网页行为分析
Kafka 集群通过实时处理网站活动（PV、搜索、用户其他活动等），并根据类型发布到 Topic 中，这些信息流可以被用于实时监控或离线统计分析等。
由于每个用户的 page view 中会生成许多活动信息，因此网站活动跟踪需要很高的吞吐量，Kafka 集群可以完美满足高吞吐、离线处理等要求。
日志聚合
Kafka 集群的低延迟处理特性，易于支持多个数据源和分布式的数据处理（消费）。相比于中心化的日志聚合系统，消息队列 Kafka 可以在提供同样性能的条件下，实现更强的持久化保证以及更低的端到端延迟。
Kafka 集群的特性决定它非常适合作为日志收集中心。多台主机/应用可以将操作日志批量异步地发送到 Kafka 集群，而无需保存在本地或者 DB 中。Kafka 集群可以批量提交消息/压缩消息，对于生产者而言，几乎感觉不到性能的开支。此时消费者可以使用 Hadoop 等其他系统化的存储和分析系统，对拉取日志进行统计分析。
在线/离线分析
在一些大数据相关的业务场景中，需要对大量并发数据进行处理和汇总，此时对集群的处理性能和扩展性都有很高的要求。Kafka 集群在实现上的数据分发机制，包括磁盘存储空间的分配、消息格式的处理、服务器选择以及数据压缩等方面，也决定了其适合处理海量的实时消息，并能汇总分布式应用的数据，方便系统运维。
在具体的大数据场景中，Kafka 集群能够很好地支持离线数据、流式数据的处理，并能够方便地进行数据聚合、分析等操作。