Kafka不仅仅是一个发布/订阅消息的平台。它还包括用于数据集成（kafka connect）和流处理（kafka streams）的api。与仅使用较低级别的发布/订阅消息API相比，这些较高级别的API使开发人员的工作效率更高。
另外，Kafka在2017年6月刚刚添加了一次语义，这是另一个区别。

从Kafka开始比拉比MQ做的更多。消息代理只是kafka的一个子集，但是kafka还可以充当消息存储和流处理。与messagebroker部分相比，kafka同样比rabbitmq更健壮，因为它支持复制（用于可用性）和分区（用于可伸缩性）、消息重放（如果需要重新处理）并且它是基于pull的。rabbitmq可以通过对给定队列使用多个使用者来扩展，但它同样是基于推送的，因此您会丢失多个使用者之间的顺序。
这完全取决于用例，而您的问题并没有提供用例和性能要求，从而使一个优于另一个。

我在这个youtube视频中找到了一个很好的答案：apachekafka解释（全面概述）。它基本上说kafka和标准jms系统（比如rabbitmq或activemq）之间的区别就是
kafka消费者从代理中提取消息，这样就可以在保留期内缓冲消息。而在大多数jms系统中，消息被推送到消费者手中，这使得诸如背压之类的策略更难实现。
Kafka还通过将事件存储在磁盘上简化了事件的替换，因此可以随时替换事件。
kafka保证了分区内消息的顺序。
kafka总体上提供了一种构建可伸缩和容错系统的简单方法。
kafka要求的jms系统比jms系统更复杂、更难理解。

我当然不会认为Kafka是轻量级的。Kafka依赖zookeeper，所以你也需要把zookeeper扔进你的堆栈。
Kafka是公开的，但你可以重新阅读信息。如果您需要处理大量数据，kafka的表现要好得多，它与其他大数据工具的协同作用也要好得多。它专门针对大数据。

三个应用级别的区别是：
kafka支持重新读取消耗的消息，而rabbitmq不支持。
kafka支持在分区中对消息进行排序，而rabbitmq则通过一些约束来支持它，例如一个交换路由到队列、一个队列、一个使用者到队列。
kafka在将数据发布到分区方面比rabbitmq快。