Apache Kafka データ収集とは何ですか

Apache Kafka データ収集とは何ですか?

Apache Kafka - はじめに

Apache Kafka は LinkedIn で誕生し、2011 年にオープン ソースの Apache プロジェクトになり、その後 2011 年に Apache のファーストクラス プロジェクトになりました。 2012年。 Kafka は Scala と Java で書かれています。 Apache Kafka は、パブリッシュとサブスクライブに基づいたフォールトトレラントなメッセージング システムです。高速かつスケーラブルで、設計により分散されています。

このチュートリアルでは、Kafka の原理、インストール、操作について説明し、その後、Kafka クラスターのデプロイメントについて紹介します。最後に、リアルタイム アプリケーションとビッグ データ テクノロジーとの統合について説明します。

このチュートリアルに進む前に、Java、Scala、分散メッセージング システム、および Linux 環境についてよく理解しておく必要があります。

ビッグデータでは、大量のデータが使用されます。データに関しては、主に 2 つの課題があります。 1 つ目の課題は大量のデータを収集する方法であり、2 つ目は収集したデータを分析することです。これらの課題を克服するには、メッセージング システムが必要です。

Kafka は、分散型高スループット システム向けに設計されています。 Kafka は、従来のメール ブローカーの代替としてうまく機能する傾向があります。他のメッセージング システムと比較して、Kafka は優れたスループット、組み込みのパーティショニング、レプリケーション、固有のフォールト トレランスを備えているため、大規模なメッセージ処理アプリケーションに最適です。

メール システムとは何ですか?

メッセージング システムは、あるアプリケーションから別のアプリケーションにデータを転送する役割を担うため、アプリケーションはデータに集中でき、データの共有方法については気にする必要がありません。分散メッセージングは​​、信頼性の高いメッセージ キューの概念に基づいています。メッセージは、クライアント アプリケーションとメッセージング システムの間で非同期的にキューに入れられます。 2 種類のメッセージング パターンが使用可能です。1 つはポイントツーポイント、もう 1 つはパブリッシュ/サブスクライブ (pub-sub) メッセージング システムです。ほとんどのメッセージング パターンは pub-sub に従います。

ポイントツーポイント メッセージング システム

ポイントツーポイント システムでは、メッセージはキューに残ります。 1 つ以上のコンシューマーがキューからメッセージを消費できますが、特定のメッセージを消費できるのは最大でも 1 つのコンシューマーだけです。コンシューマがキューからメッセージを読み取ると、そのメッセージはキューから消えます。このシステムの典型的な例は注文処理システムです。このシステムでは、各注文は 1 つの注文処理装置によって処理されますが、複数の注文処理装置が同時に動作することもできます。以下の図はその構造を示しています。

パブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システム

パブリッシュ/サブスクライブ システムでは、メッセージはトピック内に残ります。ピアツーピア システムとは異なり、コンシューマは 1 つ以上のトピックをサブスクライブし、そのトピック内のすべてのメッセージを消費できます。パブリッシュ/サブスクライブ システムでは、メッセージ ジェネレーターはパブリッシャーと呼ばれ、メッセージ コンシューマーはサブスクライバーと呼ばれます。実際の例としては、スポーツ、映画、音楽などのさまざまなチャンネルを公開している Dish TV があります。誰でも自分のチャンネルに登録してサブスクリプション チャンネルを取得できます。

#カフカとは何ですか?

Apache Kafka は、分散パブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システムであり、大量のデータを処理でき、あるエンドポイントから別のエンドポイントにメッセージを配信できる強力なキューです。 Kafka は、オフラインおよびオンラインのメッセージ利用に適しています。 Kafka メッセージはディスク上に保持され、データ損失を防ぐためにクラスター内でレプリケートされます。 Kafka は、ZooKeeper 同期サービスに基づいて構築されています。 Apache Storm および Spark と完全に統合され、リアルタイムでデータ分析をストリーミングします。

利点 以下に Kafka のいくつかの利点を示します。 -

信頼性 - Kafka は分散、分割、複製され、フォールト トレラントです。

スケーラビリティ - Kafka メッセージング システムは、ダウンタイムなしで簡単に拡張できます。

耐久性 - Kafka は分散コミット ログを使用します。つまり、メッセージはできるだけ早くディスク上に残るため、耐久性があります。

パフォーマンス - Kafka は、パブリッシュ メッセージとサブスクライブ メッセージの両方で高いスループットを備えています。数テラバイトのメッセージが保存されている場合でも、安定したパフォーマンスを維持します。

Kafka は非常に高速で、ダウンタイムとデータ損失がゼロであることを保証します。

ユースケース

Kafka は多くのユースケースに使用できます。それらの一部を以下に示します。

メトリクス - Kafka は、監視データの実行によく使用されます。これには、分散アプリケーションから統計を集約して運用データの一元化フィードを生成することが含まれます。

ログ集約ソリューション - Kafka を組織全体で使用して、複数のサービスからログを収集し、それらを標準形式で複数のサーバーに提供できます。

ストリーム処理 - Storm や Spark などの一般的なフレームワーク

ストリーミングは、トピックからデータを読み取り、処理し、処理されたデータをユーザーとアプリケーションが利用できる新しいトピックに書き込みます。 Kafka の強力な耐久性はストリーム処理でも非常に役立ちます。

Kafka には

が必要です

Kafka は、すべてのリアルタイム データ ソースを処理するための統合プラットフォームです。 Kafka は、低遅延メッセージングをサポートし、マシン障害が発生した場合のフォールト トレランスを保証します。多数の異なる消費者を処理する能力があります。 Kafka は非常に高速で、1 秒あたり 200 万回の書き込みを実行します。 Kafka はすべてのデータをディスクに保存します。これは基本的に、すべての書き込みがオペレーティング システム (RAM) ページ キャッシュに送られることを意味します。これにより、データがページ キャッシュから Web ソケットに非常に効率的に転送されます。

Apache 関連の知識の詳細については、Apache 使用法チュートリアル 列をご覧ください。

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