Tutoriel Kafka : tout ce que vous devez savoir

Apache Kafka est une plate-forme open source qui gère le stockage de données en temps réel. Il fonctionne principalement comme un courtier et gère de nombreuses données partagées entre l'expéditeur et le destinataire. Continuez votre lecture pour jeter un coup d'œil sur les concepts fondamentaux et avancés du système de messagerie Apache Kafka, son architecture et ses applications.

Qu'est-ce qu'Apache Kafka ? L'histoire derrière Kafka

Apache Kafka est une plate-forme de streaming distribuée open source fonctionnant comme un système de messagerie souscrit pour permettre l'échange de données entre les serveurs, les applications et les processeurs. Développé sous LinkedIn, Apache Kafka a été transféré à Apache Software Foundation et est actuellement réglementé par Confluent.

Avant de passer au tutoriel Kafka, discutons de l'influence d'Apache Kafka sur le spectre Big Data.

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Comprendre la popularité de Kafka ces derniers temps

Kafka est très résilient avec des fonctionnalités de nœud et des systèmes de récupération automatique. De plus, ses fonctionnalités ont simplifié l'intégration et la communication entre les composants des systèmes de données à grande échelle. Étant donné que Kafka offre une fiabilité, une réplication et un débit supérieurs, il a remplacé les courtiers de messagerie conventionnels tels que AMQP, JMS, etc.

Les entreprises sont toujours désireuses d'embaucher des professionnels de Kafka ayant une aisance et une expérience pratiques.

Système de messagerie à Kafka

La tâche principale du système de messagerie est de simplifier le processus de partage de données entre les applications. Le système de messagerie distribué est essentiellement basé sur un processus de file d'attente de messages fiable. Kafka dispose de deux systèmes de messagerie centraux : un système de messagerie point à point et un système de messagerie d'abonnement publié.

1. Le système point à point

Le système de messagerie point à point crée une file d'attente pour faciliter la consommation des messages. Cependant, il y a une limitation : les messages sont envoyés un par un au consommateur. Par conséquent, dès qu'ils deviennent le destinataire et lisent le message, il sera automatiquement supprimé du système.

2. Le système de messagerie d'abonnement publié

Ce système de messagerie a tendance à être beaucoup plus asynchrone. Toutes les formes de communication sont conduites en mode service à service pour le sans serveur et l'architecture des microservices. L'ensemble du modèle est publié aux abonnés, les messages étant reçus par tous les utilisateurs presque instantanément.

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Bref aperçu du processus de streaming

Apache Kafka exploite un système de messagerie de premier ordre pour traiter les données dans les systèmes connectés, accélérant la publication des enregistrements sans se soucier des résultats des enregistrements précédents. De plus, ce processus de diffusion simplifie l'exécution et la mise en œuvre du processus de diffusion.

Le processus de streaming dans Kafka est livré avec les fonctionnalités ou capacités suivantes :

• Le traitement démarre dès que le flux d'enregistrements se produit.
• Fonctionne comme un système de messagerie d'entreprise pour s'abonner et publier le flux d'enregistrements.
• Il stocke tous les enregistrements en toute sécurité.

API Kafka

Pour comprendre le concept d'Apache Kafka en détail, vous devez connaître les quatre API principales, et ce sont :

• API de produit

Cette API permet aux applications d'accéder aux enregistrements publics sur un ou plusieurs sujets.

• API consommateur

Il permet à une application de s'abonner à un ou plusieurs sujets à la fois et de traiter les enregistrements produits pour eux.

• API de flux

Il permet à une application de diffusion en continu de transmettre des flux d'entrée à des flux de sortie. Ici, l'application fonctionne comme un processeur de flux pour consommer un flux d'entrée de plusieurs sujets et fournir simultanément un flux de sortie sur plusieurs sujets.

• API de connecteur

Cette API exécute des API de produit réutilisables à l'aide des systèmes d'application et de données existants.

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Pourquoi choisir Kafka ?

Apache Kafka est une plate-forme logicielle dotée de plusieurs fonctionnalités pratiques. Regardons certains d'entre eux :

• Apache Kafka gère de nombreuses données et messages par seconde avec une relative facilité.
• Apache Kafka sert de médiateur entre les systèmes cible et source.
• Apache Kafka affiche des performances élevées grâce à une valeur de latence inférieure à 10 ms et le traite avec un système logiciel bien rodé.
• Apache Kafka possède une architecture résiliente intégrée, éliminant les complications inhabituelles de partage de données.
• Des marques mondiales réputées comme Uber, Walmart et Netflix utilisent Apache Kafka.
• Apache Kafka est tolérant aux pannes. Être tolérant aux pannes implique que Kafka empêche les consommateurs de perdre des messages en raison d'erreurs système.
• Apache Kafka évite les problèmes de retraitement des données.

Composants clés de Kafka

En exploitant les composants suivants, Kafka complète son processus de messagerie :

• Sujet Kafka

Les messages de catégories particulières sont appelés sujets. Les données sont stockées dans des rubriques, ce qui permet aux utilisateurs de catégoriser et de répliquer des rubriques. La réplication fait référence aux partitions et aux copies de données. Cette fonctionnalité confère à Kafka une évolutivité et une tolérance aux pannes.

• Gardien du zoo de Kafka

Kafka ZooKeeper est utilisé dans des systèmes dispersés pour permettre la synchronisation entre les services et le registre de dénomination. De plus, il permet aux développeurs de suivre le cluster Kafka et de rester au courant des sujets et des messages.

• Courtier Kafka

Le courtier Kafka gère les données publiées, ce qui conduit chaque sujet à avoir zéro ou plusieurs partitions.

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Usages de Kafka

Il existe plusieurs utilisations de Kafka :

• Messagerie

Kafka fonctionne comme une alternative aux systèmes de messagerie traditionnels. Il offre une meilleure capacité de réplication, un débit plus élevé, un partitionnement intégré de premier ordre et une excellente tolérance aux pannes, faisant de Kafka une meilleure solution pour le traitement de grandes quantités de données.

• Métrique

Kafka permet aux développeurs de suivre les métriques à l'aide des données opérationnelles de l'automobile. De plus, il donne accès à des statistiques complètes générant des flux centralisés pour un examen rapide.

• Recherche d'événements

La plupart des applications de streaming utilisent Kafka pour l'approvisionnement en événements, car il prend en charge des données de journal volumineuses.

Apache Kafka contre Apache Flume

De nombreuses plates-formes prétendent fournir l'expérience et les fonctionnalités uniques de Kafka, telles que RabbitMQ, Active MQ, Storm, Apache Flume et Spark, mais voici pourquoi vous devriez préférer Kafka :

• Apache Kafka fonctionne pour plusieurs consommateurs et producteurs, et peut donc être utilisé comme un outil à usage général. D'autre part, Apache Flume est un outil spécialisé avec des applications limitées.
• Apache Kafka garantit une réplication maximale des événements à l'aide de pipelines d'ingestion. En revanche, Apache Flume ne réplique pas les événements.

Conclusion

Ce didacticiel capture les concepts de Kafka, ses utilisations, ses composants et son système de messagerie. Les avantages et fonctionnalités uniques de Kafka lui ont permis de gagner en popularité dans le domaine du Big Data. Les développeurs peuvent commencer à comprendre les principes fondamentaux de Kafka à l'aide de ce didacticiel. Un cours de certification Kafka professionnel et complet est recommandé pour acquérir une expérience pratique à travers des projets en temps réel.

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