Apache Kafka est une plate-forme de streaming distribuée open source conçue pour gérer de gros volumes de données en temps réel, ce qui en fait une plate-forme idéale pour créer des pipelines de données en temps réel, des applications de streaming et des architectures pilotées par les événements.

Cas d'utilisation :

Pipelines de données en temps réel

L'un des cas d'utilisation les plus courants de Kafka est la création de pipelines de données en temps réel. Par exemple, Kafka peut être utilisé pour collecter des données à partir de capteurs, de fichiers journaux, de plateformes de médias sociaux et d'autres sources, et les diffuser vers des entrepôts de données, des plateformes d'apprentissage automatique et d'autres destinations.

Systèmes de messagerie

Kafka peut également être utilisé comme système de messagerie, permettant une livraison rapide et efficace des messages entre les applications et les services. Par exemple, Kafka peut être utilisé pour alimenter des applications de chat, des systèmes de messagerie et d'autres systèmes de communication en temps réel.

Traitement de flux

La prise en charge par Kafka des frameworks de traitement de flux comme Apache Flink et Apache Spark Streaming permet le traitement et l'analyse des données en temps réel. Par exemple, Kafka peut être utilisé pour créer des systèmes de détection de fraude en temps réel, des moteurs de recommandation en temps réel et des systèmes d'analyse des sentiments en temps réel.

Architecture événementielle

La prise en charge par Kafka de l'architecture pilotée par les événements en fait un choix idéal pour créer des applications complexes pilotées par les événements. Avec Kafka, les événements peuvent être produits, consommés et traités en temps réel. Par exemple, Kafka peut être utilisé pour créer des architectures de microservices pilotées par les événements, des plates-formes IoT et d'autres systèmes pilotés par les événements.

Agrégation de journaux

Kafka peut également être utilisé pour l'agrégation de journaux, permettant la collecte, le stockage et l'analyse de journaux provenant de plusieurs sources. Par exemple, Kafka peut être utilisé pour collecter et analyser les journaux des serveurs Web, des bases de données et d'autres systèmes.

Composants clés de Kafka

Sujet Kafka :

• Une rubrique est un nom logique pour un flux de données dans lequel les messages sont publiés par les producteurs et à partir duquel les messages sont consommés par les consommateurs.
• Un sujet Kafka est divisé en une ou plusieurs partitions, qui sont stockées dans un cluster Kafka.

Un courtier est une instance unique d'un serveur Kafka qui stocke et gère une ou plusieurs partitions Kafka. Un cluster Kafka se compose d'un ou plusieurs courtiers qui travaillent ensemble pour gérer le stockage et le traitement des sujets Kafka.

Producteur & Consommateur :

Le producteur produit des données dans un sujet kafka. Les producteurs peuvent écrire des données dans des rubriques en parallèle, et Kafka s'assure que les données sont réparties uniformément sur les partitions.
Le consommateur consomme les données d'un ou plusieurs sujets Kafka. Les consommateurs s'abonnent aux rubriques et lisent les données des partitions. Kafka garantit qu'un seul consommateur d'un groupe reçoit des données d'une partition à un moment donné.

Partitions :

• Les sujets Kafka sont divisés en un certain nombre de partitions, qui contiennent des messages dans une séquence immuable (immuable).
• Chaque message d'une partition est affecté et identifié par son décalage unique.
• Un sujet peut également avoir plusieurs journaux de partition. Cela permet à plusieurs consommateurs de lire un sujet en parallèle.

Les messages dans les partitions se voient chacun attribuer un identifiant unique (par partition) et séquentiel appelé décalage.

Groupe de consommateurs :

Un groupe de consommateurs est un ensemble d'un ou plusieurs consommateurs qui travaillent ensemble pour consommer les données des sujets Kafka

Réplication :

La réplication est le processus de création de plusieurs copies de données. La réplication garantit que si un courtier (nœud) échoue ou devient indisponible, les données stockées sur ce courtier peuvent être récupérées à partir d'autres courtiers qui ont une copie des mêmes données.

API Kafka

Kafka a quatre API principales :

L'API Producer permet à une application de publier un flux d'enregistrements dans un ou plusieurs sujets Kafka.

L'API consommateur permet à une application de s'abonner à un ou plusieurs sujets et de traiter le flux d'enregistrements.

L'API Streams permet à une application d'agir en tant que processeur de flux, consommant un flux d'entrée d'un ou plusieurs sujets et produisant un flux de sortie vers un ou plusieurs sujets de sortie, transformant efficacement les flux d'entrée en flux de sortie.

L'API de connecteur permet de créer et d'exécuter des producteurs ou des consommateurs réutilisables qui connectent les sujets Kafka aux applications ou aux systèmes de données existants. Par exemple, un connecteur vers une base de données relationnelle peut capturer chaque modification apportée à une table.

Exemples du monde réel

1. LinkedIn : LinkedIn utilise Kafka pour traiter et diffuser en temps réel les données d'activité des utilisateurs. La plate-forme génère plus de 2 billions de messages par jour et Kafka aide à gérer cette quantité massive de données en permettant un traitement et une analyse en temps réel.
2. Uber : Uber utilise Kafka pour gérer ses flux de données en temps réel. Kafka aide Uber à gérer le flux de données généré par les applications de conducteur et de passager de l'entreprise, y compris les données de localisation en temps réel, les données de trajet et les données de paiement.
3. Netflix : Netflix utilise Kafka pour gérer ses pipelines de données et diffuser des données entre ses microservices. Kafka aide Netflix à gérer le flux de données entre différents services, en veillant à ce que chaque service ait accès aux données dont il a besoin pour offrir une expérience de streaming transparente à ses utilisateurs.
4. Airbnb : Airbnb utilise Kafka pour alimenter son architecture événementielle. Kafka aide Airbnb à gérer le flux d'événements générés par ses utilisateurs et ses services, lui permettant de fournir des recommandations personnalisées et une expérience utilisateur fluide.
5. Twitter : Twitter utilise Kafka pour gérer ses données de médias sociaux en temps réel. Kafka aide Twitter à gérer la quantité massive de données générées par ses utilisateurs, lui permettant de fournir des informations et des analyses en temps réel à ses annonceurs et partenaires.

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