Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
21 Май 2024
5 мин
78

Apache kafka: всё, что вам нужно знать

Рассказываем о принципе работы Apache Kafka, преимуществах платформы и о том, где ее используют.

Что такое Apache Kafka

Допустим, в компании есть много разных компьютеров, которым нужно передавать между собой данные — отправлять и получать разную информацию. Apache Kafka — это, по сути, «почтовое отделение» для этих компьютеров. С Kafka можно обмениваться сообщениями быстро и надежно, даже если оба компьютера сильно нагружены или один из них временно выключен.

На техническом языке Apache Kafka — это распределенный брокер сообщений, который работает в режиме реального времени. Брокер — это система-проводник, которая преобразует информацию от отправителя, то есть источника данных (или producer), в сообщение получателя (consumer). Брокер состоит из серверов, которые объединяются в кластеры.

Простыми словами процесс выглядит так. Один компьютер (producer) хочет отправить сообщение другому компьютеру (consumer). Для этого он кладет сообщение в Kafka. Сообщение не удаляется и остается там до тех пор, пока получатель не захочет его раскрыть. Другой случай — если у producer много consumer. Каждый consumer может получать только те сообщения, которые ему нужны.

Kafka обычно используют, чтобы решать задачи с потоковой обработкой данных: сбор, обработка, анализ и хранение данных в реальном времени.

Если вам нравится работать с цифрами и таблицами, в онлайн-университете Skypro можно обучиться профессии «Аналитик данных». За 12 месяцев вы узнаете, как прогнозировать экономические показатели бизнеса, формулировать гипотезы на основе данных и многое другое. Если вы никогда не работали в IT и у вас другой опыт — не страшно. Во время учебы можно будет получить необходимую базу знаний и практические навыки.

Преимущества Apache Kafka

Вот какие качества характерны для распределенного брокера сообщений.

Отказоустойчивость

Kafka поддерживает надежную и устойчивую передачу данных даже при сбоях узлов.
Если один из серверов-брокеров выходит из строя, например из-за программного сбоя, Kafka продолжит работать без потери данных.

Вот как это происходит:

  1.  Сначала Kafka автоматически создает несколько копий на разных серверах. Поэтому, если один сервер выходит из строя, данные всё равно доступны на других.
  2.  Важный принцип деления потока данных называется топиком. Это базовая единица Kafka. Чтобы ускорить чтение и запись, топики можно разделить на партиции. У каждой партиции есть реплика, которая называется лидером, а еще несколько последователей. Лидер отвечает за обработку всех записей данных, а его копии (последователи) — резервные. Если лидер выходит из строя, один из последователей может быстро занять его место, чтобы поддержать непрерывность работы.
  3.  Если сервер с лидером становится недоступным, Kafka переносит лидерство на другой сервер с копией данных. Этот процесс происходит автоматически.
  4.  Еще Kafka помогает поддерживать процессы даже при аппаратных проблемах с физическим оборудованием.

Масштабируемость

Масштабируемость в Kafka означает, что система может увеличивать свою пропускную способность и обрабатывать большие объемы данных. За счет гибкости системы в Apache Kafka можно добавлять новые брокеры, менять количество реплик, настраивать параметры производительности и многое другое. Так адаптируют систему к разным требованиям и нагрузкам.

Высокая производительность

Kafka способен обрабатывать миллионы сообщений в секунду — система обеспечивает низкую задержку передачи. Это достигается благодаря оптимизации процессов записи и чтения данных и эффективному управлению сетевым вводом-выводом.

Один из ключевых принципов Kafka — асинхронная обработка сообщений. Так producer могут не блокировать свою работу, когда ждут подтверждения, получено ли сообщение. Всё это повышает скорость передачи данных.

Где применяется Apache Kafka

Apache Kafka часто используют в разных областях, особенно — в Big Data и Internet of Things (IoT). Первое нужно для развития искусственного интеллекта и работы с большими данными, например в банках или других крупных компаниях. Второе — это технологии, которыми люди пользуются в жизни: умный дом, робот-пылесос или автомобиль с автопилотом.

Big Data

Kafka используют для сбора, обработки и анализа потоков данных в реальном времени. Так компании анализируют большие объемы данных и принимают оперативные решения на основе актуальной информации.

Многие системы аналитики и мониторинга применяют Kafka для записи и хранения журналов событий, чтобы отслеживать и анализировать разные процессы и операции.

Kafka часто используют для обмена данными между микросервисами в распределенных приложениях, чтобы поддерживать надежную и масштабируемую связь между компонентами системы.

Internet of Things (IoT)

В IoT-системах, где устройства генерируют большие объемы данных, Kafka применяют для сбора и агрегации этих данных перед анализом и обработкой. Еще Kafka может служить центром для управления событиями в IoT-системах, чтобы поддерживать надежную передачу и обработку событий от различных устройств и датчиков.

В Skypro на курсе «Аналитик данных» с нуля научитесь писать запросы на языке SQL, работать с данными в Excel и программировать на языке Python. После учебы получите диплом о профпереподготовке и сможете найти первую работу по новой специальности. А центр карьеры в этом поможет: вам подскажут, как оформить резюме новичку и как вести себя на собеседованиях.

Главное об Apache Kafka

🔵 Apache Kafka — это распределенный брокер сообщений, который поддерживает надежный обмен данными между компьютерами в реальном времени.

🔵 Он гарантирует отказоустойчивость за счет механизмов репликации данных и переноса лидерства при сбоях. С помощью масштабируемости Kafka можно легко увеличивать пропускную способность системы через добавление новых брокеров и реплик данных. А за счет высокой производительности и асинхронной обработки сообщений Kafka способен обрабатывать миллионы сообщений в секунду с низкой задержкой.

🔵 Kafka используют для сбора, обработки и анализа потоков данных в реальном времени для Big Data, а еще для обмена данными между микросервисами и управления событиями в системах Internet of Things.

Добавить комментарий