A medida que un número cada vez mayor de empresas utiliza big data en tiempo real para obtener información y tomar decisiones basadas en datos, también aumenta la necesidad de una herramienta resistente para procesar estos datos en tiempo real.
Apache Kafka es una herramienta utilizada en sistemas de big data debido a su capacidad para manejar un alto rendimiento y procesamiento en tiempo real de grandes cantidades de datos.
What is Apache Kafka
Apache Kafka es un software de código abierto que permite almacenar y procesar flujos de datos en una plataforma de transmisión distribuida. Proporciona varias interfaces para escribir datos en clústeres de Kafka y leer, importar y exportar datos hacia y desde sistemas de terceros.
Apache Kafka se desarrolló inicialmente como una cola de mensajes de LinkedIn. Como proyecto de Apache Software Foundation, el software de código abierto se ha convertido en una sólida plataforma de transmisión con una amplia gama de funciones.
El sistema se basa en una arquitectura distribuida centrada en un clúster que contiene varios temas, optimizada para procesar 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 procesar. Hace que Kafka sea adecuado para grandes cantidades de datos y aplicaciones en el grandes volúmenes de datos ambiente.
Es posible cargar flujos de datos de sistemas de terceros o exportarlos a estos sistemas a través de las interfaces provistas. El componente central del sistema es un registro de transacción o compromiso distribuido.
Kafka: Basic Function
Kafka resuelve los problemas que surgen cuando las fuentes de datos y los receptores de datos se conectan directamente.
Por ejemplo, cuando los sistemas están conectados directamente, es imposible almacenar en búfer los datos si el destinatario no está disponible. Además, un remitente puede sobrecargar al receptor si envía datos más rápido de lo que el receptor los acepta y procesa.
Kafka actúa como un sistema de mensajería entre el emisor y el receptor. Gracias a su registro de transacciones distribuidas, el sistema puede almacenar datos y ponerlos a disposición con alta disponibilidad. Los datos se pueden procesar a alta velocidad tan pronto como lleguen. Los datos se pueden agregar en tiempo real.
Kafka Architecture
La arquitectura de Kafka consiste en una red informática en clúster. En esta red de computadoras, los llamados intermediarios almacenan mensajes con una marca de tiempo. Esta información se llama temas. La información almacenada se replica y distribuye en el clúster.
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, los procesa y vuelve a escribir 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 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 de Streams es una biblioteca de Java. Puede procesar flujos de datos con estado y tolerancia a fallas. El filtrado, la agrupación y la asignación de datos son posibles a través de los operadores proporcionados. Además, puede integrar sus operadores en la API.
La API de Streams admite tablas, uniones y ventanas de tiempo. El almacenamiento confiable de los estados de la aplicación se garantiza mediante el registro de todos los cambios de estado en los temas de Kafka. Si ocurre una falla, el estado de la aplicación se puede restaurar leyendo los cambios de estado del tema.
La API de Kafka Connect proporciona las interfaces para cargar y exportar datos desde o hacia sistemas de terceros. Se basa en las API de productor y consumidor.
Los conectores especiales manejan la comunicación con sistemas de terceros. Numerosos conectores comerciales o gratuitos conectan sistemas de terceros de diferentes fabricantes a Kafka.
Features of 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 latencia
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 estar en línea. Además, Kafka está diseñado para tener una latencia baja, por lo que puede procesar 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 aplicaciones de procesamiento de datos de gran escala y alto rendimiento.
Tolerancia a fallos
La tolerancia a fallas también está integrada en el diseño de Kafka, ya que replica 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 falla.
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.
Procesamiento de transmisión en tiempo real
Kafka se puede utilizar para el procesamiento de flujos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones procesar datos en tiempo real a medida que se generan.
Uses Cases of 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 puede recopilar, procesar y 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 le permite procesar y analizar datos financieros en tiempo real, lo que permite una identificación más rápida de tendencias y rupturas potenciales.
Monitorización de aplicaciones distribuidas
Kafka puede recopilar y procesar datos de registro de aplicaciones distribuidas, lo que permite a las organizaciones monitorear su rendimiento e identificar y solucionar problemas rápidamente.
Agregación de archivos de registro de diferentes fuentes
Kafka puede agregarlos de diferentes fuentes y ponerlos a disposición en una ubicación centralizada para su análisis y monitoreo.
Sincronización de datos en sistemas distribuidos
Kafka le permite sincronizar datos en múltiples sistemas, asegurando que todos los sistemas tengan la misma información y puedan trabajar juntos de manera efectiva. Es por eso que es utilizado por 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 predicciones más precisas y actualizadas.
Derivación de modelos analíticos en tiempo real
Kafka puede procesar y analizar datos para derivar modelos analíticos, proporcionando información y predicciones que se pueden usar 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.
Kafka Learning Resources
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
Aprende 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 las personas que son nuevas en esta tecnología pero que tienen algún conocimiento previo de la CLI de Java y Linux.
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 procesamiento de datos es otro curso ofrecido por Stephane Maarek destinado a proporcionar una comprensión profunda 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.
| Vista previa | Producto | Clasificación | Precio | |
|---|---|---|---|---|
|
Creación de aplicaciones de transmisión de datos con Apache Kafka: diseño, desarrollo y optimización de aplicaciones... | $44.99 | Comprar en Amazon |
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.
Abarca temas como la configuración de un clúster de Kafka, el envío y la recepción de mensajes y la integración de Kafka con otros sistemas y herramientas. Además, el libro proporciona 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.
| Vista previa | Producto | Clasificación | Precio | |
|---|---|---|---|---|
|
Guía de inicio rápido de Apache Kafka: Aproveche Apache Kafka 2.0 para simplificar el procesamiento de datos en tiempo real para... | $30.99 | Comprar en Amazon |
Además, la guía proporciona una descripción general de las funciones más avanzadas, como la replicación, el particionamiento y la tolerancia a fallas. Esta guía está destinada a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de datos que son nuevos en Kafka y desean comenzar a utilizar la plataforma rápidamente.
Conclusión
Apache Kafka es una plataforma de transmisión distribuida que crea canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión. Kafka juega un papel clave en los sistemas de big data al proporcionar una forma rápida, confiable y escalable de recopilar y procesar 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 proceso de datos con Kafka y Spark.
