前 » 應用 » Apache Kafka：它是什麼、如何運作以及為什麼它是大數據的關鍵
Apache Kafka 是一個分散式平台，用於以可擴展且可靠的方式管理即時資料流。
它允許每秒高效傳輸、處理和儲存數百萬條訊息。
Netflix 和 Uber 等領先公司依賴 Kafka 的穩健性、最小延遲和靈活性。
即時管理和處理大量數據是當今許多公司面臨的挑戰。 在電子商務、電信和銀行等眾多領域，每分鐘都會產生數百萬個事件和訊息，需要有效率、靈活、快速地處理。在這種情況下，革命性的技術應運而生，將這些資料流轉化為優化流程、改善客戶體驗和動態做出明智決策的機會。 Apache Kafka 是該領域最突出、應用最廣泛的解決方案之一。
Apache Kafka 已從一個簡單的訊息工具發展成為企業環境和任何規模的大數據專案中處理串流資料的首選平台。 在本文中，您將詳細了解 Apache Kafka 是什麼、它如何運作、它用於什麼、它提供什麼優勢以及為什麼它成為即時資料傳輸和管理的事實標準。
什麼是 Apache Kafka？
Apache Kafka 是一個開源分散式平台，旨在以事件或訊息的形式處理、儲存和傳輸大量資料。 在不同系統、應用程式或服務之間進行資料通訊。 Kafka 最初是為了管理 LinkedIn 的大量資料流而創建的，後來被捐贈給了 Apache 軟體基金會。自那時起，Kafka 的發展迅速，其用途也遠遠超出了最初的目標。
我們可以將 Apache Kafka 定義為基於發布-訂閱模式的訊息系統，每秒能夠處理數百萬個事件， 低延遲、高容錯和水平可擴展性Kafka 與其他解決方案的不同之處在於它能夠處理「無限」資料流（沒有特定開始或結束的資料）並確保即時處理。
如今， Netflix、Uber、LinkedIn、Spotify、PayPal、思科、甲骨文、Twitter 和阿迪達斯等領先公司 他們依靠 Apache Kafka 來支援其關鍵操作和大量資料的管理。
Apache Kafka 用於什麼？
Apache Kafka 的主要功能是充當資料高速公路，讓資訊在組織內的不同點或系統之間快速傳輸。 它允許您從多個來源收集、處理和儲存數據，並將其提供給需要它的應用程序，無論是用於分析、監控、整合還是流程自動化。
Apache Kafka 的一些最常見的用途和應用案例包括：
即時事件處理： 從網站點擊分析到物聯網設備監控。
微服務或系統之間的資料傳輸： 它充當輕量級且強大的鏈接，用於通訊分散式架構的不同模組。
資料管道管理： 促進大規模資料的提取、轉換和存儲，例如在大數據或人工智慧專案中。
業務流程自動化： 讓您在相關事件發生時觸發自動操作。
遺留系統與新雲端應用程式的整合： Kafka 可以彌合異構技術和環境之間的差距。
百億億次運算革命其靈活的架構使得 Kafka 廣泛應用於電子商務、金融、物流、醫療保健、電信和製造業等不同領域。成為數位轉型和大數據世界的關鍵一環。
Apache Kafka 如何運作？
Apache Kafka 是基於分散式和模組化架構。旨在以可靠、可擴展和容錯的方式支援大量數據。 Kafka 部署並執行在一台或多台伺服器上，這些伺服器構成一個 簇該叢集中的每個伺服器都稱為「代理」。
訊息或事件在 Kafka 中按主題和分區組織傳輸。 想像一下，「主題」是一個發布相同類別訊息（例如，銀行交易、感測器事件、存取日誌等）的管道。每個“主題”被劃分為多個“分區”，以便分配負載並實現並行。這種結構允許多個生產者和消費者同時工作，從而提供 幾乎無限的可擴展性.
在每個分區中，Kafka 保證 訊息順序也就是說，訊息的儲存和檢索順序與產生順序相同。每個訊息都與一個金鑰關聯，並且可以儲存一段可配置的時長，從而允許消費者即時讀取事件，或從歷史資料中的特定時間點讀取。
Kafka 的架構由幾種基本元件組成：
製作人： 這些是向 Kafka 發送訊息、將訊息發佈到一個或多個主題的應用程式或系統。
消費者： 這些應用程式從主題讀取訊息並根據需要進行處理。
經紀人： 組成 Kafka 叢集並管理分區之間訊息的儲存和分發的伺服器。
分區和副本： 每個主題被分成多個分區，然後跨多個代理進行複製，以確保可用性和容錯能力。
近年來，Kafka 已經發展到 簡化您的管理並減少外部依賴。 例如，它最初使用 Apache ZooKeeper 作為協調系統來維護 Broker 之間的同步，但隨著 KRaft 模式（Kafka Raft 協定）的到來，該角色已轉移到 Kafka Broker 本身，從而使架構更加健壯和簡單。
Apache Kafka 的主要功能
Kafka 成為資料流處理參考技術的主要特性包括：
非常高的性能： Kafka 能夠以最小的延遲每秒處理數百萬條訊息，非常適合即時應用程式。
橫向可擴展性： 在叢集中新增節點以增加處理和儲存容量非常容易。
容錯和高可用性： 由於分區複製和分散式架構，即使某些伺服器發生故障，Kafka 仍能繼續運作。
資料保留的彈性： 可以配置主題以在指定的時間段或無限期地保留訊息。
多次消費容量： 多個消費者可以讀取相同的數據，從而實現平行分析、監控和處理場景。
輕鬆集成： Kafka提供多種語言的API，並可輕鬆與Hadoop、Spark、Flink、雲端服務等其他技術連接。
資訊和通訊技術此外，Kafka 還有多個 API 可以滿足不同的需求：
生產者 API： 允許應用程式發布日誌流。
消費者API： 允許您訂閱和處理已發布的記錄。
連接器 API： 方便與外部系統的資料匯入和匯出。
流 API： 專門從事 Kafka 內部的串流處理，非常適合創建即時分析 Java 應用程式。
管理 API： 用於管理和管理代理、主題和叢集物件。
Apache Kafka 與其他訊息傳遞解決方案的比較
一個反覆出現的問題是，Kafka 與其他流行的解決方案（例如 RabbitMQ 或基於 AMQP 的系統）有何不同。以下是一些關鍵點：
資料模型： Kafka採用基於主題和分區的分區日誌模型，支援發布-訂閱模式和佇列，而RabbitMQ則專注於管理經典訊息佇列。
訊息保留： 在 Kafka 中，可以將訊息配置為保留特定時間或無限期，而在 RabbitMQ 等系統中，訊息通常在使用後被刪除。
可擴展性和性能： 由於其分散式架構，Kafka 能夠無縫擴展處理大量數據，而其他替代方案可能需要複雜的重新配置。
多消費者支援： Kafka 允許多個消費者並行處理相同的訊息，這對於即時分析或審計來說是理想的。
通信協議： Kafka 使用針對其用途進行了最佳化的 TCP 二進位協議，而其他系統可能需要附加元件來支援不同的協定。
這種靈活性和穩健性解釋了為什麼 Apache Kafka 成為大數據專案和現代微服務架構的首選。
Apache Kafka 的競爭優勢
如果您的企業或專案需要管理大量訊息，Kafka 具有以下顯著優勢：
輕鬆擴充： 只需新增新的代理程式即可根據需要擴大叢集。
低延遲（僅幾毫秒）： 訊息傳輸的延遲極小，可以立即對資料採取行動。
安全存儲： 代理之間的複製可確保資料始終可用，即使節點發生故障。
地理可用性： Kafka 允許將叢集部署在不同位置，以提高彈性和全球資訊存取。
與大數據框架整合： 像是 Hadoop、Spark 和 Flink，這增加了它們的使用可能性。
透過 API 和儀表板輕鬆管理： 易於管理和監控。
由於所有這些原因，Apache Kafka 是工業汽車、數位商務、銀行和電信專案中備受重視的技術，因為這些專案中每一秒都很重要，服務連續性至關重要。
頂級 Apache Kafka 公司和用例
選擇 Kafka 的公司名單非常廣泛，其中包括以下巨頭： Netflix、LinkedIn、Uber、PayPal、思科、阿迪達斯、甲骨文、Shopify、Spotify、Twitter、Trivago、沃爾瑪、Microsoft Azure、Daumkakao 還有更多。他們都使用 Kafka 來建立可擴展的資料分析和處理系統、優化訊息傳遞系統、改善使用者體驗並實現關鍵流程的自動化。
在實踐中，這轉化為如下用例：
即時通知和警報 在行動和網路應用程式中。
物聯網基礎設施和設備的監控.
客戶行為分析 目前提供個人化推薦。
工業製程響應和監控的自動化.
在混合或多雲環境中整合不同的系統.
發現 Node-RED：物聯網和自動化的關鍵工具這種密集的使用證明了其在跨多個領域的高效、可靠的資料管理中的價值。
Apache Kafka 的高級概念和擴展
對於那些想要充分利用 Kafka 的人來說，有一些高級功能可以進一步擴展其功能：
卡夫卡連接： 用於將資料上傳到/匯出到第三方系統（例如資料庫、ERP 系統、CRM 系統或雲端平台）的介面。它允許您將 Kafka 生態系統連接到組織的其他部分，而無需進行客製化開發。
卡夫卡流： Java 程式庫專門用於處理有狀態資料流，非常適合建立即時分析、轉換和回應事件的應用程式。
交易契約： 從 0.11.0.0 版本開始，Kafka 支援這些類型的操作，確保「恰好一次」處理，避免重複或資料遺失。
支援不同語言的客戶端： 儘管 Kafka 在 JVM 上運行，但 Python、Go、.NET、C++、NodeJS 和許多其他語言的用戶端都存在，因此很容易在跨平台專案中採用。
Kubernetes 中的雲端管理與部署： 有一些工具和託管服務可以簡化雲端中 Kafka 平台的安裝、擴充和升級。
這些擴展以及連接器、庫和監控工具的強大生態系統使 Kafka 能夠適應幾乎任何需求，從企業環境到技術新創公司和科學專案。
挑戰、監測和最佳實踐
與任何先進技術一樣， 實施 Kafka 也面臨一些挑戰這些包括需要適當的架構規劃、叢集成長管理和效能監控以識別潛在的瓶頸。
為了促進這些任務， 開源工具（例如 LinkedIn 的 Burrow） 以及有助於監控叢集健康和效能的商業解決方案（例如 Datadog）。此外，Kafka 社群還提供全面的文件和豐富的培訓資源，從教學課程、指南到專業課程，應有盡有。
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應用主題分區的最佳實踐，正確配置資料保留和複製，並監控關鍵指標 是保證系統效率和可靠性的根本面向。
Kafka 憑藉其分散式架構、靈活性和穩健性，已成為管理即時資料流的基礎平台。它在各行各業的廣泛應用反映了其應對大數據和數位轉型挑戰的能力，為管理不斷變化的資訊提供了可擴展、可靠且高效能的解決方案。
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