Kafka 的用户日志实时统计设计，算是数据流里的“老司机教程”了。整套方案从日志采集、Kafka 集群配置到实时计算和展示，讲得清楚透彻。用的技术也挺主流：Kafka、Fluentd、Spark Streaming、Flink、Grafana这些都有涉及，拿来即用不费劲。

用户日志的流程讲得比较细，从API直传到 Logstash 采集都提到了，挺贴合实际。Kafka 集群怎么配置、分区怎么选、怎么做副本容错也都有例子，省了不少踩坑时间。

实时计算部分说得还蛮实在的，Kafka Streams跟Spark Streaming各自适合什么场景，写得清清楚楚。要做窗口计算、状态管理这类复杂逻辑，也都有建议，直接套上就能跑。

的数据可视化也没落下，Kibana配Elasticsearch或Grafana都提到了。嗯，如果你要做一套从日志上报到实时统计再到图表展示的系统，这个资源真的可以先过一遍。

另外几个相关的工具或项目也贴心给了链接，比如Kafka Manager、Spark+Kafka 日志这些，扩展学习也方便。

如果你正想做实时日志统计系统，或者正在摸 Kafka 的流玩法，可以把这个资源下载下来好好看看，节省不少时间和精力。