Ce este Kafka?

Pentru a înțelege Kafka, este mai bine să înțelegeți care este tehnologia „procesarea fluxului”. „Procesarea fluxului este o tehnologie prin care un utilizator poate interoga un flux de date continuu într-un interval de timp micro pentru a înțelege mai bine condițiile de bază responsabile.

Un scenariu în timp real - imaginați-vă dacă senzorul dvs. de temperatură trimite date pe care le puteți interoga și primi o alertă după primirea unui punct de îngheț. Această interogare de date poate fi făcută în microsecunde.

Definiții

conform Wiki, este un software de procesare a datelor open-source. Acesta a fost dezvoltat de LinkedIn și donat ulterior software-ului Apache.

Înțelegerea lui Kafka

Creșterea sa explodează exponențial. Să vedem câteva fapte și statistici pentru a sublinia mai bine gândirea noastră. Are mai mult de o treime din Fortune 500 pe tot globul. Această distribuție este împărțită de companii de afaceri de turism, giganți de telecomunicații, bănci și alte câteva. LinkedIn, Microsoft și Netflix procesează mesaje cu patru virgule pe zi cu Kafka (aproape egală cu 1.000.000.000.000).

Este utilizat pentru fluxuri de date în timp real, pentru a colecta date mari sau pentru a face analize în timp real (sau ambele). Kafka este utilizat cu microservicii în memorie pentru a oferi durabilitate și poate fi utilizat pentru a alimenta evenimente către sistemele de automatizare în stilul CEP (sisteme de streaming de evenimente complexe) și IoT / IFTTT.

Cum funcționează atât de ușor Kafka?

Condus de simplitate ar fi modul corect de a defini performanța. Este ușor să vă dați seama cum funcționează Kafka cu o astfel de ușurință din configurarea și utilizarea sa. Această performanță crescută în comportament este dedicată stabilității sale, furnizării unei durabilități fiabile, cu capacitatea sa flexibilă de a încorpora publicarea sau abonarea sau întreținerea cozii. Acest lucru este foarte important să aveți dacă trebuie să aveți de-a face cu N - numere de grupuri de clienți, dacă trebuie să afișați o replicare robustă pe piață, menită să ofere clienților o abordare consecventă (adică partiția subiectului Kafka). Un comportament crucial al Kafka, care l-a diferențiat de concurenți este compatibilitatea sa cu sistemele cu fluxuri de date - procesul său și permite acestor sisteme pentru a agrega, transforma și încărca alte magazine pentru a funcționa comod. „Toate faptele menționate mai sus nu ar fi posibile dacă Kafka ar fi lent”. Performanța sa excepțională face posibil acest lucru.

În plus, pentru a facilita funcționarea Kafka, trebuie să trecem la „nivelul OS”. Haideți să găsim cum funcționează lucrurile pentru Kafka la nivel de sistem de operare -

  • Se bazează pe nucleele OS pentru a muta mai rapid datele și funcționează pe principiul copierii zero.
  • Permite înregistrărilor de date să se grupeze în bucăți care pot fi văzute de la sistemul de fișiere (denumit și jurnalul de subiect Kafka) până la consumatori.
  • Facilitatea de a lotiza date oferă o compresie eficientă a datelor cu reducerea latenței I / O.
  • Are capacitatea de a scala pe orizontală prin ascuțire. Poate arunca un jurnal de titlu în sute de partiții la mii. Acest lucru îi permite să se ocupe cu ușurință de volumul de muncă masiv.

Ce poți face cu Kafka?

Dacă compania dvs. joacă regulat cu seturi uriașe de date, aveți nevoie de Kafka. Există o listă lungă de companii care o utilizează.

  • LinkedIn folosește pentru a urmări datele și valorile operaționale.
  • Twitter pentru a furniza infrastructuri de procesare a fluxurilor.

Există o listă lungă de companii de la Uber la Spotify și Goldman Sachs până la Cisco.

avantaje

  • Putere mare: Poate mânui cu ușurință un volum mare de date atunci când generarea cu viteză mare este un avantaj excepțional în favoarea Kafka. Această aplicație nu are hardware uriaș. Cu capacitatea de a susține debitul de mesaje la o frecvență de mii de mesaje pe secundă.
  • Latency scăzută: latență scăzută care gestionează această generație de mesaje cu volum mare.
  • Toleranță la erori: Această caracteristică este foarte utilă, are o capacitate inerentă de a fi restricționată de nodul încorporat într-un cluster.
  • Durabil: este foarte durabil în funcționarea sa și de aceea mulți MNC preferă să folosească Kafka. Vorbind de durabilitate în operațiuni, mesajele nu se pot pierde pe termen lung.

Aptitudini necesare

Nu există o cerință specială pentru a fi un profesionist Kafka. Dar am subliniat câteva fluxuri și profesioniști -

  • Dezvoltatori care doresc de bună voie să facă o carieră în fluxul Big Data și vor să accelereze acolo cariera.
  • Profesioniștii de testare au o bună anvergură în Kafka în ceea ce privește sistemele de mesaje de coadă și mesaje
  • Arhitecți - întrucât totul are nevoie de un cadru și acest cadru poate fi actualizat din când în când. Arhitecții Big Data ar găsi Kafka ca o investiție bună în carieră.
  • Managerul de proiect este necesar dacă profesionistul de mai sus este acolo pentru o mai bună gestionare a resurselor. Așadar, funcții superioare sunt disponibile și pentru profesioniștii de management din domeniul Kafka.

De ce să folosești Kafka?

În scopul urmăririi datelor și manipulării acestora conform nevoilor afacerii, Kafka este preferat la nivel mondial. Oferă posibilitatea de a transmite date în timp real cu ajutorul analizelor în timp real. Este rapid, scalabil și rezistent și este proiectat ca toleranță la erori. Există mai multe cazuri de utilizare prezente pe web, unde puteți vedea de ce JMS, RabbitMQ și AMQP nici măcar nu sunt considerate să funcționeze, deoarece nevoia este de a opera volum și imensitate.

Are un randament ridicat, configurare fiabilă, cu caracteristici de replicare, ceea ce face o alegere preferabilă pentru a lucra pe senzori IoT.

Compatibilitatea este un alt motiv pentru a o utiliza și a făcut-o acceptabilă la nivel mondial. Poate fi configurat cu ușurință pentru a funcționa cu aplicația enumerată mai jos. Această combinație este foarte vitală pentru multe companii pentru a dezvolta afaceri și a supraviețui (deoarece economisește timp și bani).

  • Canal
  • Spark Streaming
  • HBase
  • Scânteie pentru ingestie, prelucrare și analiză în timp real a datelor.
  • Este obișnuit să hrănească Hadoop BigData

domeniu

Se descurcă de minune pe tot globul. Ei bine, nu spunem asta mai degrabă statistici. Haideți să aruncăm o privire -

Statisticile salariale pentru profesioniștii Kafka - PayScale

  • Inginer software - 109, 825 USD
  • Inginer de date - 109.580 USD
  • Dezvoltatori - 81.182 dolari
  • Inginer senior de date - 836 USD

Concluzie

În prezent, Kafka a devenit standardul de facto atunci când vine vorba de analize de date în timp real cu cea mai mare precizie la microsecunde. Am prezentat ideile noastre în termeni de date și detalii în sprijinul tehnologiilor Kafka. Există mai multe companii mari care utilizează zilnic date, în acest sens au nevoie de profesioniști care să valorifice aceste seturi de date uriașe. Cu Kafka, se poate asigura că își va conduce cariera într-o analiză BigData

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru Ce este Kafka. Aici am discutat despre munca, domeniul de aplicare, creșterea carierei și avantajele Kafka. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -

  1. Ce este Apache?
  2. Ce este Big Data și Hadoop?
  3. Ce este Azure?
  4. Ce este tehnologia Big Data?
  5. Kafka vs Spark | Top 5 diferențe
  6. Prezentare generală și aplicații de top ale Kafka
  7. Kafka vs Kinesis | 5 Diferențe cu Infografia

Categorie:

Date mare