试题四（25分）

阅读以下关于某电商平台数据架构的说明，回答下列问题。

【说明】

某电商平台计划升级其现有的数据存储系统，以支持日益增长的商品数据、用户信息及交易记录。该平台的目标是提高数据查询效率、增强数据安全性、以及实现数据的灵活扩展，以适应未来业务发展的需求。当前，平台主要使用MySQL关系型数据库存储结构化数据，但面临着查询性能瓶颈、数据备份恢复复杂度高以及难以高效处理大规模非结构化数据（如商品图片、用户评价等）的问题。

项目团队经过调研，决定引入NoSQL数据库（如Cassandra）和分布式文件系统（如HDFS）来优化数据存储架构。Cassandra因其高可用性、线性扩展性和低延迟读写性能被选为处理高并发用户数据和商品信息的数据库，而HDFS则用于存储和处理大规模非结构化数据。

（1）兼容性：Kafka能够收集和处理来自Cassandra的实时数据流。

（2）可伸缩性：Kafka的分布式架构支持通过增加节点来线性伸缩，适应不断增长的数据量。

（3）容错性：Kafka通过数据复制和分区机制提供强大的容错能力。

（4）高吞吐量：支持高吞吐量的数据处理，也能够削峰填谷。

（5）低延迟：Kafka能够满足电商平台对实时数据处理的需求。

（6）发布-订阅模式：Kafka的发布-订阅模型允许不同的消费者（如实时分析引擎、数据仓库等）独立地消费数据，互不影响。

（7）持久化：Kafka的数据持久化机制允许用户根据需要调整数据的保留策略和副本因子，以适应不同的业务场景。

（8）生态系统支持：Kafka拥有丰富的API和强大的生态系统支持，可以无缝集成到现有的数据处理和分析框架中。

（答出6个即满分）

在选择Kafka作为实时数据流处理的中间件时，主要考虑了以下几个因素：

1. 兼容性：Kafka可以轻松集成并处理来自Cassandra的实时数据流，这使得数据从Cassandra到Kafka的同步变得简单和高效。
2. 可伸缩性：Kafka的分布式架构允许通过增加节点来线性扩展，适应电商平台不断增长的数据量，满足业务需求。
3. 容错性：Kafka通过数据复制和分区机制确保数据的可靠性和可用性，即使在部分节点失效的情况下也能保证数据的完整性。
4. 高吞吐量：Kafka能够处理高并发数据流，满足电商平台的高并发需求，保证实时数据流处理的效率。
5. 低延迟：Kafka提供低延迟的数据处理，满足电商平台对实时性的要求，使得实时分析更加准确和及时。
6. 发布-订阅模型：Kafka的发布-订阅模型允许数据被多个消费者独立消费，适用于电商平台的多种实时数据处理和分析场景，如实时推荐、实时报表等。
7. 数据持久性：Kafka提供数据持久化机制，确保数据的持久性和可恢复性，防止数据丢失。
8. 生态系统支持：Kafka拥有广泛的生态系统支持，包括多种语言和框架的API，可以方便地与电商平台的其他系统进行集成，如大数据处理框架、实时分析引擎等。这些特性使得Kafka成为电商平台实时数据流处理的理想选择。