特点，适合构建数据管道。
而数据仓库主要用于结构化数据的存储和分析，提供更高级的查询和分析能力。
2：Kafka通过分布式的架构和消息队列的方式，实现了数据的快速传输和存储，适用于需要实时处理和流式处理的场景。
flink和kafka的区别？
您好，Flink和Kafka是两个不同的开源软件，有以下区别：
1. 功能不同：Flink是一个分布式流处理框架，用于处理实时数据流。而Kafka是一个分布式消息传递系统，用于存储和传递消息。
2. 数据处理方式不同：Flink对数据进行实时处理、计算和聚合，可以在流中进行各种操作。而Kafka只是存储消息，不进行数据处理。
3. 数据传输方式不同：Flink通过流的方式将数据传输和处理，而Kafka则通过消息传递的方式进行数据传输。
4. 应用场景不同：Flink适用于需要实时处理和分析数据的场景，如实时监控、实时报警、实时分析等。而Kafka适用于需要高效、可靠地传递大量消息的场景，如数据***集、日志处理、消息队列等。
总之，Flink和Kafka在功能、数据处理方式、数据传输方式和应用场景等方面存在一定的差异，需要根据具体的业务需求来选择使用哪个工具。
mq和kafka的区别？
1)在架构模型方面，
RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
kafka遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。
2)在吞吐量，
kafka的文件存储机制？
Kafka 中消息是以 topic 进行分类的， 生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。
topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。
Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。 消费者组中的每个消费者， 都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
到此，以上就是小编对于kafka数据保存多久的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用。
