¿Cuál es la mejor formación en línea de Apache Kafka? Aprendiendo y Estudiando para siempre

Si está buscando una formación estructurada completa en Apache Kafka, debería echar un vistazo a la Capacitación de certificación de Apache Kafka de Edureka, que le ayuda a adquirir experiencia en Apache Kafka.

Edureka tiene uno de los cursos en línea más detallados y completos sobre Apache Kafka. Te ayudará a comenzar tu carrera en Apache Kafka. Pero antes de comenzar con cualquier entrenamiento en línea, simplemente pase por esto para tener una visión general de la tecnología y los fundamentos.

Apache Kafka es un sistema de mensajería distribuida que le permite publicar y suscribirse a flujos de registros.

Nota: Publicación / Suscripción es un modelo de mensajería donde los remitentes envían los mensajes, que luego son consumidos por los múltiples consumidores.

Antes de entender qué es exactamente Kafka, veamos dónde encaja Kafka en tiempo real y cuál es la necesidad de Kafka .

Para comprender la necesidad de Kafka, primero debemos entender qué son los canales de datos .

Líneas de datos: las líneas de datos son las que establecen la conexión para la comunicación entre dos sistemas o servicios.

Ahora, para entender la necesidad de Kafka, consideremos un escenario:

Supongamos que una empresa de comercio electrónico tiene varios servidores para diferentes cargas de trabajo, y todos estos servidores desean comunicarse con el servidor de la base de datos, por lo que tenemos múltiples canales de datos que los conectan al servidor de la base de datos como se muestra en la siguiente imagen:

Fig: mostrando múltiples servidores (productores) comunicándose con el servidor de base de datos

De manera similar, en tiempo real, estos servidores pueden querer comunicarse con otros servidores de servicios de fondo o servicios como el que se muestra a continuación:

Fig.: Muestra un flujo complejo de datos en un sistema.

Como puede ver en la imagen anterior, las tuberías de datos se están volviendo complejas con el aumento en el número de sistemas, lo que hace que todo el flujo del sistema sea muy complicado.

Este es el problema debido a que el sistema de mensajería como Kafka entra en escena.

Entonces, veamos cómo Kafka proporciona una solución a tales problemas.

Lo que Kafka hace es desacoplar las tuberías de datos entre los sistemas y, por lo tanto, hace que la comunicación entre los sistemas sea más simple y manejable .

Fig: Kafka desacopla las tuberías de datos

Espero que entiendas por qué se necesita Kafka.

Entonces, vamos a entrar en más detalles sobre Kafka.

La imagen de abajo le informará sobre las características de Apache Kafka.

Fig: Características de Apache Kafka

Ahora que hemos visto las características de Kafka, entendamos la arquitectura de Kafka.

Las siguientes imágenes le ayudarán a comprender la arquitectura de Kafka Cluster:

Fig: Una arquitectura Kafka más simple

Fig: Una versión más detallada de la arquitectura Kafka.

Como puede ver, hay diferentes componentes presentes en un sistema Kafka, así que hablemos de estos componentes.

Productor: Un productor puede ser cualquier aplicación que pueda publicar mensajes en un tema .

Mensajes: los mensajes son simplemente arreglos de bytes y los desarrolladores pueden usarlos para almacenar cualquier objeto en cualquier formato, siendo String, JSON y Avro los más comunes.

Tema: Un tema es una categoría o nombre de feed en el que se publican los registros.

Particiones: los temas se dividen en segmentos llamados particiones.

Consumidor: un consumidor puede ser cualquier aplicación que se suscriba a un tema y consuma los mensajes.

Broker: Kafka cluster es un conjunto de servidores, cada uno de los cuales se denomina broker.

Zookeeper: Zookeeper se utiliza para administrar y coordinar el agente Kafka.

Kafka puede trabajar con Flume / Flafka, Spark Streaming, Storm, HBase, Flink y Spark para la ingesta, análisis y procesamiento de datos en tiempo real.

Aquí hay algunos otros casos de uso comunes para Kafka :

Seguimiento de la actividad del sitio web: la aplicación web envía eventos como visitas a la página y búsquedas en Kafka, donde están disponibles para el procesamiento en tiempo real, paneles y análisis fuera de línea en Hadoop.

Métricas operacionales: Alertas e informes sobre métricas operacionales. Un ejemplo particularmente divertido es hacer que los productores y consumidores de Kafka publiquen ocasionalmente sus recuentos de mensajes sobre un tema especial de Kafka; Se puede usar un servicio para comparar los recuentos y alertar si ocurre una pérdida de datos.

Agregación de registros: Kafka se puede usar en una organización para recopilar registros de múltiples servicios y ponerlos a disposición en múltiples formatos, incluidos Hadoop y Apache Solr.

Procesamiento de flujo: un marco como Spark Streaming lee los datos de un tema, los procesa y escribe los datos procesados en un nuevo tema donde estará disponible para los usuarios y las aplicaciones. La gran durabilidad de Kafka también es muy útil en el contexto del procesamiento de flujos.

Ahora puede inferir que Kafka tiene un diseño único que lo hace muy útil para resolver una amplia gama de desafíos arquitectónicos.

Es importante asegurarse de utilizar el enfoque correcto para su caso de uso y usarlo correctamente para garantizar un alto rendimiento , una baja latencia , una alta disponibilidad y una pérdida de datos .

Kafka tiene un gran rendimiento y es estable, proporciona una durabilidad confiable, tiene una publicación / suscripción / cola flexible que se adapta bien con el número N de grupos de consumidores, tiene una replicación robusta, ofrece a los Productores garantías de coherencia ajustables y proporciona un orden conservado.

La razón más importante por la que Kafka es popular es el rendimiento excepcional de Kafka.

Para obtener más información sobre Kafka, le recomendaría que pase por este video tutorial de Kafka .

Espero que esta respuesta te ayude a tomar una buena decisión sobre el entrenamiento de Apache Kafka.