Apache Kafka explicado en 5 minutos o menos

A medida que un número cada vez mayor de empresas utiliza big data en tiempo real para obtener conocimientos y tomar decisiones basadas en datos, la necesidad de una herramienta resistente para process Estos datos en tiempo real también están aumentando.

Apache Kafka es una herramienta utilizada en sistemas de big data debido a su capacidad para manejar alto rendimiento y tiempo real. processprocesamiento de grandes cantidades de datos.

¿Qué es Apache Kafka?

Apache Kafka es un software de código abierto que permite almacenar y processtransmitir flujos de datos a través de una transmisión distribuida platforma. Proporciona varias interfaces para escribir datos en clústeres de Kafka y leer, importar y exportar datos hacia y desde third-Sistemas de partidos.

Apache Kafka fue iniciadoally desarrollado como una cola de mensajes de LinkedIn. Como proyecto de la Apache Software Foundation, el software de código abierto se ha convertido en una sólida plataforma de streaming. platForma con una amplia gama de funciones.

El sistema se basa en una arquitectura distribuida centrada en un clúster que contiene múltiples temas, optimizado para processtransmitir grandes flujos de datos en tiempo real, como se muestra en la siguiente imagen:

Con la ayuda de Kafka, los flujos de datos se pueden almacenar y processed. Hace que Kafka sea adecuado para grandes cantidades de datos y aplicaciones en el grandes volúmenes de datos ambiente.

Cargando flujos de datos desde thirdEs posible exportarlos a estos sistemas a través de las interfaces proporcionadas. El componente central del sistema es un registro de transacciones o confirmación distribuida. 

Kafka: función básica

Kafka resuelve los problemas querise cuando las fuentes de datos y los receptores de datos están conectados directamente.

Por ejemplo, cuando los sistemas están conectados directamente, es imposible buffer datos si el destinatario no está disponible. Además sender puede sobrecargar el receptor si envía datos más rápido de lo que el receptor acepta y processasí es.

Kafka actúa como un sistema de mensajería entre sender y el receptor. Gracias a su registro de transacciones distribuido, el sistema puede almacenar datos y ponerlos a disposición con alta disponibilidad. Los datos pueden ser processed a alta velocidad tan pronto como llegan los datos. Los datos se pueden agregar.ated en tiempo real.

Arquitectura Kafka

La arquitectura de Kafka consiste en una red de computadoras en clúster. En esta red de ordenadores, los llamados intermediarios almacenan mensajes con una marca de tiempo. Esta información se llama temas. La información almacenada es réplica.ated y distribuido en el cluster.

Los productores son aplicaciones que escriben mensajes o datos en un clúster de Kafka. Los consumidores son aplicaciones que leen datos del clúster de Kafka.

Además, una biblioteca Java llamada Kafka Streams lee datos del clúster, processLo descarga y escribe los resultados en el clúster.

Kafka distingue entre "Temas normales" y "Temas compactos". Los temas normales se almacenan durante un cierto período y no deben exceder un tamaño de almacenamiento definido. Si se excede el período de límite de almacenamiento, Kafka puede eliminar los mensajes antiguos. Los temas compactos no están sujetos a límite de tiempo ni de espacio de almacenamiento.

Un tema se divide en particiones. El número de particiones se establece cuando se crea el tema.ated, y determina cómo se escala el tema. Los mensajes de un tema se distribuyen a las particiones. El desplazamiento es por partición. Las particiones son el mecanismo fundamental a través del cual funcionan tanto el escalado como la replicación.

Escribir o leer de un tema siempre se refiere a una partición. Cada partición se ordena por su desplazamiento. Si escribe un mensaje sobre un tema, tiene la opción de especificar una clave.

El hash de esta clave asegura que todos los mensajes con la misma clave terminen en la misma partición. El cumplimiento del orden de los mensajes entrantes está garantizado dentro de una partición.

Interfaces Kafka

En general, Kafka ofrece estas cuatro interfaces principales (API - Interfaces de programación de aplicaciones):

• API de productor
• API de consumidor
• API de transmisión
• API de conexión

La API Producer permite que las aplicaciones escriban datos o mensajes en un clúster de Kafka. Los datos de un clúster de Kafka se pueden leer a través de la API del consumidor. Las API de productor y consumidor utilizan el protocolo de mensajes de Kafka. Es un protocolo binario. En principio, el desarrollo de clientes productores y consumidores es posible en cualquier lenguaje de programación.

La API Streams es una biblioteca Java. Puede process flujos de datos en un statemanera completa y tolerante a fallos. Es posible filtrar, agrupar y asignar datos a través de los operadores proporcionados. Además, puedes integrarate sus operadores en la API.

La API Streams admite tablas, uniones y tiempos. windows. El almacenamiento fiable de las aplicaciones st.ates se garantiza registrando todos los state Cambios en los temas de Kafka. Si ocurre una falla, la aplicación state se puede restaurar leyendo el state cambios del tema.

La API de Kafka Connect proporciona las interfaces para cargar y exportar datos desde o hacia third-Sistemas de partidos. Se basa en las API de Productor y Consumidor.

Los conectores especiales manejan la comunicación con third-Sistemas de partidos. Se conectan numerosos conectores comerciales o gratuitos third-Sistemas de partidos de diferentes fabricantes hasta Kafka.

Características de Kafka

Kafka es una herramienta valiosa para las organizaciones que buscan construir sistemas de datos en tiempo real. Algunas de sus principales características son:

Alto rendimiento

Kafka es un sistema distribuido que puede ejecutarse en varias máquinas y está diseñado para manejar un alto rendimiento de datos, lo que lo convierte en una opción ideal para manejar grandes cantidades de datos en tiempo real.

Durabilidad y baja Latency

Kafka almacena todos los datos publicados, lo que significa que incluso si un consumidor está desconectado, aún puede consumir los datos una vez que vuelve a conectarse. Además, Kafka está diseñado para tener baja l.atency, por lo que puede process datos rápidamente y en tiempo real.

Alta escalabilidad

Kafka puede manejar una cantidad cada vez mayor de datos en tiempo real con poca o ninguna degradación en el rendimiento, lo que lo hace adecuado para su uso en datos de alto rendimiento a gran escala. processaplicaciones de ing.

Tolerancia a fallos

La tolerancia a fallos también está incorporada en el diseño de Kafka, ya que replicaates datos en varios nodos, por lo que si un nodo falla, todavía está disponible en otros nodos. Kafka garantiza que los datos estén siempre disponibles, incluso en caso de fallo.

Modelo de publicación-suscripción

En Kafka, los productores escriben datos en los temas y los consumidores leen de los temas. Esto permite un alto grado de desacoplamiento entre los productores y consumidores de datos, lo que lo convierte en una excelente opción para crear arquitecturas basadas en eventos.

API simple

Kafka proporciona una API simple y fácil de usar para producir y consumir datos, lo que la hace accesible para una amplia gama de desarrolladores.

Compresión

Kafka admite la compresión de datos, lo que puede ayudar a reducir la cantidad de espacio de almacenamiento requerido y aumentar la velocidad de transferencia de datos.

Transmisión en tiempo real ProcessIng.

Kafka se puede utilizar para transmisiones en tiempo real processing, permitiendo a las organizaciones process datos en tiempo real como es generated.

Casos de uso de Kafka

Kafka ofrece una amplia gama de posibles usos. Las áreas típicas de aplicación son:

Seguimiento de la actividad del sitio web en tiempo real

Kafka sabe coleccionar, processy analizar datos de actividad del sitio web en tiempo real, lo que permite a las empresas obtener información y tomar decisiones basadas en el comportamiento del usuario.

Análisis de datos financieros en tiempo real

Kafka te permite process y analizar datos financieros en tiempo real, lo que permite una identificación más rápida de tendencias y posibles avances.

Monitoring de aplicaciones distribuidas

Kafka puede coleccionar y process registrar datos de aplicaciones distribuidas, lo que permite a las organizaciones monitor su rendimiento e identificar y solucionar problemas rápidamente.

Agregación de archivos de registro de diferentes fuentes

Kafka puede agregarate ellos de diferentes fuentes y ponerlos a disposición en una ubicación centralizada para su análisis y monitoring.

Syncronización de datos en sistemas distribuidos

Kafka te permite syncSincronice los datos en múltiples sistemas, garantizando que todos los sistemas tengan la misma información y puedan trabajar juntos de manera efectiva. Por eso lo utilizan tiendas minoristas como Walmart.

Otra importante área de aplicación de Kafka es máquina de aprendizaje. Kafka admite el aprendizaje automático, entre otras cosas:

Entrenamiento de modelos en tiempo real

Apache Kafka puede transmitir datos en tiempo real para entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que permite una mayor precisión.ate y actualizadoate predicciones.

Derivación de modelos analíticos en tiempo real

Kafka puede process y analizar datos para derivar modelos analíticos, proporcionando conocimientos y predicciones que se pueden utilizar para tomar decisiones y actuar.

Ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático son la detección de fraude mediante la vinculación de la información de pago en tiempo real con datos y patrones históricos, la venta cruzada a través de ofertas personalizadas y específicas del cliente basadas en datos actuales, históricos o basados ​​en la ubicación, o el mantenimiento predictivo a través de la máquina. análisis de los datos.

Recursos de aprendizaje de Kafka

Ahora que hemos hablado sobre qué es Kafka y cuáles son sus casos de uso, a continuación se incluyen algunos recursos que lo ayudarán a aprender y usar Kafka en el mundo real:

#1. Serie Apache Kafka: aprenda Apache Kafka para principiantes v3

Aprenda Apache Kafka para principiantes es un curso introductorio ofrecido por Stephane Maarek en Udemy. El curso tiene como objetivo proporcionar una introducción completa a Kafka para personas que son nuevas en esta tecnología pero que tienen algunos conocimientos previos.anding de Java y Linux CLI.

Cubre todos los conceptos fundamentales y proporciona ejemplos prácticos junto con un proyecto del mundo real que lo ayuda a comprender mejor cómo funciona Kafka.

#2. Serie Apache Kafka – Flujos de Kafka

Kafka Streams para datos processing es otro curso ofrecido por Stéphane Maarek cuyo objetivo es proporcionar una comprensión profundaanding de Kafka Streams.

El curso cubre temas como la arquitectura de Kafka Streams, la API de Kafka Streams, Kafka Streams, Kafka Connect, Kafka Streams y KSQL, e incluye algunos casos de uso del mundo real y cómo implementarlos usando Kafka Streams. El curso está diseñado para ser accesible a aquellos con experiencia previa con Kafka.

#3. Apache Kafka para principiantes absolutos

Kafka para principiantes absolutos es un curso para novatos que cubre los conceptos básicos de Kafka, incluida su arquitectura, conceptos básicos y características. También cubre la instalación y configuración de un clúster de Kafka, la producción y el consumo de mensajes y un microproyecto. 

#4. La guía práctica completa de Apache Kafka

La guía práctica de Kafka tiene como objetivo proporcionar experiencia práctica trabajando con Kafka. También cubre los conceptos fundamentales de Kafka y una guía práctica sobre la creación de clústeres, múltiples intermediarios y la creación de consolas y productores personalizados. Este curso no requiere ningún requisito previo. 

#5. Creación de aplicaciones de transmisión de datos con Apache Kafka

Creación de aplicaciones de transmisión de datos con Apache Kafka es una guía para desarrolladores y arquitectos que desean aprender a crear aplicaciones de transmisión de datos con Apache Kafka.

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El libro cubre los conceptos clave y la arquitectura de Kafka y explica cómo usar Kafka para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión.

Cubre temas como la configuración de un clúster de Kafka, el envío y recepción de mensajes y la integración de Kafka con otros sistemas y herramientas. Sumaally, el libro proporciona las mejores prácticas para ayudar a los lectores a crear aplicaciones de transmisión de datos escalables y de alto rendimiento. 

#6. Guía de inicio rápido de Apache Kafka

La Guía de inicio rápido de Kafka cubre los conceptos básicos de Kafka, incluida su arquitectura, conceptos clave y operaciones básicas. También proporciona instrucciones paso a paso para configurar un clúster de Kafka simple y usarlo para enviar y recibir mensajes.

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Adiciónally, la guía proporciona una descripción general de funciones más avanzadas, como replicación, partición y tolerancia a fallas. Esta guía está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de datos que son nuevos en Kafka y desean comenzar a utilizar Kafka. platforma rápidamente.

Para Concluir 

Apache Kafka es un streaming distribuido platformulario que crea canales de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión. Kafka desempeña un papel clave en los sistemas de big data al proporcionar una forma rápida, confiable y escalable de recopilar y process grandes cantidades de datos en tiempo real.

Permite a las empresas obtener información, tomar decisiones basadas en datos y mejorar sus operaciones y el rendimiento general.

También puede explorar datos processIng. con Kafka y Spark.