Apache Kafka erklärt in 5 Minuten oder weniger

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 eingesetzt wird, weil es einen hohen Durchsatz und die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit bewältigen kann.

Was ist Apache Kafka?

Apache Kafka ist eine Open-Source-Software, die die Speicherung und Verarbeitung von Datenströmen über eine verteilte Streaming-Plattform ermöglicht. Sie bietet verschiedene Schnittstellen zum Schreiben von Daten in Kafka-Cluster und zum Lesen, Importieren und Exportieren von Daten in und aus Drittanbietersystemen.

Apache Kafka wurde ursprünglich als LinkedIn Message Queue entwickelt. Als Projekt der Apache Software Foundation hat sich die Open-Source-Software zu einer robusten Streaming-Plattform mit einer breiten Palette von Funktionen entwickelt.

Das System basiert auf einer verteilten Architektur, in deren Mittelpunkt ein Cluster mit mehreren Topics steht, der für die Verarbeitung großer Datenströme in Echtzeit optimiert ist, wie in der Abbildung unten zu sehen ist:

Mit Hilfe von Kafka können Datenströme gespeichert und verarbeitet werden. Dadurch ist Kafka für große Datenmengen und Anwendungen in der Big Data-Umgebung geeignet.

Es ist möglich, Datenströme aus Drittsystemen zu laden oder sie über die bereitgestellten Schnittstellen in diese Systeme zu exportieren. Die Kernkomponente des Systems ist ein verteiltes Commit- oder Transaktionsprotokoll.

Kafka: Grundlegende Funktion

Kafka löst die Probleme, die entstehen, wenn Datenquellen und Datenempfänger direkt miteinander verbunden sind.

Wenn die Systeme direkt verbunden sind, ist es beispielsweise unmöglich, Daten zu puffern, wenn der Empfänger nicht verfügbar ist. Darüber hinaus kann ein Sender den Empfänger überlasten, wenn er Daten schneller sendet, als der Empfänger sie annimmt und verarbeitet.

Kafka fungiert als Messaging-System zwischen dem Sender und dem Empfänger. Dank seines verteilten Transaktionsprotokolls kann das System Daten speichern und mit hoher Verfügbarkeit zur Verfügung stellen. Die Daten können mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet werden, sobald die Daten eintreffen. Die Daten können in Echtzeit aggregiert werden.

Kafka-Architektur

Die Architektur von Kafka besteht aus einem Clustercomputernetzwerk. In diesem Netzwerk von Computern speichern sogenannte Broker Nachrichten mit einem Zeitstempel. Diese Informationen werden als Topics bezeichnet. Die gespeicherten Informationen werden repliziert und im Cluster verteilt.

Producer sind Anwendungen, die Nachrichten oder Daten in einen Kafka-Cluster schreiben. Konsumenten 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 “normalen Topics” und “verdichteten Topics” Normale Topics werden für einen bestimmten Zeitraum gespeichert und dürfen eine bestimmte Speichergröße nicht überschreiten. Wenn die Speicherdauer überschritten wird, löscht Kafka möglicherweise alte Nachrichten. Compacted Topics unterliegen weder einem Zeitlimit noch einer Speicherplatzbegrenzung.

Ein Thema wird in Partitionen unterteilt. Die Anzahl der Partitionen wird bei der Erstellung des Topics festgelegt und bestimmt, wie das Topic skaliert. Die Nachrichten eines Topics werden auf die Partitionen verteilt. Der Versatz ist pro Partition. Partitionen sind der grundlegende Mechanismus, über den sowohl Skalierung als auch Replikation funktionieren.

Das Schreiben in ein Thema oder das Lesen aus einem Thema bezieht sich immer auf eine Partition. Jede Partition ist nach ihrem Offset sortiert. Wenn Sie eine Nachricht in ein Thema schreiben, haben Sie die Möglichkeit, einen Schlüssel anzugeben.

Der Hash dieses Schlüssels sorgt dafür, dass alle Nachrichten mit dem gleichen Schlüssel in der gleichen Partition landen. Die Einhaltung der Reihenfolge der eingehenden Nachrichten ist innerhalb einer Partition garantiert.

Kafka-Schnittstellen

Insgesamt bietet Kafka diese vier Hauptschnittstellen (APIs – Application Programming Interfaces):

• Erzeuger-API
• Verbraucher-API
• Stream’s API
• ConnectAPI

Mit der Producer API können Anwendungen Daten oder Nachrichten in einen Kafka-Cluster 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. Die Entwicklung von Producer- und Consumer-Clients ist im Prinzip in jeder Programmiersprache möglich.

Die Streams API ist eine Java-Bibliothek. Sie kann Datenströme zustandsorientiert und fehlertolerant verarbeiten. Filterung, Gruppierung und Zuweisung von Daten sind über bereitgestellte Operatoren möglich. Darüber hinaus können Sie Ihre eigenen 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. Bei einem Ausfall kann der Anwendungsstatus durch Auslesen der Statusänderungen aus dem Topic wiederhergestellt werden.

Die Kafka Connect API bietet die Schnittstellen zum Laden und Exportieren von Daten aus oder in Systeme von Drittanbietern. Sie basiert auf den Producer- und Consumer-APIs.

Spezielle Konnektoren übernehmen die Kommunikation mit Drittsystemen. Zahlreiche kommerzielle oder kostenlose Konnektoren verbinden Drittsysteme verschiedener Hersteller mit Kafka.

Eigenschaften von Kafka

Kafka ist ein wertvolles Tool für Unternehmen, die Echtzeit-Datensysteme aufbauen möchten. Einige seiner wichtigsten Merkmale sind:

Hoher Durchsatz

Kafka ist ein verteiltes System, das auf mehreren Rechnern laufen kann und für einen hohen Datendurchsatz ausgelegt ist. Damit ist es die ideale Wahl für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit.

Langlebigkeit und geringe Latenzzeit

Kafka speichert alle veröffentlichten Daten, d.h. selbst wenn ein Verbraucher offline ist, kann er die Daten immer noch konsumieren, sobald er wieder online ist. Außerdem ist Kafka auf eine geringe Latenzzeit ausgelegt, so dass es Daten schnell und in Echtzeit verarbeiten kann.

Hohe Skalierbarkeit

Kafka kann eine wachsende Datenmenge in Echtzeit mit geringer oder gar keiner Leistungsverschlechterung verarbeiten und eignet sich daher für den Einsatz in großen Datenverarbeitungsanwendungen mit hohem Durchsatz.

Fehlertoleranz

Fehlertoleranz ist ebenfalls in das Design von Kafka integriert, da die Daten über mehrere Knoten repliziert werden. Wenn also ein Knoten ausfällt, sind die Daten auf anderen Knoten weiterhin verfügbar. Kafka stellt sicher, dass die Daten immer verfügbar sind, selbst bei einem Ausfall.

Publish-Subscribe-Modell

In Kafka schreiben Produzenten Daten in Topics, und Konsumenten lesen aus Topics. 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 für die Produktion und den Konsum von Daten und ist damit für eine Vielzahl von Entwicklern zugänglich.

Komprimierung

Kafka unterstützt die Datenkomprimierung, wodurch der benötigte Speicherplatz reduziert und die Geschwindigkeit der Datenübertragung erhöht werden kann.

Stream-Verarbeitung in Echtzeit

Kafka kann für die Stream-Verarbeitung in Echtzeit verwendet werden und ermöglicht es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, während sie generiert werden.

Anwendungsfälle von Kafka

Kafka bietet eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten. Typische Anwendungsbereiche sind:

Verfolgung von Website-Aktivitäten in Echtzeit

Kafka kann Daten über Website-Aktivitäten in Echtzeit sammeln, verarbeiten und analysieren, so dass Unternehmen Erkenntnisse gewinnen und Entscheidungen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens treffen können.

Analyse von Finanzdaten in Echtzeit

Mit Kafka können Sie Finanzdaten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. So lassen sich Trends und potenzielle Ausreißer schneller erkennen.

Überwachung von verteilten Anwendungen

Kafka kann Protokolldaten von verteilten Anwendungen sammeln und verarbeiten, so dass Unternehmen deren Leistung überwachen und Probleme schnell erkennen und beheben können.

Aggregation von Protokolldateien aus verschiedenen Quellen

Kafka kann sie aus verschiedenen Quellen zusammenfassen und an einem zentralen Ort für die Analyse und Überwachung zur Verfügung stellen.

Synchronisierung von Daten in verteilten Systemen

Mit Kafka können Sie Daten über mehrere Systeme hinweg synchronisieren und so sicherstellen, dass alle Systeme über die gleichen Informationen verfügen und effektiv zusammenarbeiten können. Aus diesem Grund wird es von Einzelhandelsunternehmen wie Walmart verwendet.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich für Kafka ist das maschinelle Lernen. Kafka unterstützt u.a. maschinelles Lernen:

Training von Modellen in Echtzeit

Apache Kafka kann Daten in Echtzeit streamen, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, was genauere und aktuellere Vorhersagen ermöglicht.

Ableitung von Analysemodellen in Echtzeit

Kafka kann Daten verarbeiten und analysieren, um analytische Modelle abzuleiten, die Erkenntnisse und Vorhersagen liefern, die für Entscheidungen und Maßnahmen genutzt werden können.

Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens sind die Erkennung von Betrug durch die Verknüpfung von Echtzeit-Zahlungsinformationen mit historischen Daten und Mustern, Cross-Selling durch maßgeschneiderte, kundenspezifische Angebote auf der Grundlage aktueller, historischer oder standortbezogener Daten oder vorausschauende Wartung durch maschinelle Datenanalyse.

Kafka Lernressourcen

Nachdem wir nun darüber gesprochen haben, was Kafka ist und welche Anwendungsfälle es gibt, finden Sie im Folgenden einige Ressourcen, die Ihnen helfen werden, Kafka zu erlernen und in der Praxis einzusetzen:

#1. Apache Kafka Serie – Lernen Sie Apache Kafka für Anfänger v3

Lernen Sie Apache Kafka für Anfänger ist ein Einführungskurs, der von Stephane Maarek auf Udemy angeboten wird. Der Kurs zielt darauf ab, eine umfassende Einführung in Kafka für Personen zu bieten, die neu in dieser Technologie sind, aber bereits über ein gewisses Verständnis von Java und Linux CLI verfügen.

Er deckt alle grundlegenden Konzepte ab und bietet praktische Beispiele zusammen mit einem realen Projekt, das Ihnen hilft, besser zu verstehen, wie Kafka funktioniert.

#2. Apache Kafka Reihe – Kafka Streams

Kafka Streams für die Datenverarbeitung ist ein weiterer Kurs, der von Stephane Maarek angeboten wird und ein tiefgreifendes Verständnis von Kafka Streams vermittelt.

Der Kurs behandelt Themen wie die Architektur von Kafka Streams, Kafka Streams API, Kafka Streams, Kafka Connect, Kafka Streams und KSQL und beinhaltet einige reale Anwendungsfälle und deren Implementierung mit Kafka Streams. Der Kurs ist so konzipiert, dass er auch für diejenigen zugänglich ist, die bereits Erfahrung mit Kafka haben.

#3. Apache Kafka für blutige Anfänger

Kafka für absolute Anfänger ist ein einsteigerfreundlicher Kurs, der die Grundlagen von Kafka, einschließlich seiner Architektur, Kernkonzepte und Funktionen, behandelt. Er behandelt auch die Einrichtung und Konfiguration eines Kafka-Clusters, die Produktion und den Konsum von Nachrichten sowie ein Mikroprojekt.

#4. Der vollständige Apache Kafka Praxisleitfaden

Der Kafka-Praxisleitfaden zielt darauf ab, praktische Erfahrungen im Umgang mit Kafka zu vermitteln. Außerdem werden die grundlegenden Kafka-Konzepte und ein praktischer Leitfaden zur Erstellung von Clustern, mehreren Brokern und dem Schreiben von benutzerdefinierten Produzenten und Konsolen behandelt. Für diesen Kurs sind keine Voraussetzungen erforderlich.

#5. Aufbau von Daten-Streaming-Anwendungen mit Apache Kafka

Building Data Streaming Applications with Apache Kafka ist ein Leitfaden für Entwickler und Architekten, die lernen möchten, wie man Daten-Streaming-Anwendungen mit Apache Kafka erstellt.

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Das Buch behandelt die wichtigsten Konzepte und die Architektur von Kafka und erklärt, wie man mit Kafka Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen erstellt.

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 enthält das Buch Best Practices, die dem Leser helfen, leistungsstarke und skalierbare Daten-Streaming-Anwendungen zu erstellen.

#6. Apache Kafka Schnellstartanleitung

Der Kafka Quick Start Guide behandelt die Grundlagen von Kafka, einschließlich der Architektur, der wichtigsten Konzepte und der grundlegenden Funktionen. Außerdem enthält er eine schrittweise Anleitung für die Einrichtung eines einfachen Kafka-Clusters und dessen Verwendung zum Senden und Empfangen von Nachrichten.

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Außerdem bietet das Handbuch einen Überblick über fortgeschrittene Funktionen wie Replikation, Partitionierung und Fehlertoleranz. Dieser Leitfaden richtet sich an Entwickler, Architekten und Datentechniker, die Kafka zum ersten Mal verwenden und schnell mit der Plattform arbeiten möchten.

Fazit

Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform zum Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen. Kafka spielt eine Schlüsselrolle in Big-Data-Systemen, da 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 die Datenverarbeitung mit Kafka und Spark erkunden.