Top 11 Fragen und Antworten zu Kafka-Interviews [Für Studienanfänger]

In den neun Jahren seit seiner Veröffentlichung im Jahr 2011 hat sich Kafka als eines der wertvollsten Werkzeuge für die Datenverarbeitung im technologischen Bereich etabliert. Airbnb, Goldman Sachs, Netflix, LinkedIn, Microsoft, Target und The New York Times sind nur einige wenige Unternehmen, die auf Kafka aufbauen.

Aber was ist Kafka? Die einfache Antwort darauf wäre – es hilft einem Uber-Fahrer, einen potenziellen Fahrgast zu finden, oder hilft LinkedIn dabei, Millionen von analytischen oder vorhersagbaren Echtzeitdiensten durchzuführen. Kurz gesagt, Apache ist eine hochgradig skalierbare, Open-Source-, fehlertolerante Streaming-Plattform für verteilte Ereignisse, die 2011 von LinkedIn entwickelt wurde. Sie verwendet ein Commit-Protokoll, das Sie abonnieren können, das dann in einer Reihe von Streaming-Anwendungen veröffentlicht werden kann.

Seine geringe Latenz, Datenintegration und sein hoher Durchsatz tragen zu seiner wachsenden Popularität bei, so dass eine Expertise in Kafka als leuchtende Bereicherung für den Lebenslauf eines Kandidaten gilt und Fachleute mit einer darin zertifizierten Qualifikation heute sehr gefragt sind. Dies hat auch zu einer Zunahme der Beschäftigungsmöglichkeiten rund um Kafka geführt.

In diesem Artikel haben wir eine Liste von Kafka-Interviewfragen und -antworten zusammengestellt, die höchstwahrscheinlich in Ihrer nächsten Interviewsitzung auftauchen werden. Vielleicht möchten Sie diese nachschlagen, um Ihr Wissen aufzufrischen, bevor Sie zu Ihrem Vorstellungsgespräch gehen. Auf geht's!

Die 11 wichtigsten Fragen und Antworten zu Kafka-Interviews

1. Was ist Apache Kafka?

Kafka ist ein kostenloses Open-Source-Datenverarbeitungstool, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Es ist in Scala und Java geschrieben und ist ein verteilter Echtzeit-Datenspeicher, der für die Verarbeitung von Streaming-Daten entwickelt wurde. Es bietet einen hohen Durchsatz und arbeitet mit einer anständigen Hardware.

Wenn Tausende von Datenquellen gleichzeitig kontinuierlich Datensätze senden, entstehen Streaming-Daten. Um diese Streaming-Daten verarbeiten zu können, müsste eine Streaming-Plattform diese Daten sowohl sequentiell als auch inkrementell verarbeiten, während sie den ununterbrochenen Datenzufluss bewältigen.

Kafka nimmt diesen eingehenden Datenzufluss und baut Streaming-Datenpipelines auf, die Daten verarbeiten und von System zu System verschieben.

Funktionen von Kafka :

• Es ist dafür verantwortlich, Streams von Datensätzen zu veröffentlichen und diese zu abonnieren
• Es handhabt die effektive Speicherung von Datenströmen in der Reihenfolge, in der sie generiert werden
• Es kümmert sich um die Verarbeitung der Tage in Echtzeit

Verwendung von Kafka :

• Datenintegration
• Echtzeitanalyse
• Echtzeitspeicherung
• Message-Broker-Lösung
• Entdeckung eines Betruges
• Aktienhandel

2. Warum verwenden wir Kafka?

Apache Kafka dient als zentrales Nervensystem, das Streaming-Daten für alle Streaming-Anwendungen verfügbar macht (eine Anwendung, die Streaming-Daten verwendet, wird als Streaming-Anwendung bezeichnet). Dies geschieht durch den Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines, die für die Verarbeitung und Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen, die sie benötigen, verantwortlich sind.

Kafka fungiert als Message-Broker-System zwischen zwei Anwendungen, indem es die Kommunikation verarbeitet und vermittelt.

Es hat ein vielfältiges Anwendungsspektrum, das Messaging, Verarbeitung, Speicherung, Transport, Integration und Analyse von Echtzeitdaten umfasst.

3. Was sind die Hauptfunktionen von Apache Kafka?

Zu den herausragenden Merkmalen von Kafka gehören die folgenden:

1. Dauerhaftigkeit – Kafka ermöglicht nahtlose Unterstützung für die Verteilung und Replikation von Datenpartitionen über Server hinweg, die dann auf die Festplatte geschrieben werden. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit von Serverausfällen, macht die Daten persistent und fehlertolerant und erhöht ihre Haltbarkeit.

2. Skalierbarkeit – Kafka kann über viele Server hinweg gestört und ersetzt werden, was es hochgradig skalierbar macht, über die Kapazität eines einzelnen Servers hinaus. Die Datenpartitionen von Kafka haben dadurch keine Ausfallzeiten.

3. Kein Datenverlust – Mit der richtigen Unterstützung und den richtigen Konfigurationen kann der Datenverlust auf null reduziert werden.

4. Geschwindigkeit – Da durch die Entkopplung von Datenströmen eine extrem geringe Latenzzeit auftritt, ist Apache Kafka sehr schnell. Es wird mit Apache Spark, Apache Apex, Apache Flink, Apache Storm usw. verwendet, die alle externe Echtzeit-Streaming-Anwendungen sind.

5. Hoher Durchsatz und Replikation – Kafka kann Millionen von Nachrichten unterstützen, die über mehrere Server repliziert werden, um mehreren Abonnenten Zugriff zu gewähren.

4. Wie funktioniert Kafka?

Kafka kombiniert zwei Messaging-Modelle, stellt sie in eine Warteschlange und veröffentlicht und abonniert sie, damit sie vielen Verbraucherinstanzen zugänglich gemacht werden können.

Queuing fördert die Skalierbarkeit, indem Daten verarbeitet und an mehrere Consumer-Server verteilt werden können. Diese Warteschlangen sind jedoch nicht für Mehrfachteilnehmer geeignet. Hier setzt der Publishing-and-Subscribe-Ansatz an. Da dann aber jede Nachrichteninstanz an jeden Abonnenten gesendet würde, kann dieser Ansatz nicht für die Verteilung von Daten über mehrere Prozesse hinweg verwendet werden.

Daher verwendet Kafka Datenpartitionen, um die beiden Ansätze zu kombinieren. Es verwendet ein partitioniertes Protokollmodell, bei dem jedes Protokoll, eine Folge von Datensätzen, in kleinere Segmente (Partitionen) aufgeteilt wird, um mehrere Abonnenten zu bedienen.

Dadurch können verschiedene Abonnenten auf dasselbe Thema zugreifen, wodurch es skalierbar wird, da jedem Abonnenten eine Partition bereitgestellt wird.

Das partitionierte Protokollmodell von Kafka ist auch wiederholbar, sodass verschiedene Anwendungen unabhängig voneinander funktionieren und gleichzeitig Datenströme lesen können.

5. Was sind die vier Hauptkomponenten von Kafka?

Es gibt vier Komponenten von Kafka. Sie sind:

- Thema

- Produzent

– Makler

– Verbraucher

Themen sind Streams von Nachrichten, die vom gleichen Typ sind.

Produzenten können Nachrichten zu einem bestimmten Thema veröffentlichen.

Broker sind Server, auf denen die von Produzenten veröffentlichten Nachrichtenströme gespeichert werden.

Verbraucher sind Abonnenten, die Themen abonnieren und auf die von den Brokern gespeicherten Daten zugreifen.

6. Wie viele APIs hat Kafka?

Kafka hat fünf Haupt-APIs:

– Produzenten-API: Verantwortlich für die Veröffentlichung von Nachrichten oder Datensätzen zu einem bestimmten Thema.

– Verbraucher-API: bekannt als Abonnenten von Themen, die die von Produzenten veröffentlichten Nachrichten abrufen.

– Streams-API: ermöglicht Anwendungen, Streams zu verarbeiten; Dies beinhaltet die Verarbeitung des Eingabestroms eines beliebigen Themas und dessen Umwandlung in einen Ausgabestrom. Dieser Ausgabestrom kann dann an verschiedene Ausgabethemen gesendet werden.

– Konnektor-API: fungiert als Automatisierungssystem, um das Hinzufügen verschiedener Anwendungen zu ihren vorhandenen Kafka-Themen zu ermöglichen.

– Admin-API: Kafka-Themen werden von der Admin-API verwaltet, ebenso wie Broker und mehrere andere Kafka-Objekte.

7. Welche Bedeutung hat der Offset?

Die eindeutige Identifikationsnummer, die den in Partitionen gespeicherten Nachrichten zugewiesen wird, ist als Offset bekannt. Ein Offset dient als Identifikationsnummer für jede Nachricht, die in einer Partition enthalten ist.

8. Definieren Sie eine Verbrauchergruppe.

Wenn mehrere abonnierte Themen gemeinsam von mehr als einem Verbraucher konsumiert werden, spricht man von einer Verbrauchergruppe.

9. Erklären Sie die Bedeutung des Tierpflegers. Kann Kafka ohne Zookeeper verwendet werden?

Offsets (eindeutige ID-Nummern) für ein bestimmtes Thema sowie Partitionen, die von einer bestimmten Verbrauchergruppe verbraucht werden, werden mit Hilfe von Zookeeper gespeichert. Es dient als Koordinationskanal zwischen den Benutzern. Es ist unmöglich, Kafka ohne Zookeeper zu verwenden. Es macht den Kafka-Server unzugänglich und Client-Anfragen können nicht verarbeitet werden, wenn der Zookeeper umgangen wird.

10. Was bedeuten Leader und Follower in Kafka?

Jeder der Partitionen in Kafka wird ein Server zugewiesen, der als Leader dient. Jede Lese-/Schreibanforderung wird vom Leader verarbeitet. Die Rolle der Follower besteht darin, in die Fußstapfen des Leaders zu treten. Wenn das System dazu führt, dass der Leader ausfällt, stoppt einer der Follower die Replikation und tritt als Leader ein, um sich um den Lastausgleich zu kümmern.

11. Wie startet man einen Kafka-Server?

Bevor Sie den Kafka-Server starten, schalten Sie den Zookeeper ein. Folgen Sie den unteren Schritten:

Zookeeper-Server:

> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

Kafka-Server:

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

Fazit

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