Kafka-Tutorial: Alles, was Sie lernen müssen

Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform zur Datenspeicherung in Echtzeit. Es fungiert hauptsächlich als Vermittler und verarbeitet umfangreiche Daten, die zwischen Sender und Empfänger ausgetauscht werden. Lesen Sie weiter, um einen Blick auf die grundlegenden und erweiterten Konzepte des Messaging-Systems Apache Kafka, seine Architektur und Anwendungen zu werfen.

Was ist Apache Kafka? Die Geschichte hinter Kafka

Apache Kafka ist eine verteilte Open-Source-Streaming-Plattform, die als abonniertes Nachrichtensystem fungiert, um den Datenaustausch zwischen Servern, Anwendungen und Prozessoren zu ermöglichen. Unter LinkedIn entwickelt, wurde Apache Kafka an die Apache Software Foundation übertragen und wird derzeit von Confluent reguliert.

Bevor wir zum Kafka-Tutorial übergehen, lassen Sie uns den Einfluss von Apache Kafka auf das Big-Data-Spektrum besprechen.

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Verständnis von Kafkas Popularität in neuerer Zeit

Kafka ist mit Knotenfunktionen und automatischen Wiederherstellungssystemen äußerst widerstandsfähig. Darüber hinaus haben seine Funktionen die Integration und Kommunikation zwischen den Komponenten großer Datensysteme vereinfacht. Da Kafka höhere Zuverlässigkeit, Replikation und Durchsatz bietet, hat es herkömmliche Messaging-Broker wie AMQP, JMS usw. ersetzt.

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Nachrichtensystem in Kafka

Die Hauptaufgabe des Messaging-Systems besteht darin, den Datenaustauschprozess zwischen Anwendungen zu vereinfachen. Das verteilte Messaging-System basiert im Wesentlichen auf einem zuverlässigen Message-Queue-Prozess. Kafka verfügt über zwei zentrale Nachrichtensysteme: ein Punkt-zu-Punkt-Nachrichtensystem und ein veröffentlichtes Abonnement-Nachrichtensystem.

1. Das Punkt-zu-Punkt-System

Das Punkt-zu-Punkt-Messaging-System erstellt eine Warteschlange für den einfachen Nachrichtenverbrauch. Es gibt jedoch eine Einschränkung: Nachrichten werden einzeln an den Verbraucher gesendet. Sobald sie also zum Empfänger werden und die Nachricht lesen, wird diese automatisch aus dem System entfernt.

2. Das Published Subscribe Messaging-System

Dieses Nachrichtensystem ist in der Regel viel asynchroner. Alle Formen der Kommunikation werden in Service-to-Service-Manier für Serverless und Architektur von Microservices durchgeführt. Das gesamte Modell wird den Abonnenten veröffentlicht, wobei die Nachrichten von allen Benutzern nahezu augenblicklich empfangen werden.

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Kurzer Überblick über den Streaming-Prozess

Apache Kafka nutzt ein erstklassiges Messaging-System, um Daten in verbundenen Systemen zu verarbeiten und die Veröffentlichung von Datensätzen zu beschleunigen, ohne sich Gedanken über frühere Datensatzergebnisse machen zu müssen. Außerdem vereinfacht dieser Streaming-Prozess die Ausführung und Implementierung des Streaming-Prozesses.

Der Streaming-Prozess in Kafka verfügt über die folgenden Features oder Fähigkeiten:

• Die Verarbeitung beginnt, sobald das Datensatz-Streaming erfolgt.
• Funktioniert wie ein Enterprise-Messaging-System zum Abonnieren und Veröffentlichen des Datenstroms.
• Es speichert alle Aufzeichnungen sicher.

Kafka-APIs

Um das Konzept von Apache Kafka im Detail zu verstehen, müssen Sie sich der vier Kern-APIs bewusst sein, und das sind:

• Produkt-API

Diese API ermöglicht den Anwendungszugriff auf öffentliche Aufzeichnungen zu einem oder mehreren Themen.

• Verbraucher-API

Es ermöglicht einer Anwendung, ein oder mehrere Themen gleichzeitig zu abonnieren und die für sie erzeugten Datensätze zu verarbeiten.

• Stream-API

Es ermöglicht einer Streaming-Anwendung, Eingabestreams an Ausgabestreams zu übertragen. Hier arbeitet die Anwendung als Stream-Prozessor, um einen Eingabestream von mehr als einem Thema zu konsumieren und gleichzeitig einen Ausgabestream zu mehr als einem Thema bereitzustellen.

• Konnektor-API

Diese API führt wiederverwendbare Produkt-APIs unter Verwendung der vorhandenen Anwendungs- und Datensysteme aus.

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Warum Kafka wählen?

Apache Kafka ist eine Softwareplattform mit mehreren praktischen Funktionen. Schauen wir uns einige davon an:

• Apache Kafka verarbeitet umfangreiche Daten und Nachrichten pro Sekunde relativ einfach.
• Apache Kafka dient als Vermittler zwischen Ziel- und Quellsystem.
• Apache Kafka zeigt hohe Performance durch einen geringeren Latenzwert als 10ms und verarbeitet diese mit einem versierten Softwaresystem.
• Apache Kafka verfügt über eine integrierte robuste Architektur, die ungewöhnliche Komplikationen beim Datenaustausch beseitigt.
• Renommierte globale Marken wie Uber, Walmart und Netflix verwenden Apache Kafka.
• Apache Kafka ist fehlertolerant. Fehlertolerant zu sein bedeutet, dass Kafka verhindert, dass Verbraucher Nachrichten aufgrund von Systemfehlern verlieren.
• Apache Kafka verhindert Probleme bei der Datenwiederverarbeitung.

Wichtige Kafka-Komponenten

Durch die Nutzung der folgenden Komponenten vervollständigt Kafka seinen Messaging-Prozess:

• Kafka-Thema

Nachrichten aus bestimmten Kategorien werden als Themen bezeichnet. Daten werden in Themen gespeichert, sodass Benutzer Themen kategorisieren und replizieren können. Replikation bezieht sich auf Partitionen und Kopien von Daten. Diese Funktion verleiht Kafka Skalierbarkeit und Fehlertoleranz.

• Kafka Tierpfleger

Kafka ZooKeeper wird in verteilten Systemen eingesetzt, um die Synchronisierung zwischen Diensten und der Namensregistrierung zu ermöglichen. Darüber hinaus können Entwickler den Kafka-Cluster verfolgen und über Themen und Nachrichten auf dem Laufenden bleiben.

• Kafka-Makler

Der Kafka-Broker verwaltet veröffentlichte Daten, was dazu führt, dass jedes Thema null oder mehr Partitionen hat.

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Verwendung von Kafka

Es gibt mehrere Verwendungen von Kafka:

• Nachrichten

Kafka funktioniert als Alternative zu herkömmlichen Messaging-Systemen. Es bietet eine bessere Replikationsfähigkeit, einen höheren Durchsatz, eine erstklassige integrierte Partitionierung und eine hervorragende Fehlertoleranz, was Kafka zu einer besseren Lösung für die Verarbeitung großer Datenmengen macht.

• Metriken

Kafka ermöglicht es Entwicklern, Metriken anhand von Betriebsdaten zu verfolgen. Darüber hinaus bietet es Zugriff auf vollständige Statistiken, die zentralisierte Feeds zur schnellen Überprüfung generieren.

• Event-Sourcing

Die meisten Streaming-Anwendungen verwenden Kafka für die Ereignisbeschaffung, da es große Protokolldaten unterstützt.

Apache Kafka gegen Apache Flume

Viele Plattformen behaupten, die einzigartige Erfahrung und Funktionalität von Kafka zu bieten, wie RabbitMQ, Active MQ, Storm, Apache Flume und Spark, aber hier ist der Grund, warum Sie Kafka bevorzugen sollten:

• Apache Kafka funktioniert für mehrere Verbraucher und Produzenten und kann daher als Allzwecktool verwendet werden. Auf der anderen Seite ist Apache Flume ein Spezialwerkzeug mit begrenzten Anwendungen.
• Apache Kafka stellt mithilfe von Ingest-Pipelines eine maximale Ereignisreplikation sicher. Andererseits repliziert Apache Flume die Ereignisse nicht.

Fazit

Dieses Tutorial erfasst Konzepte von Kafka, seine Verwendung, Komponenten und das Messaging-System. Die einzigartigen Vorteile und Funktionen von Kafka haben dazu beigetragen, dass es in Big Data eine große Popularität erlangt hat. Entwickler können mit diesem Tutorial beginnen, die Grundlagen von Kafka zu verstehen. Ein professioneller und vollständiger Kafka-Zertifizierungskurs wird empfohlen, um praktische Erfahrungen durch Echtzeitprojekte zu sammeln.

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