Kafka 是 Apache 基金会中一个流行的、高可靠性的，分布式的消息队列系统。它主要解决的是系统之间异步消息传输的问题，弥补了不同系统之间异构性的差别，实现了数据的解耦和扩展。本文将介绍如何使用 Kafka 将 RDBMS 中的数据实时传输到 Hadoop 中。

步骤一：安装 Kafka
首先需要安装 Kafka，它的安装和配置相对简单，可以按照官方文档进行配置安装即可。

步骤二：创建 Kafka Topic
在 Kafka 中，数据存储在 Topic 的分区中，每个分区都有一个唯一的编号。需要为 RDBMS 中的数据创建一个 Topic，并指定分区数量。

步骤三：创建数据 Source
使用 JDBC 或者其他 框架，从 RDBMS 中读取数据并将读取到的数据发送到 Kafka Topic 中。

步骤四：编写 Kafka Consumer
编写 Kafka Consumer，从 Kafka Topic 中读取数据，并将这些数据同步到 Hadoop 中。

步骤五：配置 HDFS
如果使用 hadoop 相关技术来存储数据，需要配置 HDFS，使其能够存储从 Kafka Topic 中读取的数据。

步骤六：编写 HDFS Writer（Hadoop）
将数据写入 Hadoop 集群中存储的文件中。HDFS 提供了可靠、可伸缩的数据存储功能，但是它并不适直接作为实时数据存储使用。

步骤七：启动程序，开启实时传输
最后，将上述所有步骤连接起来，并启动程序，实现从 RDBMS 中的实时数据传输到 Hadoop 的功能。确保程序正确运行，并监控程序的健康状况。

结论：
Kafka 是一个分布式、高可靠的消息平台，它可以很好地解决大规模数据传输的问题。通过将 RDBMS的数据实时传输到 Hadoop，可以将不同系统中的数据整合在一起，形成完整的数据生态系统，为企业的业务发展提供支持。但是，使用 Kafka 进行数据传输需要谨慎考虑，确保数据的传输速度和准确性，同时在处理故障时也要有相关的应对措施。