Apache Kafka è una piattaforma di streaming distribuita open source progettata per gestire elevati volumi di dati in tempo reale, rendendola una piattaforma ideale per la creazione di pipeline di dati in tempo reale, applicazioni di streaming e architetture basate su eventi.

Casi d'uso:

Pipeline di dati in tempo reale

Uno dei casi d'uso più comuni per Kafka è la creazione di pipeline di dati in tempo reale. Ad esempio, Kafka può essere utilizzato per raccogliere dati da sensori, file di registro, piattaforme di social media e altre fonti e trasmetterli a data warehouse, piattaforme di machine learning e altre destinazioni.

Sistemi di messaggistica

Kafka può anche essere utilizzato come sistema di messaggistica, consentendo una consegna rapida ed efficiente dei messaggi tra applicazioni e servizi. Ad esempio, Kafka può essere utilizzato per alimentare applicazioni di chat, sistemi di posta elettronica e altri sistemi di comunicazione in tempo reale.

Elaborazione del flusso

Il supporto di Kafka per framework di elaborazione dei flussi come Apache Flink e Apache Spark Streaming consente l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale. Ad esempio, Kafka può essere utilizzato per creare sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale, motori di raccomandazione in tempo reale e sistemi di analisi del sentiment in tempo reale.

Architettura guidata dagli eventi

Il supporto di Kafka per l'architettura basata sugli eventi lo rende la scelta ideale per la creazione di applicazioni complesse basate sugli eventi. Con Kafka, gli eventi possono essere prodotti, consumati ed elaborati in tempo reale. Ad esempio, Kafka può essere utilizzato per creare architetture di microservizi guidate da eventi, piattaforme IoT e altri sistemi guidati da eventi.

Aggregazione dei registri

Kafka può anche essere utilizzato per l'aggregazione dei log, consentendo la raccolta, l'archiviazione e l'analisi dei log da più fonti. Ad esempio, Kafka può essere utilizzato per raccogliere e analizzare i log da server Web, database e altri sistemi.

Componenti chiave di Kafka

Argomento di Kafka:

• Un argomento è un nome logico per un flusso di dati in cui i messaggi vengono pubblicati dai produttori e da cui i messaggi vengono consumati dai consumatori.
• Un argomento Kafka è suddiviso in una o più partizioni, archiviate in un cluster Kafka.

Un broker è una singola istanza di un server Kafka che memorizza e gestisce una o più partizioni Kafka. Un cluster Kafka è costituito da uno o più broker che collaborano per gestire l'archiviazione e l'elaborazione degli argomenti Kafka.

Produttore e consumatore:

Il produttore produce dati su un argomento kafka. I produttori possono scrivere i dati sugli argomenti in parallelo e Kafka garantisce che i dati siano distribuiti uniformemente tra le partizioni.
Il consumatore consuma dati da uno o più argomenti Kafka. I consumatori si iscrivono agli argomenti e leggono i dati dalle partizioni. Kafka garantisce che solo un consumatore di un gruppo riceva i dati da una partizione in un dato momento.

Partizioni:

• Gli argomenti di Kafka sono divisi in una serie di partizioni, che contengono messaggi in una sequenza immutabile (immutabile).
• Ogni messaggio in una partizione è assegnato e identificato dal suo offset univoco.
• Un argomento può anche avere più registri di partizione. Ciò consente a più consumatori di leggere da un argomento in parallelo.

Ai messaggi nelle partizioni viene assegnato un ID univoco (per partizione) e sequenziale chiamato offset.

Gruppo di consumatori:

Un gruppo di consumatori è un insieme di uno o più consumatori che lavorano insieme per consumare dati dagli argomenti di Kafka

Replica:

La replica è il processo di creazione di più copie dei dati. La replica assicura che se un broker (nodo) fallisce o diventa non disponibile, i dati archiviati su quel broker possono essere recuperati da altri broker che hanno una copia degli stessi dati.

API di Kafka

Kafka ha quattro API principali:

L'API Producer consente a un'applicazione di pubblicare un flusso di record in uno o più argomenti Kafka.

L'API consumer consente a un'applicazione di sottoscrivere uno o più argomenti ed elaborare il flusso di record.

L'API Streams consente a un'applicazione di fungere da stream processor, consumando un flusso di input da uno o più argomenti e producendo un flusso di output verso uno o più argomenti di output, trasformando efficacemente i flussi di input in flussi di output.

L'API del connettore consente di creare ed eseguire produttori o consumatori riutilizzabili che collegano gli argomenti di Kafka ad applicazioni o sistemi di dati esistenti. Ad esempio, un connettore a un database relazionale potrebbe acquisire ogni modifica apportata a una tabella.

Esempi del mondo reale

1. LinkedIn: LinkedIn utilizza Kafka per elaborare e trasmettere dati sulle attività degli utenti in tempo reale. La piattaforma genera più di 2 trilioni di messaggi al giorno e Kafka aiuta a gestire questa enorme quantità di dati consentendo l'elaborazione e l'analisi in tempo reale.
2. Uber: Uber usa Kafka per gestire i suoi flussi di dati in tempo reale. Kafka aiuta Uber a gestire il flusso di dati generato dalle applicazioni per autisti e motociclisti dell'azienda, inclusi dati sulla posizione in tempo reale, dati di viaggio e dati di pagamento.
3. Netflix: Netflix utilizza Kafka per gestire le sue pipeline di dati e lo streaming di dati tra i suoi microservizi. Kafka aiuta Netflix a gestire il flusso di dati tra diversi servizi, assicurando che ogni servizio abbia accesso ai dati di cui ha bisogno per fornire un'esperienza di streaming senza interruzioni ai suoi utenti.
4. Airbnb: Airbnb utilizza Kafka per potenziare la sua architettura basata sugli eventi. Kafka aiuta Airbnb a gestire il flusso di eventi generati dai suoi utenti e servizi, consentendole di fornire consigli personalizzati e un'esperienza utente senza soluzione di continuità.
5. Twitter: Twitter utilizza Kafka per gestire i suoi dati sui social media in tempo reale. Kafka aiuta Twitter a gestire l'enorme quantità di dati generati dai suoi utenti, consentendogli di fornire approfondimenti e analisi in tempo reale ai suoi inserzionisti e partner.

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