Da immer mehr Unternehmen Big Data in Echtzeit nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, steigt auch der Bedarf an einem robusten Tool zur Verarbeitung dieser Daten in Echtzeit.
Apache Kafka ist ein Tool, das in Big-Data-Systemen verwendet wird, da es in der Lage ist, einen hohen Durchsatz und die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen zu bewältigen.
What is Apache Kafka
Apache Kafka ist eine Open-Source-Software, die das Speichern und Verarbeiten von Datenströmen über eine verteilte Streaming-Plattform ermöglicht. Es bietet verschiedene Schnittstellen zum Schreiben von Daten in Kafka-Cluster und zum Lesen, Importieren und Exportieren von Daten in und aus Drittsystemen.
Apache Kafka wurde ursprünglich als LinkedIn-Nachrichtenwarteschlange entwickelt. Als Projekt der Apache Software Foundation hat sich die Open-Source-Software zu einer robusten Streaming-Plattform mit großem Funktionsumfang entwickelt.
Das System basiert auf einer verteilten Architektur, die sich um einen Cluster mit mehreren Themen zentriert und für die Verarbeitung großer Datenströme in Echtzeit optimiert ist, wie im folgenden Bild gezeigt:
Mit Hilfe von Kafka können Datenströme gespeichert und verarbeitet werden. Dadurch eignet sich Kafka für große Datenmengen und Anwendungen im große Datenmengen Umwelt.
Das Laden von Datenströmen aus Drittsystemen oder der Export in diese Systeme über die bereitgestellten Schnittstellen ist möglich. Die Kernkomponente des Systems ist ein verteiltes Commit- oder Transaktionsprotokoll.
Kafka: Basic Function
Kafka löst die Probleme, die entstehen, wenn Datenquellen und Datenempfänger direkt verbunden werden.
Bei direkter Anbindung der Systeme ist es beispielsweise nicht möglich, Daten zwischenzuspeichern, wenn der Empfänger nicht erreichbar ist. Außerdem kann ein Sender den Empfänger überlasten, wenn er Daten schneller sendet, als der Empfänger sie annimmt und verarbeitet.
Kafka fungiert als Nachrichtensystem zwischen Sender und Empfänger. Dank seines verteilten Transaktionsprotokolls kann das System Daten speichern und hochverfügbar zur Verfügung stellen. Die Daten können mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet werden, sobald die Daten ankommen. Daten können in Echtzeit aggregiert werden.
Kafka Architecture
Die Architektur von Kafka besteht aus einem Cluster-Computernetzwerk. In diesem Rechnerverbund speichern sogenannte Broker Nachrichten mit Zeitstempel. Diese Informationen werden Themen genannt. Die gespeicherten Informationen werden im Cluster repliziert und verteilt.
Produzenten sind Anwendungen, die Nachrichten oder Daten in einen Kafka-Cluster schreiben. Verbraucher sind Anwendungen, die Daten aus dem Kafka-Cluster lesen.
Darüber hinaus liest eine Java-Bibliothek namens Kafka Streams Daten aus dem Cluster, verarbeitet sie und schreibt die Ergebnisse zurück in den Cluster.
Kafka unterscheidet zwischen „Normal Topics“ und „Compacted Topics“. Normale Topics werden für einen bestimmten Zeitraum gespeichert und dürfen eine definierte Speichergröße nicht überschreiten. Wenn die Speicherdauer überschritten wird, kann Kafka alte Nachrichten löschen. Komprimierte Themen unterliegen weder einer zeitlichen Begrenzung noch einer Speicherplatzbegrenzung.
Ein Thema ist in Partitionen unterteilt. Die Anzahl der Partitionen wird beim Erstellen des Themas festgelegt und bestimmt, wie das Thema skaliert wird. Die Nachrichten eines Themas werden auf die Partitionen verteilt. Der Offset gilt pro Partition. Partitionen sind der grundlegende Mechanismus, durch den sowohl die Skalierung als auch die Replikation funktionieren.
Das Schreiben oder Lesen eines Themas bezieht sich immer auf eine Partition. Jede Partition wird nach ihrem Offset sortiert. Wenn Sie eine Nachricht zu einem Thema schreiben, haben Sie die Möglichkeit, einen Schlüssel anzugeben.
Der Hash dieses Schlüssels stellt sicher, dass alle Nachrichten mit demselben Schlüssel in derselben Partition landen. Innerhalb einer Partition ist die Einhaltung der Reihenfolge der eingehenden Nachrichten gewährleistet.
Kafka-Schnittstellen
Insgesamt bietet Kafka diese vier Hauptschnittstellen (APIs – Application Programming Interfaces):
- Produzenten-API
- Verbraucher-API
- Die Stream-API
- ConnectAPI
Die Producer-API ermöglicht es Anwendungen, Daten oder Nachrichten in einen Kafka-Cluster zu schreiben. Die Daten eines Kafka-Clusters können über die Consumer API ausgelesen werden. Producer- und Consumer-API verwenden das Kafka-Nachrichtenprotokoll. Es ist ein binäres Protokoll. Grundsätzlich ist die Entwicklung von Producer- und Consumer-Clients in jeder Programmiersprache möglich.
Die Streams-API ist eine Java-Bibliothek. Es kann Datenströme zustandsbehaftet und fehlertolerant verarbeiten. Das Filtern, Gruppieren und Zuordnen von Daten ist über bereitgestellte Operatoren möglich. Darüber hinaus können Sie Ihre Operatoren in die API integrieren.
Die Streams-API unterstützt Tabellen, Joins und Zeitfenster. Die zuverlässige Speicherung von Anwendungszuständen wird durch die Protokollierung aller Zustandsänderungen in Kafka Topics gewährleistet. Wenn ein Fehler auftritt, kann der Anwendungsstatus wiederhergestellt werden, indem die Statusänderungen aus dem Thema gelesen werden.
Die Kafka Connect API stellt die Schnittstellen zum Laden und Exportieren von Daten aus oder in Drittsysteme bereit. Es basiert auf den Producer- und Consumer-APIs.
Spezielle Konnektoren übernehmen die Kommunikation mit Drittsystemen. Zahlreiche kommerzielle oder kostenlose Konnektoren verbinden Drittsysteme unterschiedlicher Hersteller mit Kafka.
Features of Kafka
Kafka ist ein wertvolles Tool für Unternehmen, die Echtzeit-Datensysteme aufbauen möchten. Einige seiner Hauptmerkmale sind:
Hoher Durchsatz
Kafka ist ein verteiltes System, das auf mehreren Computern ausgeführt werden kann und für einen hohen Datendurchsatz ausgelegt ist, was es zur idealen Wahl für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit macht.
Haltbarkeit und geringe Latenz
Kafka speichert alle veröffentlichten Daten, was bedeutet, dass ein Verbraucher, selbst wenn er offline ist, die Daten immer noch nutzen kann, sobald er wieder online ist. Darüber hinaus ist Kafka auf eine geringe Latenz ausgelegt, sodass Daten schnell und in Echtzeit verarbeitet werden können.
Hohe Skalierbarkeit
Kafka kann eine wachsende Datenmenge in Echtzeit mit geringer oder ohne Leistungseinbußen verarbeiten, wodurch es für den Einsatz in groß angelegten Datenverarbeitungsanwendungen mit hohem Durchsatz geeignet ist.
Fehlertoleranz
Die Fehlertoleranz ist ebenfalls in das Design von Kafka integriert, da es Daten über mehrere Knoten repliziert, sodass sie bei Ausfall eines Knotens weiterhin auf anderen Knoten verfügbar sind. Kafka stellt sicher, dass die Daten auch im Fehlerfall immer verfügbar sind.
Publish-Subscribe-Modell
In Kafka schreiben Produzenten Daten zu Themen und Konsumenten lesen von Themen. Dies ermöglicht ein hohes Maß an Entkopplung zwischen den Datenproduzenten und -konsumenten, was es zu einer großartigen Option für die Erstellung ereignisgesteuerter Architekturen macht.
Einfache API
Kafka bietet eine einfache, benutzerfreundliche API zum Produzieren und Konsumieren von Daten und macht sie für eine Vielzahl von Entwicklern zugänglich.
Kompression
Kafka unterstützt die Datenkomprimierung, die dazu beitragen kann, den erforderlichen Speicherplatz zu reduzieren und die Datenübertragungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Echtzeit-Stream-Verarbeitung
Kafka kann für die Echtzeit-Stream-Verarbeitung verwendet werden, sodass Unternehmen Daten in Echtzeit verarbeiten können, während sie generiert werden.
Uses Cases of Kafka
Kafka bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Typische Anwendungsgebiete sind:
Echtzeit-Verfolgung der Website-Aktivität
Kafka kann Website-Aktivitätsdaten in Echtzeit sammeln, verarbeiten und analysieren, sodass Unternehmen Einblicke gewinnen und Entscheidungen basierend auf dem Benutzerverhalten treffen können.
Finanzdatenanalyse in Echtzeit
Mit Kafka können Sie Finanzdaten in Echtzeit verarbeiten und analysieren, was eine schnellere Erkennung von Trends und potenziellen Ausbrüchen ermöglicht.
Überwachung von verteilten Anwendungen
Kafka kann Protokolldaten von verteilten Anwendungen sammeln und verarbeiten, sodass Unternehmen ihre Leistung überwachen und Probleme schnell identifizieren und beheben können.
Aggregation von Protokolldateien aus verschiedenen Quellen
Kafka kann sie aus verschiedenen Quellen aggregieren und an einem zentralen Ort zur Analyse und Überwachung zur Verfügung stellen.
Synchronisation von Daten in verteilten Systemen
Mit Kafka können Sie Daten über mehrere Systeme hinweg synchronisieren, um sicherzustellen, dass alle Systeme über dieselben Informationen verfügen und effektiv zusammenarbeiten können. Aus diesem Grund wird es von Einzelhandelsgeschäften wie Walmart verwendet.
Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet für Kafka ist Maschinelles Lernen. Kafka unterstützt unter anderem maschinelles Lernen:
Training von Modellen in Echtzeit
Apache Kafka kann Daten in Echtzeit streamen, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und so genauere und aktuellere Vorhersagen zu ermöglichen.
Ableitung analytischer Modelle in Echtzeit
Kafka kann Daten verarbeiten und analysieren, um analytische Modelle abzuleiten, die Erkenntnisse und Vorhersagen liefern, die zum Treffen von Entscheidungen und zum Ergreifen von Maßnahmen verwendet werden können.
Beispiele für Machine-Learning-Anwendungen sind Betrugserkennung durch Verknüpfung von Echtzeit-Zahlungsinformationen mit historischen Daten und Mustern, Cross-Selling durch maßgeschneiderte, kundenspezifische Angebote auf Basis aktueller, historischer oder ortsbezogener Daten oder vorausschauende Wartung durch Maschine Datenanalyse.
Kafka Learning Resources
Nachdem wir nun darüber gesprochen haben, was Kafka ist und welche Anwendungsfälle es gibt, folgen einige Ressourcen, die beim Erlernen und Verwenden von Kafka in der realen Welt helfen werden:
# 1. Apache Kafka-Serie – Lernen Sie Apache Kafka für Anfänger v3
Apache Kafka lernen für Anfänger ist ein Einführungskurs, der von Stephane Maarek auf Udemy angeboten wird. Der Kurs soll eine umfassende Einführung in Kafka für Personen bieten, die mit dieser Technologie noch nicht vertraut sind, aber über ein gewisses Verständnis von Java und der Linux-Befehlszeilenschnittstelle verfügen.
Es deckt alle grundlegenden Konzepte ab und bietet praktische Beispiele sowie ein reales Projekt, das Ihnen hilft, die Funktionsweise von Kafka besser zu verstehen.
# 2. Apache Kafka-Serie – Kafka-Streams
Kafka Streams for data processing ist ein weiterer Kurs, der von Stephane Maarek angeboten wird und darauf abzielt, ein tiefgreifendes Verständnis von Kafka Streams zu vermitteln.
Der Kurs behandelt Themen wie Kafka Streams-Architektur, Kafka Streams-API, Kafka Streams, Kafka Connect, Kafka Streams und KSQL und enthält einige Anwendungsfälle aus der Praxis und deren Implementierung mit Kafka Streams. Der Kurs ist so konzipiert, dass er für Personen zugänglich ist, die bereits Erfahrung mit Kafka haben.
# 3. Apache Kafka für absolute Anfänger
Kafka für absolute Anfänger ist ein Anfänger-freundlicher Kurs, der die Grundlagen von Kafka abdeckt, einschließlich seiner Architektur, Kernkonzepte und Funktionen. Es behandelt auch das Einrichten und Konfigurieren eines Kafka-Clusters, das Produzieren und Konsumieren von Nachrichten und ein Mikroprojekt.
# 4. Der vollständige praktische Apache Kafka-Leitfaden
Der Kafka-Praxisleitfaden zielt darauf ab, praktische Erfahrungen bei der Arbeit mit Kafka zu vermitteln. Es behandelt auch die grundlegenden Kafka-Konzepte und einen praktischen Leitfaden zum Erstellen von Clustern, mehreren Brokern und zum Schreiben von benutzerdefinierten Produzenten und Konsolen. Dieser Kurs setzt keine Vorkenntnisse voraus.
# 5. Erstellen von Daten-Streaming-Anwendungen mit Apache Kafka
Erstellen von Datenstreaminganwendungen mit Apache Kafka ist ein Leitfaden für Entwickler und Architekten, die lernen möchten, wie Datenstreaminganwendungen mit Apache Kafka erstellt werden.
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Das Buch behandelt die wichtigsten Konzepte und die Architektur von Kafka und erklärt, wie Kafka zum Erstellen von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen verwendet werden kann.
Es behandelt Themen wie das Einrichten eines Kafka-Clusters, das Senden und Empfangen von Nachrichten und die Integration von Kafka mit anderen Systemen und Tools. Darüber hinaus bietet das Buch Best Practices, um Lesern beim Erstellen leistungsstarker und skalierbarer Datenstreaminganwendungen zu helfen.
# 6. Apache Kafka-Schnellstartanleitung
Kafka Quick Start Guide behandelt die Grundlagen von Kafka, einschließlich seiner Architektur, Schlüsselkonzepte und grundlegenden Operationen. Es enthält außerdem Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Einrichten eines einfachen Kafka-Clusters und dessen Verwendung zum Senden und Empfangen von Nachrichten.
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Darüber hinaus bietet das Handbuch einen Überblick über erweiterte Funktionen wie Replikation, Partitionierung und Fehlertoleranz. Dieser Leitfaden richtet sich an Entwickler, Architekten und Dateningenieure, die neu bei Kafka sind und schnell mit der Plattform arbeiten möchten.
Fazit
Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen erstellt. Kafka spielt eine Schlüsselrolle in Big-Data-Systemen, indem es eine schnelle, zuverlässige und skalierbare Möglichkeit bietet, große Datenmengen in Echtzeit zu sammeln und zu verarbeiten.
Es ermöglicht Unternehmen, Einblicke zu gewinnen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihren Betrieb und ihre Gesamtleistung zu verbessern.
Sie können auch erkunden Datenverarbeitung mit Kafka und Spark.
