Cele mai bune 11 întrebări și răspunsuri la interviu Kafka [Pentru cei care sunt în stare de proaspăt]

În cei nouă ani de la lansarea sa în 2011, Kafka s-a impus drept unul dintre cele mai valoroase instrumente de prelucrare a datelor în sfera tehnologică. Airbnb, Goldman Sachs, Netflix, LinkedIn, Microsoft, Target și The New York Times sunt doar câteva companii construite pe Kafka.

Dar ce este Kafka? Răspunsul simplu la asta ar fi – acesta este ceea ce ajută un șofer Uber să se potrivească cu un potențial pasager sau ajută LinkedIn să realizeze milioane de servicii analitice sau previzibile în timp real. Pe scurt, Apache este o platformă de streaming de evenimente distribuită, cu sursă deschisă, foarte scalabilă, cu toleranță la erori, creată de LinkedIn în 2011. Utilizează un jurnal de comitere la care te poți abona, care poate fi apoi publicat pe o serie de aplicații de streaming.

Latența sa scăzută, integrarea datelor și randamentul ridicat contribuie la popularitatea sa în creștere, atât de mult încât o expertiză în Kafka este considerată a fi un plus strălucitor la CV-ul unui candidat, iar profesioniștii cu o calificare certificată în acesta sunt la mare căutare astăzi. Acest lucru a dus, de asemenea, la o creștere a oportunităților de angajare centrate în jurul lui Kafka.

În acest articol, am compilat o listă de întrebări și răspunsuri la interviu Kafka care sunt cel mai probabil să apară în următoarea sesiune de interviu. Ați putea dori să le căutați pentru a vă perfecționa cunoștințele înainte de a merge la interviu. Deci, iată-ne!

Top 11 întrebări și răspunsuri la interviu Kafka

1. Ce este Apache Kafka?

Kafka este un instrument gratuit de procesare a datelor, open-source, creat de Apache Software Foundation. Este scris în Scala și Java și este un magazin de date distribuit, în timp real, conceput pentru a procesa date în flux. Oferă un randament ridicat lucrând pe un hardware decent.

Atunci când mii de surse de date trimit continuu înregistrări de date în același timp, datele sunt generate în flux. Pentru a gestiona aceste date de streaming, o platformă de streaming ar trebui să proceseze aceste date atât secvenţial, cât şi incremental, în timp ce gestionează fluxul non-stop de date.

Kafka preia acest aflux de date primite și construiește conducte de date în flux care procesează și mută datele de la sistem la sistem.

Funcțiile lui Kafka :

• Acesta este responsabil pentru publicarea fluxurilor de înregistrări de date și abonarea la acestea
• Se ocupă de stocarea eficientă a fluxurilor de date în ordinea în care sunt generate
• Se ocupă de procesarea zilelor în timp real

Utilizări ale lui Kafka :

• Integrarea datelor
• Analiză în timp real
• Stocare în timp real
• Soluție de broker de mesaje
• Detectarea fraudei
• Tranzacționare pe acțiuni

2. De ce folosim Kafka?

Apache Kafka servește ca sistem nervos central, făcând datele de streaming disponibile pentru toate aplicațiile de streaming (o aplicație care utilizează date de streaming se numește aplicație de streaming). Face acest lucru prin construirea în timp real a conductelor de date care sunt responsabile pentru procesarea și transferul de date între diferite sisteme care trebuie să le folosească.

Kafka acționează ca un sistem de broker de mesaje între două aplicații prin procesarea și medierea comunicării.

Are o gamă diversă de utilizări, care includ mesageria, procesarea, stocarea, transportul, integrarea și analiza datelor în timp real.

3. Care sunt caracteristicile cheie ale Apache Kafka?

Caracteristicile principale ale lui Kafka includ următoarele:

1. Durabilitate – Kafka permite suport fără probleme pentru distribuția și replicarea partițiilor de date pe servere care sunt apoi scrise pe disc. Acest lucru reduce șansa de defectare a serverelor, face ca datele să fie persistente și tolerante la erori și le crește durabilitatea.

2. Scalabilitate – Kafka poate fi deranjat și înlocuit pe mai multe servere, ceea ce îl face foarte scalabil, dincolo de capacitatea unui singur server. Din această cauză, partițiile de date ale lui Kafka nu au timp de nefuncționare.

3. Pierdere zero de date – Cu suport adecvat și configurații corecte, pierderea de date poate fi redusă la zero.

4. Viteză – Deoarece există o latență extrem de scăzută din cauza decuplării fluxurilor de date, Apache Kafka este foarte rapid. Este folosit cu Apache Spark, Apache Apex, Apache Flink, Apache Storm etc, toate acestea fiind aplicații de streaming externe în timp real.

5. Debit mare și replicare – Kafka are capacitatea de a suporta milioane de mesaje care sunt replicate pe mai multe servere pentru a oferi acces mai multor abonați.

4. Cum funcționează Kafka?

Kafka funcționează combinând două modele de mesagerie, punându-le astfel în coadă, publicând și abonându-se la ele, astfel încât să poată fi accesibil multor instanțe de consum.

Punerea în așteptare promovează scalabilitatea, permițând procesării și distribuirii datelor către mai multe servere de consum. Cu toate acestea, aceste cozi nu sunt potrivite pentru a fi multi-abonați. Aici intervine abordarea de publicare și abonare. Cu toate acestea, deoarece fiecare instanță de mesaj ar fi apoi trimisă fiecărui abonat, această abordare nu poate fi utilizată pentru distribuirea datelor în mai multe procese.

Prin urmare, Kafka folosește partiții de date pentru a combina cele două abordări. Utilizează un model de jurnal partiționat în care fiecare jurnal, o secvență de înregistrări de date, este împărțit în segmente mai mici (partiții), pentru a satisface mai mulți abonați.

Acest lucru permite diferiților abonați să aibă acces la același subiect, făcându-l scalabil, deoarece fiecărui abonat i se oferă o partiție.

Modelul de jurnal partiționat al lui Kafka este, de asemenea, reluabil, permițând diferitelor aplicații să funcționeze independent în timp ce încă citesc din fluxurile de date.

5. Care sunt cele patru componente majore ale lui Kafka?

Există patru componente ale lui Kafka. Sunt:

– Subiect

– Producător

– Brokerii

– Consumatorul

Subiectele sunt fluxuri de mesaje care sunt de același tip.

Producătorii sunt capabili să publice mesaje pentru un anumit subiect.

Brokerii sunt servere în care sunt stocate fluxurile de mesaje publicate de producători.

Consumatorii sunt abonați care se abonează la subiecte și accesează datele stocate de brokeri.

6. Câte API-uri are Kafka?

Kafka are cinci API-uri principale care sunt:

– Producer API: responsabil pentru publicarea mesajelor sau a fluxului de înregistrări pentru un anumit subiect.

– Consumer API: cunoscut sub numele de abonați ai subiectelor care trag mesajele publicate de producători.

– Streams API: permite aplicațiilor să proceseze fluxuri; aceasta implică procesarea fluxului de intrare al oricărui subiect dat și transformarea acestuia într-un flux de ieșire. Acest flux de ieșire poate fi apoi trimis către diferite subiecte de ieșire.

– Connector API: acționează ca un sistem de automatizare pentru a permite adăugarea diferitelor aplicații la subiectele Kafka existente.

– API-ul de administrare: subiectele Kafka sunt gestionate de API-ul de administrare, la fel ca brokerii și alte câteva obiecte Kafka.

7. Care este importanța compensației?

Numărul unic de identificare care este alocat mesajelor stocate în partiții este cunoscut sub numele de Offset. Un offset servește ca număr de identificare pentru fiecare mesaj conținut într-o partiție.

8. Definiți un grup de consumatori.

Atunci când o mulțime de subiecte abonate sunt consumate în comun de mai mulți consumatori, se numește grup de consumatori.

9. Explicați importanța paznicului zoologic. Poate fi folosit Kafka fără Zookeeper?

Compensațiile (numerele unice de identificare) pentru un anumit subiect, precum și partițiile consumate de un anumit grup de consumatori sunt stocate cu ajutorul Zookeeper. Acesta servește drept canal de coordonare între utilizatori. Este imposibil să folosești Kafka care nu are Zookeeper. Face serverul Kafka inaccesibil și cererile clientului nu pot fi procesate dacă Zookeeper este ocolit.

10. Ce înseamnă lider și urmaș în Kafka?

Fiecărei partiții din Kafka i se atribuie un server care servește drept Lider. Fiecare cerere de citire/scriere este procesată de către lider. Rolul urmașilor este să calce pe urmele Liderului. Dacă sistemul face ca liderul să eșueze, unul dintre adepți va înceta să se mai repete și va completa ca lider pentru a se ocupa de echilibrarea sarcinii.

11. Cum porniți un server Kafka?

Înainte de a porni serverul Kafka, porniți Zookeeper. Urmați pașii de mai jos:

Server Zookeeper:

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

Server Kafka:

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

Concluzie

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.