✅ Кафка програми - Огляд та основні програми Kafka

Огляд програм Kafka

Огляд програм Kafka

Одним із напрямків розвитку галузі ІТ є Big Data, де компанія займається великою кількістю даних про клієнтів та отримує корисну інформацію, яка допомагає їх бізнесу та надає клієнтам кращий сервіс. Одне з викликів - обробляти та переносити ці великі обсяги даних з одного кінця на інший для аналізу чи обробки, саме тут Кафка (надійна система обміну повідомленнями) вступає в гру, яка допомагає збирати та транспортувати величезний обсяг даних в режимі реального часу. Kafka призначений для розподілених систем з високою пропускною здатністю і добре підходить для широкомасштабних програм обробки повідомлень. Kafka підтримує багато найкращих сьогодні комерційних та промислових програм. Існує попит на професіоналів Kafka, які мають високі навички та практичні знання.

У цій статті ми дізнаємось про Kafka, її особливості, випадки використання та розберемо деякі помітні програми, де вона використовується.

Що таке Кафка?

Apache Kafka був розроблений в LinkedIn і пізніше став проектом Apache з відкритим кодом. Apache Kafka - це швидка, невідмовна, масштабована та розподілена система обміну повідомленнями, яка дозволяє спілкуватися між двома об'єктами, тобто між виробниками (генератором повідомлення) та споживачами (отримувачем повідомлення), використовуючи теми, що базуються на повідомленнях, та забезпечує платформу для управління всіма канали даних у режимі реального часу.

Особливості, які роблять Apache Kafka кращим, ніж інші системи обміну повідомленнями та застосовні до систем у режимі реального часу, - це його висока доступність, негайне автоматичне відновлення після збоїв у вузлі та підтримує повідомлення з низькою затримкою. Ці особливості Apache Kafka допомагають інтегрувати її в широкомасштабні системи передачі даних і роблять її ідеальною складовою для спілкування.

Найпопулярніші програми Kafka

У цьому розділі статті ми побачимо деякі популярні та широко застосовувані випадки використання та побачимо реалізацію Kafka в реальному житті.

Додатки в реальному житті

1. Twitter: активність обробки потоку

Twitter - це платформа соціальних мереж, яка використовує Storm-Kafka (інструмент обробки потоку з відкритим кодом) як частину їхньої інфраструктури обробки потоків, де вхідні дані (твіти) споживаються для агрегації, перетворень та збагачення для подальшого споживання чи подальшого спостереження. переробна діяльність.

2. LinkedIn: обробка потоку та метрики

LinkedIn використовує Kafka для потокової передачі даних та для оперативних показників діяльності. LinkedIn використовує Kafka для своїх додаткових функцій, таких як Newsfeed для споживання повідомлень та проведення аналізу отриманих даних.

3. Netflix: Моніторинг у режимі реального часу та обробка потоку

Netflix має власну структуру прийому, яка скидає вхідні дані в AWS S3 і використовує Hadoop для запуску аналітики відеопотоків, діяльності інтерфейсу користувача, подій для покращення роботи користувачів та Kafka для прийому даних у режимі реального часу через API.

4. Hotstar: Обробка потоків

Hotstar представив власну платформу управління даними - Bifrost, де Kafka використовується для потокової передачі даних, моніторингу та відстеження цілей. Через свою масштабованість, доступність та низькі затримки, Kafka був ідеальним вибором для обробки даних, які платформа Hotstar генерується щодня або з будь-якого особливого приводу (пряма трансляція будь-яких концертів, або будь-який прямий спортивний матч тощо), де обсяг даних значно збільшується.

Apache Kafka більшість часу використовується як будівельний блок для розробки архітектури потокових даних. Цей вид архітектури використовується в таких додатках, як збір журналів продукту / сервера, аналіз потоку кліків та отримання інформації з даних, створених машиною.

Але поряд з Kafka нам потрібно використовувати додаткові ресурси чи інструменти для перетворення отриманого потоку даних у змістовні дані, що допомагають отримати уявлення, які можуть бути використані у рішеннях, керованих даними. Наприклад, нам може знадобитися генерувати інформацію з необроблених даних, отриманих від пристроїв IoT, або даних, отриманих з платформ соціальних мереж у режимі реального часу, та провести певний аналіз чи обробку та продемонструвати це бізнесу, щоб прийняти кращі рішення чи допомогти їм удосконалитись. виконання їх послуг.

Для таких типів використання ми хочемо передати наші вхідні дані / необроблені дані в озеро даних, де ми можемо зберігати наші дані та забезпечувати якість даних, не перешкоджаючи їх продуктивності.

Інша ситуація, ми можемо читати дані безпосередньо з Kafka, коли нам потрібна надзвичайно низька затримка, як подача даних у додатки в реальному часі.

Kafka надає своїм користувачам певні функціональні можливості:

Публікуйте та підписуйтесь на дані.
Зберігайте дані в тому порядку, в якому вони були створені ефективно.
Обробка даних у режимі реального часу / на ходу.

Кафка більшість часу використовується для:

Реалізація потокових трубопроводів потокових даних, які надійно отримують дані між двома об'єктами в системі.
Впровадження потокових програм на ходу, які перетворюють або маніпулюють або обробляють потоки даних.

Використовуйте випадки

Нижче наведено декілька широко застосовуваних випадків використання програми Kafka:

1. Повідомлення

Kafka працює краще, ніж інші традиційні системи обміну повідомленнями, такі як ActiveMQ, RabbitMQ і т.д. .

2. Відстеження активності веб-сайту

Дії користувачів (перегляди сторінок, пошукові запити чи будь-які зроблені дії) можна відстежувати та подавати для моніторингу чи аналізу в режимі реального часу через Kafka або використовувати Kafka для зберігання таких даних у Hadoop або сховищі даних для подальшої обробки або маніпуляції. Відстеження активності генерує величезну кількість даних, які потрібно перенести в потрібне місце без будь-яких втрат даних.

3. Агрегація журналів

Агрегація журналів - це процес збору / об'єднання фізичних файлів журналів з різних серверів програми в єдине сховище (файловий сервер або HDFS) для обробки. Kafka пропонує хороші показники, нижчі затримки в порівнянні з Flume.

Висновок

Kafka використовується в великому просторі даних як спосіб швидкого прийому та переміщення великої кількості даних через його експлуатаційні характеристики та особливості, які допомагають досягти масштабованості, надійності та стійкості. У цій статті ми обговорили функції Apache Kafka, її особливості, випадки використання та застосування, а також те, що робить її кращим інструментом для передачі даних.

Кафка програми - Огляд та основні програми Kafka