Co je Kafka?

Abychom pochopili Kafku, je lepší pochopit, co je technologie „Stream processing“. „Zpracování datových proudů je technologie, pomocí které může uživatel dotazovat kontinuální tok dat v mikro časovém rámci, aby lépe porozuměl odpovědným základním podmínkám.

Scénář v reálném čase - představte si, zda váš teplotní senzor odesílá data, která můžete dotazovat a obdržet upozornění po obdržení bodu mrazu. Tento datový dotaz lze provést v mikrosekundách.

Definice

podle Wiki jde o open-source software pro zpracování dat. Byl vyvinut společností LinkedIn a později darován softwaru Apache.

Pochopení Kafky

Jeho růst exponenciálně exploduje. Podívejme se na některá fakta a statistiky, abychom lépe zdůraznili naši myšlenku. To má přednostní preference více než třetina Fortune 500 po celém světě. Tuto distribuci sdílejí cestovní obchodní společnosti, telekomunikační giganti, banky a několik dalších. LinkedIn, Microsoft a Netflix zpracovávají čtyři zprávy s čárkami denně s Kafkou (téměř se rovná 1 000 000 000 000).

Používá se pro toky dat v reálném čase, pro sběr velkých dat nebo pro analýzu v reálném čase (nebo obojí). Kafka se používá s mikroprocesory v paměti pro zajištění trvanlivosti a lze ji použít k přenosu událostí do CEP (komplexní systémy pro streamování událostí) a automatizačních systémů ve stylu IoT / IFTTT.

Jak Kafka funguje tak snadno?

Pohon jednoduchostí by byl tím správným způsobem, jak definovat výkon. Je snadné zjistit, jak Kafka pracuje s takovou lehkostí od svého nastavení a použití. Tento zvýšený výkon v chování je věnován jeho stabilitě, zajištění spolehlivé trvanlivosti a jeho flexibilní vestavěné schopnosti publikovat nebo odebírat nebo udržovat údržbu front. To je velmi důležité, pokud potřebujete vypořádat se s N - počty klientů skupiny, pokud musíte ukázat robustní replikaci na trhu, jejímž cílem je poskytnout svým zákazníkům jednotný přístup (tj. Tematický oddíl Kafka). Jedním z klíčových způsobů chování společnosti Kafka, které ji odlišuje od konkurence, je jeho kompatibilita se systémy s datovými toky - proces a umožňuje těmto systémům agregovat, transformovat a načítat další úložiště pro pohodlnou práci. "Všechna výše uvedená fakta by nebyla možná, kdyby byla Kafka pomalá". Jeho výjimečný výkon to umožňuje.

S dalším snadným ovládáním Kafky musíme jít na „úroveň OS“. Podívejme se, jak věci fungují pro Kafku na úrovni OS -

  • Spoléhá na jádra OS pro rychlejší přesun dat a pracuje na principu nulové kopie.
  • Umožňuje datovým záznamům dávkovat do kousků, které jsou pro spotřebitele vidět ze souborového systému (aka Kafka topic log).
  • Zařízení pro dávkování dat poskytuje efektivní kompresi dat se snížením latence I / O.
  • Má schopnost horizontálně škálovat pomocí střepů. Může rozdělit záznam titulů na stovky oddílů na tisíce. To mu umožňuje snadno zvládnout masivní pracovní vytížení.

Co můžete dělat s Kafkou?

Pokud vaše společnost pravidelně hraje s obrovským množstvím dat, potřebujete Kafku. Existuje dlouhý seznam společností, které jej používají.

  • LinkedIn používá ke sledování dat a provozních metrik.
  • Twitter poskytuje infrastrukturu zpracování proudu.

Existuje dlouhý seznam společností od Uberu po Spotify a Goldman Sachs po Cisco.

Výhody

  • Vysoká propustnost: Může snadno zpracovat velký objem dat, když je generování vysokou rychlostí výjimečnou výhodou ve prospěch společnosti Kafka. Tato aplikace postrádá obrovský hardware. S kapacitou podporovat propustnost zpráv při frekvenci tisíců zpráv za sekundu.
  • Nízká latence: Nízká latence při zpracování této zprávy s velkým objemem.
  • Odolnost proti poruchám: Tato funkce je velmi užitečná, má vlastní schopnost být omezena uzlem zabudovaným do clusteru.
  • Odolný: při provozu je velmi odolný a proto mnoho MNC upřednostňuje použití Kafky. Když už mluvíme o trvanlivosti v provozu, zprávy se nemohou ztratit z dlouhodobého hlediska.

Požadované dovednosti

Neexistují žádné zvláštní požadavky na to, abyste byli profesionálem Kafky. Zdůraznili jsme však některé proudy a profesionály -

  • Vývojáři, kteří se chtějí dobrovolně věnovat kariéře ve velkých datových proudech a chtějí tam kariéru urychlit.
  • Testovací profesionál má v Kafce velký rozsah, pokud jde o systémy front a zpráv
  • Architekti - protože vše potřebuje určitý rámec a tento rámec může být čas od času aktualizován. Architekti společnosti Big Data považují Kafku za dobrou kariérní investici.
  • Projektový manažer je nutný, pokud je výše uvedený odborník k dispozici pro lepší správu zdrojů. Vyšší pozice jsou tedy k dispozici také pro vedoucí odborníky v oboru Kafka.

Proč používat Kafku?

Za účelem sledování dat a manipulace s nimi podle obchodních potřeb je Kafka upřednostňována po celém světě. Poskytuje možnost streamovat data v reálném čase s analytikou v reálném čase. Je rychlý, škálovatelný a odolný a navržen jako odolnost proti chybám. Na webu je několik případů použití, kde můžete vidět, proč se s JMS, RabbitMQ a AMQP vůbec nepracuje, protože je potřeba provozovat obrovský objem a reagovat.

Má vysokou propustnost, spolehlivé nastavení s charakteristikami replikace, což z něj dělá výhodnější volbu pro práci na senzorech IoT.

Kompatibilita je dalším důvodem pro její použití a učinila ji přijatelnou po celém světě. Lze jej snadno nakonfigurovat pro práci s níže uvedenou aplikací. Tato kombinace je velmi důležitá pro mnoho společností pro růst podnikání a přežití (protože šetří čas a peníze).

  • Flume
  • Spark Streaming
  • HBase
  • Jiskra pro příjem, zpracování a analýzu dat v reálném čase.
  • Používá se ke krmení Hadoop BigData

Rozsah

Je to skvělé na celém světě. Neříkám to spíše statistiky. Pojďme se podívat -

Statistiky mezd pro profesionály Kafka - PayScale

  • Softwarový inženýr - 109 825 $
  • Data Engineer - 109 580 $
  • Vývojáři - 81 182 USD
  • Senior Data Engineer - $ 127, 836

Závěr

V současné době se Kafka stala de-facto standardem, pokud jde o analytiku dat v reálném čase s nejvyšší přesností v mikrosekundách. Představili jsme své poznatky ohledně dat a podrobností na podporu technologií Kafka. Existuje několik velkých společností, které denně využívají data, potřebují k tomu, aby tyto obrovské soubory dat využili odborníci. S Kafkou si můžete být jisti, že svou kariéru povede v analytice BigData

Doporučené články

Toto byl průvodce Co je Kafka. Zde jsme diskutovali o práci, rozsahu, kariérním růstu a výhodách Kafky. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -

  1. Co je Apache?
  2. Co je Big data a Hadoop?
  3. Co je Azure?
  4. Co je technologie velkých dat?
  5. Kafka vs Spark | Top 5 rozdílů
  6. Přehled a nejlepší aplikace Kafka
  7. Kafka vs Kinesis | 5 Rozdíly s infografiky

Kategorie:

Velká data