Kafka 튜토리얼: 배워야 할 모든 것

Apache Kafka는 실시간 데이터 저장을 처리하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 주로 중개자 역할을 하며 발신자와 수신자 간에 공유되는 방대한 데이터를 처리합니다. Apache Kafka 메시징 시스템, 아키텍처 및 애플리케이션의 기본 및 고급 개념을 한눈에 보려면 계속 읽으십시오.

아파치 카프카란? 카프카의 역사

Apache Kafka는 서버, 애플리케이션 및 프로세서 간의 데이터 교환을 가능하게 하는 구독 메시징 시스템으로 작동하는 오픈 소스 분산 스트리밍 플랫폼입니다. LinkedIn에서 개발한 Apache Kafka는 Apache Software Foundation으로 이전되었으며 현재 Confluent의 규제를 받고 있습니다.

Kafka 자습서로 이동하기 전에 Apache Kafka가 빅 데이터 스펙트럼에 미치는 영향에 대해 논의해 보겠습니다.

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최근 Kafka의 인기에 대한 이해

Kafka는 노드 기능과 자동 복구 시스템으로 복원력이 뛰어납니다. 또한, 그 기능은 대규모 데이터 시스템의 구성 요소 간의 통합 및 통신을 단순화했습니다. Kafka는 더 높은 안정성, 복제 및 처리량을 제공하므로 AMQP, JMS 등과 같은 기존 메시징 브로커를 대체했습니다.

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Kafka의 메시징 시스템

메시징 시스템의 주요 작업은 응용 프로그램 간의 데이터 공유 프로세스를 단순화하는 것입니다. 분산 메시징 시스템은 기본적으로 안정적인 메시지 대기열 프로세스를 기반으로 합니다. Kafka에는 지점간 메시징 시스템과 게시된 구독 메시징 시스템의 두 가지 중앙 메시징 시스템이 있습니다.

1. 포인트 투 포인트 시스템

지점간 메시징 시스템은 간편한 메시지 소비를 위해 대기열을 생성합니다. 그러나 제한 사항이 있습니다. 메시지는 소비자에게 하나씩 전송됩니다. 따라서 수신자가되어 메시지를 읽는 즉시 시스템에서 자동으로 제거됩니다.

2. 게시된 구독 메시징 시스템

이 메시징 시스템은 훨씬 더 비동기적인 경향이 있습니다. 모든 형태의 통신은 서버리스 및 마이크로 서비스 아키텍처를 위한 서비스 대 서비스 방식으로 수행됩니다. 전체 모델은 구독자에게 게시되며 메시지는 모든 사용자가 거의 즉시 수신합니다.

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스트리밍 프로세스에 대한 간략한 개요

Apache Kafka는 최고 수준의 메시징 시스템을 활용하여 연결된 시스템의 데이터를 처리하여 이전 기록 결과에 대한 걱정 없이 기록 게시 속도를 높입니다. 또한 이 스트리밍 프로세스는 스트리밍 프로세스 실행 및 구현을 단순화합니다.

Kafka의 스트리밍 프로세스에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

• 레코드 스트리밍이 발생하는 즉시 처리가 시작됩니다.
• 레코드 스트림을 구독하고 게시하는 엔터프라이즈 메시징 시스템과 같은 기능을 합니다.
• 모든 기록을 안전하게 보관합니다.

카프카 API

Apache Kafka의 개념을 자세히 이해하려면 4가지 핵심 API를 알고 있어야 하며 다음과 같습니다.

• 제품 API

이 API를 사용하면 애플리케이션에서 하나 이상의 주제에 대한 공개 기록에 액세스할 수 있습니다.

• 소비자 API

이를 통해 애플리케이션은 한 번에 하나 이상의 주제를 구독하고 그에 대해 생성된 레코드를 처리할 수 있습니다.

• 스트림 API

스트리밍 애플리케이션이 입력 스트림을 출력 스트림으로 전송할 수 있도록 합니다. 여기에서 애플리케이션은 스트림 프로세서로 작동하여 둘 이상의 주제에서 입력 스트림을 사용하고 동시에 둘 이상의 주제에 대한 출력 스트림을 전달합니다.

• 커넥터 API

이 API는 기존 애플리케이션 및 데이터 시스템을 사용하여 재사용 가능한 제품 API를 실행합니다.

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왜 카프카를 선택합니까?

Apache Kafka는 몇 가지 편리한 기능을 갖춘 소프트웨어 플랫폼입니다. 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

• Apache Kafka는 광범위한 데이터와 초당 메시지를 비교적 쉽게 처리합니다.
• Apache Kafka는 대상 시스템과 소스 시스템 간의 중재자 역할을 합니다.
• Apache Kafka는 10ms 미만의 낮은 지연 값을 통해 고성능을 보여주며 숙련된 소프트웨어 시스템으로 처리합니다.
• Apache Kafka에는 복원력이 뛰어난 아키텍처가 내장되어 있어 비정상적인 데이터 공유 복잡성을 제거합니다.
• Uber, Walmart 및 Netflix와 같은 유명 글로벌 브랜드는 Apache Kafka를 사용합니다.
• Apache Kafka는 내결함성이 있습니다. 내결함성이 있다는 것은 Kafka가 시스템 오류로 인해 소비자가 메시지를 잃지 않도록 방지한다는 것을 의미합니다.
• Apache Kafka는 데이터 재처리 문제를 방지합니다.

주요 Kafka 구성 요소

Kafka는 다음 구성 요소를 활용하여 메시징 프로세스를 완료합니다.

• 카프카 주제

특정 범주의 메시지를 주제라고 합니다. 데이터는 주제에 저장되어 사용자가 주제를 분류하고 복제할 수 있습니다. 복제는 데이터의 파티션과 복사본을 나타냅니다. 이 기능은 Kafka 확장성과 내결함성을 제공합니다.

• 카프카 사육사

Kafka ZooKeeper는 서비스와 이름 지정 레지스트리 간의 동기화를 가능하게 하기 위해 분산 시스템에 사용됩니다. 또한 개발자가 Kafka 클러스터를 추적하고 주제 및 메시지를 파악하도록 합니다.

• 카프카 브로커

Kafka 브로커는 게시된 데이터를 유지 관리하여 모든 주제가 0개 이상의 파티션을 갖도록 합니다.

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카프카의 용도

Kafka에는 여러 가지 용도가 있습니다.

• 메시징

Kafka는 기존 메시징 시스템의 대안으로 작동합니다. 더 나은 복제 기능, 더 높은 처리량, 최고 수준의 내장 파티셔닝 및 탁월한 내결함성을 제공하여 Kafka를 대용량 데이터 처리를 위한 더 나은 솔루션으로 만듭니다.

• 측정항목

Kafka를 사용하면 개발자가 자동차 운영 데이터를 사용하여 메트릭을 추적할 수 있습니다. 또한 빠른 검토를 위해 중앙 집중식 피드를 생성하는 전체 통계에 대한 액세스를 제공합니다.

• 이벤트 소싱

대부분의 스트리밍 애플리케이션은 대용량 로그 데이터를 지원하기 때문에 이벤트 소싱에 Kafka를 사용합니다.

Apache Kafka 대 Apache Flume

많은 플랫폼에서 RabbitMQ, Active MQ, Storm, Apache Flume 및 Spark와 같은 Kafka의 고유한 경험과 기능을 제공한다고 주장하지만 Kafka를 선호해야 하는 이유는 다음과 같습니다.

• Apache Kafka는 여러 소비자와 생산자를 위해 작동하므로 범용 도구로 사용할 수 있습니다. 반면 Apache Flume은 응용 프로그램이 제한된 특수 목적 도구입니다.
• Apache Kafka는 수집 파이프라인을 사용하여 최대 이벤트 복제를 보장합니다. 반면 Apache Flume은 이벤트를 복제하지 않습니다.

결론

이 튜토리얼은 Kafka, 그 용도, 구성 요소 및 메시징 시스템의 개념을 캡처합니다. Kafka의 고유한 이점과 기능은 빅 데이터에서 광범위한 인기를 얻는 데 도움이 되었습니다. 개발자는 이 자습서를 사용하여 Kafka 기본 사항을 이해할 수 있습니다. 실시간 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓으려면 전문적이고 완전한 Kafka 인증 과정을 권장합니다.

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