Sprostitev moči pretočne obdelave: poglobljen vpogled v Apache Kafka Streams

V današnjem hitrem digitalnem svetu se morajo podjetja odzivati na dogodke, ko se ti zgodijo. Tradicionalne metode paketne obdelave niso več zadostne za obvladovanje nenehnega toka podatkov, ki ga ustvarjajo sodobne aplikacije. Tu nastopi pretočna obdelava. Pretočna obdelava vam omogoča analizo in preoblikovanje podatkov v realnem času, kar vam omogoča takojšnje odločanje in pravočasno ukrepanje.

Med različnimi ogrodji za pretočno obdelavo, ki so na voljo, Apache Kafka Streams izstopa kot zmogljiva in lahka knjižnica, zgrajena neposredno na vrhu Apache Kafke. Ta vodnik ponuja celovit pregled Kafka Streams, ki zajema njegove osrednje koncepte, arhitekturo, primere uporabe in najboljše prakse.

Kaj je Apache Kafka Streams?

Apache Kafka Streams je odjemalska knjižnica za gradnjo aplikacij in mikrostoritev v realnem času, kjer so vhodni in/ali izhodni podatki shranjeni v gručah Apache Kafka. Poenostavlja razvoj aplikacij za pretočno obdelavo, saj ponuja DSL (Domain Specific Language) na visoki ravni in API za procesorje (Processor API) na nizki ravni. Ključne značilnosti vključujejo:

• Zgrajen na Kafki: izkorišča Kafkino razširljivost, odpornost na napake in trajnost.
• Lahek: preprosta knjižnica, ki jo je enostavno integrirati v obstoječe aplikacije.
• Razširljiv: zmore obdelovati velike količine podatkov z vodoravno razširljivostjo.
• Odporen na napake: zasnovan za visoko razpoložljivost z mehanizmi za odpornost na napake.
• Semantika točno enkratne obdelave: zagotavlja, da je vsak zapis obdelan natanko enkrat, tudi v primeru napak.
• Stanje ohranjajoča obdelava: podpira operacije, ki ohranjajo stanje, kot so agregacije, okna in združevanja.
• Prilagodljivi API-ji: ponuja tako DSL na visoki ravni kot Processor API na nizki ravni za različne stopnje nadzora.

Arhitektura Kafka Streams

Razumevanje arhitekture Kafka Streams je ključnega pomena za gradnjo robustnih in razširljivih aplikacij. Sledi razčlenitev ključnih komponent:

Gruča Kafka (Kafka Cluster)

Kafka Streams se za shranjevanje in upravljanje podatkov zanaša na gručo Kafka. Kafka deluje kot osrednji živčni sistem za vašo aplikacijo za pretočno obdelavo, saj zagotavlja trajno shranjevanje, odpornost na napake in razširljivost.

Aplikacija Kafka Streams

Aplikacija Kafka Streams je osrednja logika, ki obdeluje tokove podatkov. Sestavljena je iz topologije, ki opredeljuje tok podatkov in transformacije, ki jih je treba uporabiti. Aplikacija je običajno zapakirana kot datoteka JAR in nameščena na enega ali več procesnih vozlišč.

Topologija

Topologija je usmerjeni aciklični graf (DAG), ki predstavlja tok podatkov znotraj aplikacije Kafka Streams. Sestavljena je iz vozlišč, ki predstavljajo korake obdelave, kot so branje podatkov iz teme Kafka, preoblikovanje podatkov ali pisanje podatkov v drugo temo Kafka. Topologija je definirana z uporabo DSL ali Processor API-ja.

Procesorji

Procesorji so gradniki topologije Kafka Streams. Izvajajo dejanske operacije obdelave podatkov. Obstajata dve vrsti procesorjev:

• Izvorni procesorji (Source Processors): berejo podatke iz tem Kafka.
• Ponorni procesorji (Sink Processors): pišejo podatke v teme Kafka.
• Procesorska vozlišča (Processor Nodes): preoblikujejo podatke na podlagi definirane logike.

Shrambe stanj (State Stores)

Shrambe stanj se uporabljajo za shranjevanje vmesnih rezultatov ali agregiranih podatkov med pretočno obdelavo. Običajno so implementirane kot vdelane shrambe ključ-vrednost znotraj aplikacije Kafka Streams. Shrambe stanj so ključnega pomena za stanje ohranjajoče operacije, kot so agregacije in okna.

Niti in naloge

Aplikacija Kafka Streams se izvaja v eni ali več nitih. Vsaka nit je odgovorna za izvajanje dela topologije. Vsaka nit je nadalje razdeljena na naloge, ki so dodeljene določenim particijam vhodnih tem Kafka. Ta vzporednost omogoča Kafka Streams vodoravno razširitev.

Ključni koncepti v Kafka Streams

Za učinkovito uporabo Kafka Streams morate razumeti nekaj ključnih konceptov:

Tokovi in tabele

Kafka Streams razlikuje med tokovi in tabelami:

• Tok (Stream): predstavlja neomejeno, nespremenljivo zaporedje podatkovnih zapisov. Vsak zapis predstavlja dogodek, ki se je zgodil v določenem trenutku.
• Tabela (Table): predstavlja materializiran pogled toka. Je zbirka parov ključ-vrednost, kjer ključ predstavlja edinstven identifikator, vrednost pa trenutno stanje entitete, povezane s tem ključem.

Tok lahko pretvorite v tabelo z operacijami, kot je `KTable`, ali z agregiranjem podatkov.

Časovna okna

Časovna okna se uporabljajo za združevanje podatkovnih zapisov na podlagi časa. So bistvenega pomena za izvajanje agregacij in drugih stanje ohranjajočih operacij v določenem časovnem obdobju. Kafka Streams podpira različne vrste časovnih oken, vključno z:

• Prekotalna okna (Tumbling Windows): okna fiksne velikosti, ki se ne prekrivajo.
• Poskakujoča okna (Hopping Windows): okna fiksne velikosti, ki se prekrivajo.
• Drsna okna (Sliding Windows): okna, ki drsijo skozi čas na podlagi določenega intervala.
• Sejna okna (Session Windows): dinamična okna, ki so definirana na podlagi dejavnosti uporabnika ali entitete.

Združevanja (Joins)

Kafka Streams podpira različne vrste združevanj za kombiniranje podatkov iz različnih tokov ali tabel:

• Združevanje tok-tok (Stream-Stream Join): združi dva toka na podlagi skupnega ključa in določenega okna.
• Združevanje tok-tabela (Stream-Table Join): združi tok s tabelo na podlagi skupnega ključa.
• Združevanje tabela-tabela (Table-Table Join): združi dve tabeli na podlagi skupnega ključa.

Semantika točno enkratne obdelave (Exactly-Once Semantics)

Zagotavljanje, da je vsak zapis obdelan natanko enkrat, je ključnega pomena za številne aplikacije za pretočno obdelavo. Kafka Streams zagotavlja semantiko točno enkratne obdelave z izkoriščanjem transakcijskih zmožnosti Kafke. To zagotavlja, da se tudi v primeru napak podatki ne izgubijo ali podvojijo.

Primeri uporabe Apache Kafka Streams

Kafka Streams je primeren za širok spekter primerov uporabe v različnih panogah:

Spremljanje in opozarjanje v realnem času

Spremljajte sistemske metrike, dnevnike aplikacij in dejavnost uporabnikov v realnem času za odkrivanje nepravilnosti in sprožanje opozoril. Finančna institucija lahko na primer spremlja podatke o transakcijah za odkrivanje goljufivih dejavnosti in takoj blokira sumljive transakcije.

Odkrivanje goljufij

Analizirajte podatke o transakcijah v realnem času za prepoznavanje goljufivih vzorcev in preprečevanje finančnih izgub. Z združevanjem Kafka Streams z modeli strojnega učenja lahko zgradite sofisticirane sisteme za odkrivanje goljufij.

Personalizacija in priporočilni sistemi

Zgradite priporočilne sisteme v realnem času, ki personalizirajo uporabniške izkušnje na podlagi njihove zgodovine brskanja, zgodovine nakupov in drugih vedenjskih podatkov. Spletne trgovine lahko to uporabijo za predlaganje ustreznih izdelkov ali storitev strankam.

Obdelava podatkov interneta stvari (IoT)

Obdelujte tokove podatkov iz naprav IoT v realnem času za spremljanje delovanja opreme, optimizacijo porabe energije in napovedovanje potreb po vzdrževanju. Proizvodni obrat lahko na primer uporabi Kafka Streams za analizo podatkov senzorjev s strojev za odkrivanje morebitnih okvar in načrtovanje preventivnega vzdrževanja.

Zbiranje in analiza dnevnikov

Zbirajte in analizirajte podatke iz dnevnikov iz različnih virov v realnem času za prepoznavanje ozkih grl v delovanju, varnostnih groženj in drugih operativnih težav. To lahko pomaga izboljšati stabilnost in varnost sistema.

Analiza klikov (Clickstream Analysis)

Analizirajte podatke o klikih uporabnikov, da bi razumeli njihovo vedenje, optimizirali delovanje spletnega mesta in personalizirali marketinške kampanje. Spletni trgovci lahko to uporabijo za sledenje navigaciji uporabnikov in prepoznavanje področij za izboljšave na svojem spletnem mestu.

Primer scenarija: Obdelava naročil v realnem času

Predstavljajte si platformo za e-trgovino, ki mora obdelovati naročila v realnem času. Z uporabo Kafka Streams lahko zgradite aplikacijo za pretočno obdelavo, ki:

1. Prejema dogodke naročil iz teme Kafka.
2. Obogati podatke o naročilu s podatki o strankah iz baze podatkov.
3. Izračuna skupni znesek naročila in uporabi popuste.
4. Posodobi stanje zalog.
5. Pošlje e-poštna sporočila s potrditvijo naročila strankam.
6. Objavi dogodke naročil v druge teme Kafka za nadaljnjo obdelavo (npr. pošiljanje, zaračunavanje).

Ta aplikacija lahko obdela na tisoče naročil na sekundo, kar zagotavlja hitro in učinkovito obdelavo naročil.

Kako začeti z Apache Kafka Streams

Tukaj je vodnik po korakih za začetek dela s Kafka Streams:

1. Postavite gručo Kafka

Za uporabo Kafka Streams potrebujete delujočo gručo Kafka. Lahko postavite lokalno gručo Kafka z orodji, kot je Docker, ali uporabite upravljano storitev Kafka, kot sta Confluent Cloud ali Amazon MSK.

2. Dodajte odvisnost Kafka Streams v svoj projekt

Dodajte odvisnost Kafka Streams v gradbeno datoteko vašega projekta (npr. `pom.xml` za Maven ali `build.gradle` za Gradle).

Maven:

            <dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka-streams</artifactId>
 <version>[YOUR_KAFKA_VERSION]</version>
</dependency>
            

              
                Copy
              
            
          

Gradle:

            dependencies {
 implementation "org.apache.kafka:kafka-streams:[YOUR_KAFKA_VERSION]"
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. Napišite svojo aplikacijo Kafka Streams

Napišite svojo aplikacijo Kafka Streams z uporabo DSL ali Processor API-ja. Tukaj je preprost primer z uporabo DSL:

            import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;

import java.util.Properties;

public class WordCount {

 public static void main(String[] args) {
 Properties props = new Properties();
 props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
 props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());

 StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
 KStream<String, String> textLines = builder.stream("input-topic");
 KStream<String, String> wordCounts = textLines
 .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")));

 wordCounts.to("output-topic");

 Topology topology = builder.build();
 KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
 streams.start();
 }
}
            

              
                Copy
              
            
          

Ta primer bere besedilne vrstice iz `input-topic`, vsako vrstico razdeli na besede, besede pretvori v male črke in besede zapiše v `output-topic`.

4. Konfigurirajte svojo aplikacijo

Konfigurirajte svojo aplikacijo Kafka Streams z razredom `StreamsConfig`. Določiti morate vsaj naslednje lastnosti:

• `application.id`: edinstven identifikator za vašo aplikacijo.
• `bootstrap.servers`: seznam posrednikov Kafka, s katerimi se želite povezati.
• `default.key.serde`: privzeti serializator/deserializator za ključe.
• `default.value.serde`: privzeti serializator/deserializator za vrednosti.

5. Zaženite svojo aplikacijo

Zaženite svojo aplikacijo Kafka Streams kot samostojno Javo aplikacijo. Pred zagonom aplikacije se prepričajte, da Kafka teče in da so teme ustvarjene.

Najboljše prakse za Apache Kafka Streams

Tukaj je nekaj najboljših praks za gradnjo robustnih in razširljivih aplikacij Kafka Streams:

Izberite pravi API

Odločite se, ali boste uporabili DSL na visoki ravni ali Processor API na nizki ravni, glede na zahteve vaše aplikacije. DSL je lažji za uporabo pri preprostih transformacijah, medtem ko Processor API ponuja več nadzora in prilagodljivosti za kompleksne scenarije.

Optimizirajte konfiguracijo shrambe stanj

Ustrezno konfigurirajte shrambe stanj za optimizacijo delovanja. Upoštevajte dejavnike, kot so dodeljevanje pomnilnika, predpomnjenje in obstojnost. Za zelo velike shrambe stanj razmislite o uporabi RocksDB kot osnovnega mehanizma za shranjevanje.

Obravnavajte napake in izjeme

Implementirajte ustrezne mehanizme za obravnavo napak in izjem, da zagotovite, da se vaša aplikacija lahko elegantno obnovi po napakah. Uporabite vgrajene funkcije Kafka Streams za odpornost na napake, da zmanjšate izgubo podatkov.

Spremljajte svojo aplikacijo

Spremljajte svojo aplikacijo Kafka Streams z vgrajenimi metrikami Kafke ali zunanjimi orodji za spremljanje. Sledite ključnim metrikam, kot so zakasnitev obdelave, prepustnost in stopnja napak. Razmislite o uporabi orodij, kot sta Prometheus in Grafana, za spremljanje.

Prilagodite konfiguracijo Kafke

Prilagodite konfiguracijske parametre Kafke za optimizacijo delovanja glede na delovno obremenitev vaše aplikacije. Bodite pozorni na nastavitve, kot so `num.partitions`, `replication.factor` in `compression.type`.

Razmislite o serializaciji podatkov

Izberite učinkovit format za serializacijo podatkov, kot sta Avro ali Protobuf, da zmanjšate velikost podatkov in izboljšate delovanje. Zagotovite, da so vaši serializatorji in deserializatorji združljivi med različnimi različicami vaše aplikacije.

Napredne teme

Interaktivne poizvedbe

Kafka Streams ponuja interaktivne poizvedbe, ki vam omogočajo poizvedovanje o stanju vaše aplikacije v realnem času. To je uporabno za gradnjo nadzornih plošč in zagotavljanje vpogledov uporabnikom.

Semantika točno enkratne obdelave proti vsaj enkratni obdelavi

Čeprav Kafka Streams podpira semantiko točno enkratne obdelave, je pomembno razumeti kompromise med semantiko točno enkratne in vsaj enkratne obdelave. Semantika točno enkratne obdelave lahko povzroči nekaj dodatne obremenitve pri delovanju, zato morate izbrati pravo stopnjo doslednosti glede na zahteve vaše aplikacije.

Integracija z drugimi sistemi

Kafka Streams je mogoče enostavno integrirati z drugimi sistemi, kot so baze podatkov, čakalne vrste sporočil in platforme za strojno učenje. To vam omogoča gradnjo kompleksnih podatkovnih cevovodov, ki se raztezajo čez več sistemov.

Zaključek

Apache Kafka Streams je zmogljivo in vsestransko ogrodje za gradnjo aplikacij za pretočno obdelavo v realnem času. Njegova preprostost, razširljivost in odpornost na napake ga delajo odlično izbiro za širok spekter primerov uporabe. Z razumevanjem osrednjih konceptov, arhitekture in najboljših praks, opisanih v tem vodniku, lahko izkoristite Kafka Streams za gradnjo robustnih in razširljivih aplikacij, ki izpolnjujejo zahteve današnjega hitrega digitalnega sveta.

Ko se boste poglabljali v pretočno obdelavo s Kafka Streams, boste odkrili njegov ogromen potencial za preoblikovanje surovih podatkov v uporabne vpoglede v realnem času. Sprejmite moč pretakanja in odklenite nove možnosti za vaše podjetje.

Dodatno učenje

• Dokumentacija Apache Kafka Streams
• Vadnice Confluent Kafka Streams
• Razvijalski tečaji Confluent