అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌తో స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ శక్తిని అన్వేషించండి. ఈ సమగ్ర గైడ్ నిజ-సమయ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి అవసరమైన ప్రాథమికాలు, ఆర్కిటెక్చర్, వినియోగ సందర్భాలు, మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను వివరిస్తుంది.
స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ ఆవిష్కృతం: అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌పై లోతైన విశ్లేషణ
నేటి వేగవంతమైన డిజిటల్ ప్రపంచంలో, వ్యాపారాలు సంఘటనలు జరిగిన వెంటనే స్పందించాలి. సాంప్రదాయ బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు ఆధునిక అప్లికేషన్‌ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన నిరంతర డేటా ప్రవాహాన్ని నిర్వహించడానికి సరిపోవు. ఇక్కడే స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ రంగప్రవేశం చేస్తుంది. స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ నిజ-సమయంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు మార్చడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, తక్షణ నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు సకాలంలో చర్యలు తీసుకోవడానికి మీకు వీలు కల్పిస్తుంది.
అందుబాటులో ఉన్న వివిధ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో, అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ నేరుగా అపాచీ కఫ్కాపై నిర్మించబడిన శక్తివంతమైన మరియు తేలికపాటి లైబ్రరీగా నిలుస్తుంది. ఈ గైడ్ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ యొక్క ముఖ్య భావనలు, ఆర్కిటెక్చర్, వినియోగ సందర్భాలు, మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను కవర్ చేస్తూ ఒక సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది.
అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అంటే ఏమిటి?
అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అనేది నిజ-సమయ అప్లికేషన్‌లు మరియు మైక్రోసర్వీస్‌లను నిర్మించడానికి ఒక క్లయింట్ లైబ్రరీ, ఇక్కడ ఇన్‌పుట్ మరియు/లేదా అవుట్‌పుట్ డేటా అపాచీ కఫ్కా క్లస్టర్‌లలో నిల్వ చేయబడుతుంది. ఇది ఉన్నత-స్థాయి DSL (డొమైన్ స్పెసిఫిక్ లాంగ్వేజ్) మరియు తక్కువ-స్థాయి ప్రాసెసర్ APIని అందించడం ద్వారా స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్‌ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేస్తుంది. ముఖ్య ఫీచర్లు:
- కఫ్కాపై నిర్మించబడింది: కఫ్కా యొక్క స్కేలబిలిటీ, ఫాల్ట్ టాలరెన్స్, మరియు డ్యూరబిలిటీని ఉపయోగించుకుంటుంది.
- తేలికైనది: ఇది ఒక సాధారణ లైబ్రరీ, ఇప్పటికే ఉన్న అప్లికేషన్‌లలో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయవచ్చు.
- స్కేలబుల్: హారిజాంటల్ స్కేలబిలిటీతో పెద్ద పరిమాణంలో డేటాను నిర్వహించగలదు.
- ఫాల్ట్-టాలరెంట్: ఫాల్ట్ టాలరెన్స్ మెకానిజమ్స్‌తో అధిక లభ్యత కోసం రూపొందించబడింది.
- ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ సెమాంటిక్స్: వైఫల్యాల సమయంలో కూడా ప్రతి రికార్డ్ ఖచ్చితంగా ఒకసారి ప్రాసెస్ చేయబడుతుందని హామీ ఇస్తుంది.
- స్టేట్‌ఫుల్ ప్రాసెసింగ్: అగ్రిగేషన్స్, విండోయింగ్, మరియు జాయిన్స్ వంటి స్టేట్‌ఫుల్ ఆపరేషన్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- ఫ్లెక్సిబుల్ APIలు: వివిధ స్థాయిల నియంత్రణ కోసం ఉన్నత-స్థాయి DSL మరియు తక్కువ-స్థాయి ప్రాసెసర్ API రెండింటినీ అందిస్తుంది.
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ ఆర్కిటెక్చర్
దృఢమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఇక్కడ ముఖ్య భాగాల విచ్ఛిన్నం ఉంది:
కఫ్కా క్లస్టర్
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి కఫ్కా క్లస్టర్‌పై ఆధారపడుతుంది. కఫ్కా మీ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్‌కు కేంద్ర నాడీ వ్యవస్థగా పనిచేస్తుంది, డ్యూరబుల్ స్టోరేజ్, ఫాల్ట్ టాలరెన్స్, మరియు స్కేలబిలిటీని అందిస్తుంది.
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్ అనేది డేటా స్ట్రీమ్‌లను ప్రాసెస్ చేసే కోర్ లాజిక్. ఇది డేటా ప్రవాహాన్ని మరియు వర్తించాల్సిన మార్పులను నిర్వచించే టోపాలజీని కలిగి ఉంటుంది. అప్లికేషన్ సాధారణంగా JAR ఫైల్‌గా ప్యాక్ చేయబడి ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ప్రాసెసింగ్ నోడ్‌లకు డిప్లాయ్ చేయబడుతుంది.
టోపాలజీ
టోపాలజీ అనేది కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌లోని డేటా ప్రవాహాన్ని సూచించే డైరెక్టెడ్ ఎసిక్లిక్ గ్రాఫ్ (DAG). ఇది కఫ్కా టాపిక్ నుండి డేటాను చదవడం, డేటాను మార్చడం, లేదా మరొక కఫ్కా టాపిక్‌కు డేటాను వ్రాయడం వంటి ప్రాసెసింగ్ దశలను సూచించే నోడ్‌లను కలిగి ఉంటుంది. టోపాలజీ DSL లేదా ప్రాసెసర్ API ఉపయోగించి నిర్వచించబడుతుంది.
ప్రాసెసర్లు
ప్రాసెసర్లు కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ టోపాలజీకి బిల్డింగ్ బ్లాక్స్. అవి వాస్తవ డేటా ప్రాసెసింగ్ ఆపరేషన్‌లను నిర్వహిస్తాయి. రెండు రకాల ప్రాసెసర్లు ఉన్నాయి:
- సోర్స్ ప్రాసెసర్లు: కఫ్కా టాపిక్స్ నుండి డేటాను చదువుతాయి.
- సింక్ ప్రాసెసర్లు: కఫ్కా టాపిక్స్‌కు డేటాను వ్రాస్తాయి.
- ప్రాసెసర్ నోడ్స్: నిర్వచించిన లాజిక్ ఆధారంగా డేటాను మారుస్తాయి.
స్టేట్ స్టోర్స్
స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో మధ్యంతర ఫలితాలు లేదా అగ్రిగేటెడ్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి స్టేట్ స్టోర్స్ ఉపయోగించబడతాయి. అవి సాధారణంగా కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌లో ఎంబెడెడ్ కీ-వ్యాల్యూ స్టోర్‌లుగా అమలు చేయబడతాయి. అగ్రిగేషన్స్ మరియు విండోయింగ్ వంటి స్టేట్‌ఫుల్ ఆపరేషన్‌లకు స్టేట్ స్టోర్స్ చాలా ముఖ్యమైనవి.
థ్రెడ్స్ మరియు టాస్క్స్
ఒక కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్ ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ థ్రెడ్లలో నడుస్తుంది. ప్రతి థ్రెడ్ టోపాలజీ యొక్క ఒక భాగాన్ని అమలు చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. ప్రతి థ్రెడ్ ఇంకా టాస్క్‌లుగా విభజించబడింది, అవి ఇన్‌పుట్ కఫ్కా టాపిక్స్ యొక్క నిర్దిష్ట పార్టిషన్‌లకు కేటాయించబడతాయి. ఈ పారలలిజం కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌ను హారిజాంటల్‌గా స్కేల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌లోని ముఖ్య భావనలు
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడానికి, మీరు కొన్ని ముఖ్య భావనలను అర్థం చేసుకోవాలి:
స్ట్రీమ్స్ మరియు టేబుల్స్
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ స్ట్రీమ్స్ మరియు టేబుల్స్ మధ్య తేడాను చూపిస్తుంది:
- స్ట్రీమ్: డేటా రికార్డుల యొక్క అపరిమిత, మార్పులేని క్రమాన్ని సూచిస్తుంది. ప్రతి రికార్డ్ ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో జరిగిన సంఘటనను సూచిస్తుంది.
- టేబుల్: ఒక స్ట్రీమ్ యొక్క మెటీరియలైజ్డ్ వ్యూను సూచిస్తుంది. ఇది కీ-వ్యాల్యూ జతల సమాహారం, ఇక్కడ కీ ఒక ప్రత్యేక ఐడెంటిఫైయర్‌ను సూచిస్తుంది మరియు విలువ ఆ కీకి సంబంధించిన ఎంటిటీ యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని సూచిస్తుంది.
మీరు `KTable` వంటి ఆపరేషన్‌లను ఉపయోగించి లేదా డేటాను అగ్రిగేట్ చేయడం ద్వారా ఒక స్ట్రీమ్‌ను టేబుల్‌గా మార్చవచ్చు.
టైమ్ విండోస్
టైమ్ విండోస్ సమయం ఆధారంగా డేటా రికార్డులను సమూహపరచడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఒక నిర్దిష్ట కాల వ్యవధిలో అగ్రిగేషన్స్ మరియు ఇతర స్టేట్‌ఫుల్ ఆపరేషన్‌లను నిర్వహించడానికి ఇవి అవసరం. కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ వివిధ రకాల టైమ్ విండోస్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది, వీటిలో:
- టంబ్లింగ్ విండోస్: స్థిర-పరిమాణ, నాన్-ఓవర్‌లాపింగ్ విండోస్.
- హాపింగ్ విండోస్: స్థిర-పరిమాణ, ఓవర్‌లాపింగ్ విండోస్.
- స్లైడింగ్ విండోస్: నిర్వచించిన విరామం ఆధారంగా కాలక్రమేణా స్లైడ్ అయ్యే విండోస్.
- సెషన్ విండోస్: ఒక యూజర్ లేదా ఎంటిటీ యొక్క కార్యాచరణ ఆధారంగా నిర్వచించబడిన డైనమిక్ విండోస్.
జాయిన్స్
వివిధ స్ట్రీమ్స్ లేదా టేబుల్స్ నుండి డేటాను కలపడానికి కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ వివిధ రకాల జాయిన్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది:
- స్ట్రీమ్-స్ట్రీమ్ జాయిన్: ఒక సాధారణ కీ మరియు నిర్వచించిన విండో ఆధారంగా రెండు స్ట్రీమ్‌లను కలుపుతుంది.
- స్ట్రీమ్-టేబుల్ జాయిన్: ఒక సాధారణ కీ ఆధారంగా ఒక స్ట్రీమ్‌ను ఒక టేబుల్‌తో కలుపుతుంది.
- టేబుల్-టేబుల్ జాయిన్: ఒక సాధారణ కీ ఆధారంగా రెండు టేబుల్స్‌ను కలుపుతుంది.
ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ సెమాంటిక్స్
ప్రతి రికార్డ్ ఖచ్చితంగా ఒకసారి ప్రాసెస్ చేయబడిందని నిర్ధారించడం చాలా స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్‌లకు ముఖ్యం. కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ కఫ్కా యొక్క ట్రాన్సాక్షనల్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకుని ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ సెమాంటిక్స్‌ను అందిస్తుంది. వైఫల్యాల సందర్భంలో కూడా, డేటా నష్టం లేదా డూప్లికేషన్ జరగదని ఇది హామీ ఇస్తుంది.
అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ కోసం వినియోగ సందర్భాలు
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది:
నిజ-సమయ పర్యవేక్షణ మరియు హెచ్చరిక
అసాధారణతలను గుర్తించడానికి మరియు హెచ్చరికలను ట్రిగ్గర్ చేయడానికి సిస్టమ్ మెట్రిక్స్, అప్లికేషన్ లాగ్స్ మరియు యూజర్ యాక్టివిటీని నిజ-సమయంలో పర్యవేక్షించండి. ఉదాహరణకు, ఒక ఆర్థిక సంస్థ మోసపూరిత కార్యకలాపాల కోసం లావాదేవీల డేటాను పర్యవేక్షించవచ్చు మరియు అనుమానాస్పద లావాదేవీలను వెంటనే బ్లాక్ చేయవచ్చు.
మోసం గుర్తింపు
మోసపూరిత పద్ధతులను గుర్తించడానికి మరియు ఆర్థిక నష్టాలను నివారించడానికి లావాదేవీల డేటాను నిజ-సమయంలో విశ్లేషించండి. కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌ను మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లతో కలపడం ద్వారా, మీరు అధునాతన మోసం గుర్తింపు వ్యవస్థలను నిర్మించవచ్చు.
వ్యక్తిగతీకరణ మరియు సిఫార్సు ఇంజిన్లు
యూజర్ల బ్రౌజింగ్ హిస్టరీ, కొనుగోలు హిస్టరీ మరియు ఇతర ప్రవర్తనా డేటా ఆధారంగా యూజర్ అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించే నిజ-సమయ సిఫార్సు ఇంజిన్లను నిర్మించండి. ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వినియోగదారులకు సంబంధిత ఉత్పత్తులు లేదా సేవలను సూచించడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ (IoT) డేటా ప్రాసెసింగ్
పరికరాల పనితీరును పర్యవేక్షించడానికి, శక్తి వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు నిర్వహణ అవసరాలను అంచనా వేయడానికి IoT పరికరాల నుండి డేటా స్ట్రీమ్‌లను నిజ-సమయంలో ప్రాసెస్ చేయండి. ఉదాహరణకు, ఒక తయారీ ప్లాంట్ యంత్రాల నుండి సెన్సార్ డేటాను విశ్లేషించడానికి కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా సంభావ్య వైఫల్యాలను గుర్తించి నివారణ నిర్వహణను షెడ్యూల్ చేయవచ్చు.
లాగ్ అగ్రిగేషన్ మరియు విశ్లేషణ
పనితీరు సమస్యలు, భద్రతా బెదిరింపులు మరియు ఇతర కార్యాచరణ సమస్యలను గుర్తించడానికి వివిధ వనరుల నుండి లాగ్ డేటాను నిజ-సమయంలో అగ్రిగేట్ చేసి విశ్లేషించండి. ఇది సిస్టమ్ స్థిరత్వం మరియు భద్రతను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
క్లిక్‌స్ట్రీమ్ విశ్లేషణ
యూజర్ ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి, వెబ్‌సైట్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి యూజర్ క్లిక్‌స్ట్రీమ్ డేటాను విశ్లేషించండి. ఆన్‌లైన్ రిటైలర్లు యూజర్ నావిగేషన్‌ను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు వారి వెబ్‌సైట్‌లో మెరుగుదల కోసం ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
ఉదాహరణ దృశ్యం: నిజ-సమయ ఆర్డర్ ప్రాసెసింగ్
నిజ-సమయంలో ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేయాల్సిన ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను పరిగణించండి. కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ ఉపయోగించి, మీరు ఒక స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్‌ను నిర్మించవచ్చు, అది:
- కఫ్కా టాపిక్ నుండి ఆర్డర్ ఈవెంట్‌లను వినియోగిస్తుంది.
- డేటాబేస్ నుండి కస్టమర్ సమాచారంతో ఆర్డర్ డేటాను సుసంపన్నం చేస్తుంది.
- ఆర్డర్ మొత్తాన్ని లెక్కిస్తుంది మరియు డిస్కౌంట్లను వర్తింపజేస్తుంది.
- ఇన్వెంటరీ స్థాయిలను అప్‌డేట్ చేస్తుంది.
- కస్టమర్లకు ఆర్డర్ నిర్ధారణ ఇమెయిల్‌లను పంపుతుంది.
- తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం (ఉదా., షిప్పింగ్, బిల్లింగ్) ఇతర కఫ్కా టాపిక్స్‌కు ఆర్డర్ ఈవెంట్‌లను ప్రచురిస్తుంది.
ఈ అప్లికేషన్ సెకనుకు వేలాది ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేయగలదు, ఆర్డర్‌లు వేగంగా మరియు సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతున్నాయని నిర్ధారిస్తుంది.
అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌తో ప్రారంభించడం
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌తో ప్రారంభించడానికి ఇక్కడ ఒక దశల వారీ గైడ్ ఉంది:
1. ఒక కఫ్కా క్లస్టర్‌ను సెటప్ చేయండి
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ ఉపయోగించడానికి మీకు నడుస్తున్న కఫ్కా క్లస్టర్ అవసరం. మీరు డాకర్ వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి స్థానిక కఫ్కా క్లస్టర్‌ను సెటప్ చేయవచ్చు లేదా కాన్‌ఫ్లుయెంట్ క్లౌడ్ లేదా అమెజాన్ MSK వంటి మేనేజ్డ్ కఫ్కా సేవను ఉపయోగించవచ్చు.
2. మీ ప్రాజెక్ట్‌కు కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ డిపెండెన్సీని జోడించండి
మీ ప్రాజెక్ట్ యొక్క బిల్డ్ ఫైల్‌కు (ఉదా., మావెన్ కోసం `pom.xml` లేదా గ్రేడిల్ కోసం `build.gradle`) కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ డిపెండెన్సీని జోడించండి.
మావెన్:
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>[YOUR_KAFKA_VERSION]</version>
</dependency>
గ్రేడిల్:
dependencies {
implementation "org.apache.kafka:kafka-streams:[YOUR_KAFKA_VERSION]"
}
3. మీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌ను వ్రాయండి
DSL లేదా ప్రాసెసర్ API ఉపయోగించి మీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌ను వ్రాయండి. DSL ఉపయోగించి ఇక్కడ ఒక సాధారణ ఉదాహరణ ఉంది:
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();
}
}
ఈ ఉదాహరణ `input-topic` నుండి టెక్స్ట్ లైన్‌లను చదువుతుంది, ప్రతి లైన్‌ను పదాలుగా విభజిస్తుంది, పదాలను లోయర్‌కేస్‌కు మారుస్తుంది, మరియు పదాలను `output-topic`కు వ్రాస్తుంది.
4. మీ అప్లికేషన్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి
`StreamsConfig` క్లాస్ ఉపయోగించి మీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి. మీరు కనీసం ఈ క్రింది ప్రాపర్టీలను పేర్కొనాలి:
- `application.id`: మీ అప్లికేషన్ కోసం ఒక ప్రత్యేక ఐడెంటిఫైయర్.
- `bootstrap.servers`: కనెక్ట్ చేయడానికి కఫ్కా బ్రోకర్ల జాబితా.
- `default.key.serde`: కీస్ కోసం డిఫాల్ట్ సీరియలైజర్/డీసీరియలైజర్.
- `default.value.serde`: వాల్యూస్ కోసం డిఫాల్ట్ సీరియలైజర్/డీసీరియలైజర్.
5. మీ అప్లికేషన్‌ను రన్ చేయండి
మీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌ను ఒక స్టాండ్‌అలోన్ జావా అప్లికేషన్‌గా రన్ చేయండి. అప్లికేషన్‌ను రన్ చేసే ముందు కఫ్కా నడుస్తోందని మరియు టాపిక్స్ సృష్టించబడ్డాయని నిర్ధారించుకోండి.
అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
దృఢమైన మరియు స్కేలబుల్ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి ఇక్కడ కొన్ని ఉత్తమ పద్ధతులు ఉన్నాయి:
సరైన APIని ఎంచుకోండి
మీ అప్లికేషన్ అవసరాల ఆధారంగా ఉన్నత-స్థాయి DSL లేదా తక్కువ-స్థాయి ప్రాసెసర్ APIని ఉపయోగించాలా అని నిర్ణయించుకోండి. సాధారణ మార్పుల కోసం DSL ఉపయోగించడం సులభం, అయితే ప్రాసెసర్ API సంక్లిష్ట దృశ్యాల కోసం ఎక్కువ నియంత్రణ మరియు ఫ్లెక్సిబిలిటీని అందిస్తుంది.
స్టేట్ స్టోర్ కాన్ఫిగరేషన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి
పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి స్టేట్ స్టోర్‌లను తగిన విధంగా కాన్ఫిగర్ చేయండి. మెమరీ కేటాయింపు, కాషింగ్, మరియు పర్సిస్టెన్స్ వంటి అంశాలను పరిగణించండి. చాలా పెద్ద స్టేట్ స్టోర్‌ల కోసం, రాక్స్డీబీని అండర్లయింగ్ స్టోరేజ్ ఇంజిన్‌గా ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
ఎర్రర్స్ మరియు ఎక్సెప్షన్స్ నిర్వహించండి
మీ అప్లికేషన్ వైఫల్యాల నుండి సునాయాసంగా కోలుకోగలదని నిర్ధారించడానికి సరైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు ఎక్సెప్షన్ హ్యాండ్లింగ్ మెకానిజమ్‌లను అమలు చేయండి. డేటా నష్టాన్ని తగ్గించడానికి కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ యొక్క అంతర్నిర్మిత ఫాల్ట్ టాలరెన్స్ ఫీచర్‌లను ఉపయోగించండి.
మీ అప్లికేషన్‌ను పర్యవేక్షించండి
కఫ్కా యొక్క అంతర్నిర్మిత మెట్రిక్స్ లేదా బాహ్య పర్యవేక్షణ సాధనాలను ఉపయోగించి మీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ అప్లికేషన్‌ను పర్యవేక్షించండి. ప్రాసెసింగ్ లేటెన్సీ, థ్రుపుట్, మరియు ఎర్రర్ రేట్స్ వంటి ముఖ్య మెట్రిక్స్‌ను ట్రాక్ చేయండి. పర్యవేక్షణ కోసం ప్రొమేథియస్ మరియు గ్రఫానా వంటి సాధనాలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
కఫ్కా కాన్ఫిగరేషన్‌ను ట్యూన్ చేయండి
మీ అప్లికేషన్ వర్క్‌లోడ్ ఆధారంగా పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కఫ్కా కాన్ఫిగరేషన్ పారామితులను ట్యూన్ చేయండి. `num.partitions`, `replication.factor`, మరియు `compression.type` వంటి సెట్టింగ్‌లపై శ్రద్ధ వహించండి.
డేటా సీరియలైజేషన్‌ను పరిగణించండి
డేటా పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి అవ్రో లేదా ప్రోటోబఫ్ వంటి సమర్థవంతమైన డేటా సీరియలైజేషన్ ఫార్మాట్‌ను ఎంచుకోండి. మీ సీరియలైజర్లు మరియు డీసీరియలైజర్లు మీ అప్లికేషన్ యొక్క వివిధ వెర్షన్‌లలో అనుకూలంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి.
అధునాతన అంశాలు
ఇంటరాక్టివ్ క్వరీలు
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ ఇంటరాక్టివ్ క్వరీలను అందిస్తుంది, ఇవి నిజ-సమయంలో మీ అప్లికేషన్ యొక్క స్థితిని క్వరీ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. డాష్‌బోర్డ్‌లను నిర్మించడానికి మరియు వినియోగదారులకు అంతర్దృష్టులను అందించడానికి ఇది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ vs. అట్-లీస్ట్-వన్స్ సెమాంటిక్స్
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ సెమాంటిక్స్‌కు మద్దతు ఇస్తున్నప్పటికీ, ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ మరియు అట్-లీస్ట్-వన్స్ సెమాంటిక్స్ మధ్య ఉన్న ట్రేడ్-ఆఫ్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యం. ఎగ్జాక్ట్లీ-వన్స్ సెమాంటిక్స్ కొంత పనితీరు ఓవర్‌హెడ్‌ను పరిచయం చేయగలదు, కాబట్టి మీరు మీ అప్లికేషన్ అవసరాల ఆధారంగా సరైన స్థాయి స్థిరత్వాన్ని ఎంచుకోవాలి.
ఇతర సిస్టమ్స్‌తో ఇంటిగ్రేషన్
కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌ను డేటాబేస్‌లు, మెసేజ్ క్యూలు, మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వంటి ఇతర సిస్టమ్స్‌తో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయవచ్చు. ఇది బహుళ సిస్టమ్స్‌ను విస్తరించే సంక్లిష్ట డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ముగింపు
అపాచీ కఫ్కా స్ట్రీమ్స్ నిజ-సమయ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి ఒక శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ ఫ్రేమ్‌వర్క్. దాని సరళత, స్కేలబిలిటీ, మరియు ఫాల్ట్ టాలరెన్స్ విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలకు ఇది ఒక అద్భుతమైన ఎంపికగా నిలుస్తుంది. ఈ గైడ్‌లో వివరించిన ముఖ్య భావనలు, ఆర్కిటెక్చర్, మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు నేటి వేగవంతమైన డిజిటల్ ప్రపంచం యొక్క డిమాండ్లను తీర్చే దృఢమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌ను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
మీరు కఫ్కా స్ట్రీమ్స్‌తో స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్‌లో లోతుగా వెళ్ళే కొద్దీ, ముడి డేటాను నిజ-సమయంలో కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులుగా మార్చడానికి దాని అపారమైన సామర్థ్యాన్ని మీరు కనుగొంటారు. స్ట్రీమింగ్ శక్తిని స్వీకరించండి మరియు మీ వ్యాపారం కోసం కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేయండి.