Como fazer a integração de dados com Apache Kafka

O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de dados distribuído capaz de publicar, assinar, armazenar e processar streams de log em tempo real. A plataforma foi projetada para processar e fornecer fluxos de dados de várias fontes para vários clientes. Resumindo, o Apache Kafka pode mover grandes quantidades de dados não apenas do ponto A para o ponto B, mas também do ponto A para o ponto Z e para qualquer outro lugar que você precise ao mesmo tempo.

O Apache Kafka é uma alternativa aos sistemas tradicionais de mensagens corporativas. Era originalmente um sistema interno desenvolvido pelo LinkedIn e lida com 1,4 trilhão de mensagens por dia. Mas agora é uma solução de transferência de dados de código aberto adequada para várias necessidades de negócios.

O que é Data streaming

Um fluxo de dados constante e descontrolado é chamado de fluxo de dados.

Sua principal característica é que os dados não possuem limites definidos, por isso é impossível determinar quando o processo começa ou termina.

Os dados são processados ​​à medida que chegam ao seu destino. Alguns autores chamam de processamento em tempo real ou online.

Outra abordagem é o processamento em bloco, em lote ou offline, em que os blocos de dados são processados ​​em janelas de horas ou dias.

O processamento em lote geralmente é realizado à noite para consolidar os dados diurnos. Às vezes, há janelas de tempo de uma semana ou até um mês que fazem com que os relatórios fiquem desatualizados.

Sistema de Mensagem

Os sistemas de mensagens permitem separar a geração de dados de seu processamento assíncrono para que a aplicação possa continuar funcionando sem esperar que a outra termine o processamento.

Outra vantagem é que essa técnica tem o potencial de reduzir a necessidade de leituras, por exemplo, em um banco de dados.

Os sistemas de mensagens podem ser usados ​​em qualquer campo. Turismo, Finanças, Logística, Mapas, Transporte Público e Varejo.

Neste artigo, aprenderemos o que é o Apache Kafka e como podemos nos beneficiar do sistema de mensagens para criar soluções de streaming.

O que é Apache Kafka

Apache Kafka é um sistema de mensagens para criar aplicativos de streaming, ou seja, aplicativos com um fluxo contínuo de dados.

Originalmente criado pelo LinkedIn, o Kafka é baseado em log, às vezes chamado de log write-ahead, log de confirmação ou até mesmo log de transações.

Os logs são uma forma básica de armazenamento porque cada nova informação é adicionada ao final do arquivo. É assim que Kafka funciona. Este tópico é muito detalhado no próprio artigo do criador.

O Kafka é adequado para soluções com grandes quantidades de dados (big data) porque uma de suas características é o alto throughput.

O Apache Kafka tem 3 funcionalidades:

sistema de mensagens de publicação/assinatura;

Sistema de Armazenamento: As mensagens são armazenadas por um período de tempo predefinido. Por padrão, as mensagens duram 7 dias, mas podem até ser retidas indefinidamente;

Processamento de fluxo: você pode transformar mensagens assim que elas forem recebidas.

Nas próximas seções, conheceremos a arquitetura do Kafka, seus principais componentes e os casos de uso mais comuns.

Kafka usou recentemente um processo ETL (extrair, transformar e carregar) que replica registros de um banco de dados para outro, normalmente de uma base transacional (OLTP) para uma base analítica (OLAP).

Alguns autores acreditam que o futuro do ETL passa pelo Kafka, pois as ferramentas de ETL tendem a ser complexas, e o Kafka pode ajudar a reduzir a dificuldade.

Usando o Apache Kafka é possível até mesmo transformar batches dinamicamente, conforme mostrado no final deste artigo.

O coração de um sistema de mensagens é, obviamente, uma mensagem, também chamada de registro ou evento, que consiste nas seguintes partes:

Nome do tópico: A fila na qual a mensagem será gravada. Pode ser comparado a tabelas de banco de dados;

Partição: subdivisão de tópicos, partição é um recurso que ajuda a equilibrar a carga;

Timestamp: os registros são ordenados por tempo de registro;

Chave: opcional, pode ser utilizada em cenários avançados;

Valor: A informação a transmitir. Idealmente, os dados devem estar em um formato familiar, como JSON ou XML.

Características do Apache Kafka

Os sistemas de mensagens podem ser de dois tipos: ponto a ponto e publicação-assinatura.

O Apache Kafka é do segundo tipo, onde um aplicativo publica e um aplicativo se inscreve para receber mensagens.

O tempo entre a publicação e o recebimento de uma mensagem pode ser de milissegundos, portanto, a solução Kafka tem baixa latência.

A arquitetura do Apache Kafka, vista com mais detalhe na seção a seguir, combina diversas outras características, como:

Escalabilidade: O cluster pode ser facilmente dimensionado para atender a cargas de trabalho crescentes ou decrescentes;

Distribuído: o cluster Kafka é executado em vários nós e compartilha o processamento;

Replicado, particionado e ordenado: as mensagens são replicadas nas partições dos nós do cluster por ordem de chegada para garantir a segurança e a velocidade de entrega;

Alta disponibilidade: o cluster possui vários nós (brokers) e várias cópias de dados, portanto, o .

Ferramentas semelhantes ao Apache Kafka

Existem outras ferramentas semelhantes ao Kafka, como:

ActiveMQ;

RabbitMQ.

Eles têm diferenças e semelhanças e cada um tem sido usado em cenários distintos, com suas vantagens e desvantagens.

Arquitetura do Apache Kafka

O Apache Kafka é usado por empresas como Netflix, Spotify, Uber, LinkedIn e Twitter. Sua arquitetura é composta por produtores, consumidores e o próprio cluster.

 

Um produtor é qualquer aplicativo que publica mensagens no cluster. Um consumidor é qualquer aplicativo que receba mensagens do Kafka. Um cluster Kafka é um conjunto de nós que atuam como uma única instância de um serviço de mensagens.

Um cluster Kafka consiste em vários brokers. Um broker é um servidor Kafka que recebe mensagens de produtores e as grava em disco. Cada broker gerencia uma lista de tópicos e cada tópico é dividido em várias partições.

As configurações do Apache Kafka são gerenciadas pelo Apache Zookeeper, que armazena metadados do cluster, como local da partição, lista de nomes, lista de tópicos e nós disponíveis. Portanto, o Zookeeper mantém a sincronização entre os diferentes elementos do cluster.

Isso é importante porque o Kafka é um sistema distribuído, ou seja, as gravações e leituras são feitas simultaneamente por vários clientes. Quando ocorre uma falha, o Zookeeper opta por substituir e retomar a operação.

Conclusão sobre o Apache Kafka

Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída que pode ser usada como um sistema de mensagens de publicação/assinatura.

É usado principalmente para integração de sistemas em tempo real e, devido à sua flexibilidade, pode ser usado para outras tarefas, como ETL.

Os dados são enviados do aplicativo de origem para o aplicativo de destino na forma de mensagens.

O Apache Kafka centraliza o recebimento e entrega de mensagens ao consumidor final, garantindo alto rendimento e confiabilidade. Por isso, tem sido utilizado para integrar sistemas com grandes quantidades de dados.

Várias ferramentas com recursos complementares são integradas ao Kafka, como Kafka Streams, Spark, Flume e Debezium. Usando essas ferramentas, os sistemas podem ser criados em tempo real e até mesmo o processamento em lote pode ser transformado em tempo real.

Com todas essas vantagens, o Apache Kafka é uma ferramenta essencial nesta nova era de análise de dados, ajudando a resolver as complexidades da transferência de dados entre aplicativos.