Kafka不再是一个单纯的消息引擎系统，而是能够实现精确一次（Exactly-once）处理语义的实时流处理平台。
Apache Kafka
Apache Kafka是最“正宗”的Kafka，也应该是你最熟悉的发行版了。自Kafka开源伊始，它便在Apache基金会孵化并最终毕业成为顶级项目，它也被称为社区版Kafka。咱们专栏就是以这个版本的Kafka作为模板来学习的。更重要的是，它是后面其他所有发行版的基础。也就是说，后面提到的发行版要么是原封不动地继承了Apache Kafka，要么是在此之上扩展了新功能，总之Apache Kafka是我们学习和使用Kafka的基础。
Confluent Kafka
我先说说Confluent公司吧。2014年，Kafka的3个创始人Jay Kreps、Naha Narkhede和饶军离开LinkedIn创办了Confluent公司，专注于提供基于Kafka的企业级流处理解决方案。2019年1月，Confluent公司成功融资D轮1.25亿美元，估值也到了25亿美元，足见资本市场的青睐。
这里说点题外话， 饶军是我们中国人，清华大学毕业的大神级人物。我们已经看到越来越多的Apache顶级项目创始人中出现了中国人的身影，另一个例子就是Apache Pulsar，它是一个以打败Kafka为目标的新一代消息引擎系统。至于在开源社区中活跃的国人更是数不胜数，这种现象实在令人振奋。
还说回Confluent公司，它主要从事商业化Kafka工具开发，并在此基础上发布了Confluent Kafka。Confluent Kafka提供了一些Apache Kafka没有的高级特性，比如跨数据中心备份、Schema注册中心以及集群监控工具等。
Cloudera/Hortonworks Kafka
Cloudera提供的CDH和Hortonworks提供的HDP是非常著名的大数据平台，里面集成了目前主流的大数据框架，能够帮助用户实现从分布式存储、集群调度、流处理到机器学习、实时数据库等全方位的数据处理。我知道很多创业公司在搭建数据平台时首选就是这两个产品。不管是CDH还是HDP里面都集成了Apache Kafka，因此我把这两款产品中的Kafka称为CDH Kafka和HDP Kafka。
当然在2018年10月两家公司宣布合并，共同打造世界领先的数据平台，也许以后CDH和HDP也会合并成一款产品，但能肯定的是Apache Kafka依然会包含其中，并作为新数据平台的一部分对外提供服务。
最后我们来复习一下今天的内容：
Apache Kafka，也称社区版Kafka。优势在于迭代速度快，社区响应度高，使用它可以让你有更高的把控度；缺陷在于仅提供基础核心组件，缺失一些高级的特性。
Confluent Kafka，Confluent公司提供的Kafka。优势在于集成了很多高级特性且由Kafka原班人马打造，质量上有保证；缺陷在于相关文档资料不全，普及率较低，没有太多可供参考的范例。
CDH/HDP Kafka，大数据云公司提供的Kafka，内嵌Apache Kafka。优势在于操作简单，节省运维成本；缺陷在于把控度低，演进速度较慢。
