Tutorial Kafka: Tudo o que você precisa aprender

Apache Kafka é uma plataforma de código aberto que lida com armazenamento de dados em tempo real. Ele funciona principalmente como um corretor e lida com muitos dados compartilhados entre o remetente e o destinatário. Continue lendo para conhecer os conceitos fundamentais e avançados do sistema de mensagens Apache Kafka, sua arquitetura e aplicativos.

O que é Apache Kafka? A história por trás de Kafka

Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuído de código aberto que funciona como um sistema de mensagens assinada para permitir a troca de dados entre servidores, aplicativos e processadores. Desenvolvido no LinkedIn, o Apache Kafka foi transferido para a Apache Software Foundation e atualmente é regulamentado pela Confluent.

Antes de passar para o tutorial do Kafka, vamos discutir a influência do Apache Kafka no espectro de Big Data.

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Entendendo a popularidade de Kafka nos últimos tempos

Kafka é altamente resiliente com recursos de nó e sistemas de recuperação automática. Além disso, seus recursos simplificaram a integração e a comunicação entre os componentes de sistemas de dados de grande porte. Como o Kafka oferece maior confiabilidade, replicação e taxa de transferência, ele substituiu os agentes de mensagens convencionais, como AMQP, JMS, etc.

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Sistema de mensagens em Kafka

A principal tarefa do sistema de mensagens é simplificar o processo de compartilhamento de dados entre aplicativos. O sistema de mensagens distribuído é essencialmente baseado em um processo de fila de mensagens confiável. Kafka tem dois sistemas centrais de mensagens: um sistema de mensagens ponto a ponto e um sistema de mensagens de assinatura publicado.

1. O sistema ponto a ponto

O sistema de mensagens ponto a ponto cria uma fila para facilitar o consumo de mensagens. No entanto, há uma limitação: as mensagens são enviadas uma a uma para o consumidor. Portanto, assim que se tornar o destinatário e ler a mensagem, ela será automaticamente removida do sistema.

2. O sistema de Mensagens de Assinatura Publicado

Esse sistema de mensagens tende a ser muito mais assíncrono. Todas as formas de comunicação são conduzidas na moda serviço a serviço para serverless e arquitetura de microsserviços. Todo o modelo é publicado para assinantes, com as mensagens sendo recebidas por todos os usuários quase instantaneamente.

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Breve Visão Geral do Processo de Streaming

O Apache Kafka utiliza um sistema de mensagens de alto nível para processar dados em sistemas conectados, acelerando a publicação de registros sem se preocupar com resultados de registros anteriores. Além disso, esse processo de streaming simplifica a execução e a implementação do processo de streaming.

O processo de streaming no Kafka vem com os seguintes recursos ou capacidades:

• O processamento começa assim que ocorre o streaming do registro.
• Funciona como um sistema de mensagens corporativo para assinar e publicar o fluxo de registros.
• Ele armazena todos os registros com segurança.

APIs Kafka

Para entender o conceito do Apache Kafka em detalhes, você deve estar ciente das quatro APIs principais, e elas são:

• API do produto

Essa API permite o acesso do aplicativo a registros públicos em um ou mais tópicos.

• API do consumidor

Ele permite que um aplicativo se inscreva em um ou mais tópicos por vez e processe os registros produzidos para eles.

• API de transmissão

Ele permite que um aplicativo de streaming transmita fluxos de entrada para fluxos de saída. Aqui, o aplicativo funciona como um processador de fluxo para consumir um fluxo de entrada de mais de um tópico e entregar simultaneamente um fluxo de saída em mais de um tópico.

• API do conector

Essa API executa APIs de produtos reutilizáveis ​​usando os sistemas de dados e aplicativos existentes.

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Por que escolher Kafka?

Apache Kafka é uma plataforma de software com vários recursos convenientes. Vejamos alguns deles:

• O Apache Kafka lida com extensos dados e mensagens por segundo com relativa facilidade.
• O Apache Kafka serve como um mediador entre os sistemas de destino e de origem.
• O Apache Kafka mostra alto desempenho por meio de um valor de latência menor que 10 ms e o processa com um sistema de software bem versado.
• O Apache Kafka possui uma arquitetura resiliente integrada, eliminando complicações incomuns de compartilhamento de dados.
• Marcas globais de renome como Uber, Walmart e Netflix usam Apache Kafka.
• O Apache Kafka é tolerante a falhas. Ser tolerante a falhas implica que o Kafka evita que os consumidores percam mensagens devido a erros do sistema.
• O Apache Kafka evita problemas com o reprocessamento de dados.

Componentes-chave do Kafka

Ao aproveitar os seguintes componentes, o Kafka conclui seu processo de mensagens:

• Tópico Kafka

As mensagens de categorias específicas são conhecidas como tópicos. Os dados são armazenados em tópicos, permitindo que os usuários categorizem e repliquem tópicos. Replicação refere-se a partições e cópias de dados. Esse recurso oferece escalabilidade e tolerância a falhas do Kafka.

• Kafka Zookeeper

O Kafka ZooKeeper é empregado em sistemas dispersos para permitir a sincronização entre os serviços e o registro de nomes. Além disso, permite que os desenvolvedores acompanhem o cluster Kafka e fiquem atualizados sobre tópicos e mensagens.

• Corretor de Kafka

O corretor Kafka mantém os dados publicados, levando cada tópico a ter zero ou mais partições.

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Usos de Kafka

Existem vários usos de Kafka:

• Mensagens

Kafka funciona como uma alternativa aos sistemas de mensagens tradicionais. Ele oferece melhor capacidade de replicação, maior taxa de transferência, particionamento integrado de alto nível e excelente tolerância a falhas, tornando o Kafka uma solução melhor para processar grandes quantidades de dados.

• Métricas

O Kafka permite que os desenvolvedores rastreiem métricas usando dados operacionais de automobilismo. Além disso, fornece acesso a estatísticas completas gerando feeds centralizados para revisão rápida.

• Fornecimento de eventos

A maioria dos aplicativos de streaming usa o Kafka para fornecimento de eventos, pois oferece suporte a grandes dados de log.

Apache Kafka vs Apache Flume

Muitas plataformas afirmam fornecer a experiência e a funcionalidade exclusivas do Kafka, como RabbitMQ, Active MQ, Storm, Apache Flume e Spark, mas eis por que você deve preferir o Kafka:

• O Apache Kafka funciona para vários consumidores e produtores e, portanto, pode ser usado como uma ferramenta de uso geral. Por outro lado, o Apache Flume é uma ferramenta de propósito especial com aplicações limitadas.
• O Apache Kafka garante a replicação máxima de eventos usando pipelines de ingestão. Por outro lado, o Apache Flume não replica os eventos.

Conclusão

Este tutorial captura conceitos do Kafka, seus usos, componentes e sistema de mensagens. Os benefícios e recursos exclusivos do Kafka o ajudaram a ganhar ampla popularidade em big data. Os desenvolvedores podem começar a entender os fundamentos do Kafka usando este tutorial. Um curso profissional e completo de certificação Kafka é recomendado para ganhar experiência prática através de projetos em tempo real.

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