Kafka, платформа распределенной потоковой передачи с открытым исходным кодом, произвела революцию в способах обработки больших объемов потоков данных в реальном времени. Он служит центральным концентратором, предназначенным для эффективной обработки и управления огромными объемами данных, обеспечивая при этом масштабируемость и отказоустойчивость. В этой главе мы рассмотрим основные концепции и функции Kafka и поймем, как она обеспечивает беспрепятственную связь между компонентами в системе.
Что такое Кафка?
По своей сути Kafka представляет собой распределенную потоковую платформу, которая была первоначально разработана LinkedIn, а затем открыта через Apache Software Foundation. Он предоставляет унифицированную, отказоустойчивую и высокопроизводительную инфраструктуру для обработки потоков данных в реальном времени.
Ключевые понятия Кафки
Чтобы понять архитектуру и функциональность Kafka, давайте рассмотрим ее ключевые концепции:
Темы. В Kafka данные организованы по темам, которые можно рассматривать как логические категории или потоки записей. Каждая тема представляет определенный поток данных, например пользовательские события, сообщения журнала или финансовые операции. Темы обеспечивают способ классификации и разделения различных типов данных в системе.
Разделы. Темы в Kafka разделены на разделы, что обеспечивает параллельную обработку и повышает масштабируемость. Раздел — это упорядоченная неизменяемая последовательность записей, которую можно распределить по нескольким серверам в кластере Kafka. Разделы обеспечивают горизонтальное масштабирование, поскольку их можно распределять между разными узлами для обработки больших объемов данных и обеспечения отказоустойчивости.
Продюсеры: производители несут ответственность за публикацию записей в темах Kafka. Они записывают данные в определенную тему, а Kafka заботится о хранении и репликации данных в кластере. Источниками могут быть любые приложения или системы, которые генерируют данные и должны отправлять их в Kafka для дальнейшей обработки.
Потребители. Потребители читают данные из тем Kafka и обрабатывают их в режиме реального времени. Они могут подписаться на определенные темы или разделы и получать сообщения в своем собственном темпе. Потребители играют решающую роль в обеспечении обработки данных в режиме реального времени и обеспечении работы приложений, зависящих от актуальной информации.
