在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。

这里推荐使用Docker Compose快速搭建一套本地开发环境。以下文件用来搭建一套单节点zookeeper和单节点kafka环境，并且在8080端口提供kafka-ui管理界面。参考资料将上述文件在本地保存，在同一目录下执行以下命令启动容器。如果快速启动的话，那么可以参考docker的方式容器启动后，使用浏览器打开即可看到如下界面。点击页面右侧的按钮，配置kafka服务连接信息。填写完信息后，

如果不引入segment，那么一个partition只对应一个文件（log），随着消息的不断发送这个文件不断增大，由于kafka的消息不会做更新操作都是顺序写入的，如果做消息清理的时候只能删除文件的前面部分删除，不符合kafka顺序写入的设计，如果多个segment的话那就比较方便了，直接删除整个文件即可保证了每个segment的顺序写入。Segment中核心文件是index索引文件和log数据文

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