Что такое сериализация и десериализация

курсы kafka rest, apache kafka для начинающих, kafka это, big data курсы, kafka streams, курс kafka spark, курсы по kafka, курсы big data москва, курс kafka spark, курс kafka spark, курсы администрирования kafka, курс kafka spark, apache kafka для начинающих, kafka это, ksql, kafka streams, обучение kafka, курсы потоковой обработки kafka, курс kafka spark, Big Data, курсы kafka rest, apache kafka для начинающих, kafka это, big data курсы, kafka streams, курс kafka spark, курсы по kafka, курсы big data москва, курс kafka spark, apache kafka для начинающих, apache kafka, курсы администраторов spark, apache kafka для начинающих, Big Data, Data Science, kafka streaming, Kafka, брокер kafka, avro

Apache Kafka — это распределенная платформа обмена сообщениями, предназначенная для стриминга данных в реальном времени. Одной из ключевых концепций в Kafka является возможность передачи данных от одного компонента к другому. Однако данные, которые передаются через Kafka, могут быть разного типа и формата. В этой статье мы рассмотрим важные аспекты таких механизмов как сериализация и десериализация данных в Kafka с примерами кода.

 Сериализация и десериализация в Kafka: несколько практических примеров

Сериализация — это процесс преобразования структурированных данных в байтовую последовательность, которая может быть передана или сохранена. В контексте Apache Kafka, данные, которые отправляются через топики (topics), должны быть сериализованы перед отправкой, чтобы их можно было представить в виде байтов.

Десериализация — это обратный процесс, при котором байтовая последовательность преобразуется обратно в исходные структурированные данные. В Kafka данные передаются в виде ключ-значение пар, где ключ может быть опциональным, а значение — это те данные, которые нужно сериализовать и передать. Kafka поддерживает различные форматы данных для сериализации и десериализации. Наиболее распространенными форматами являются JSON и Avro. JSON — это удобный человекочитаемый формат данных, в то время как Avro — это более компактный и эффективный бинарный формат.  В данной статье мы рассмотрим сериализацию и десериализацию на примере этих форматов.

Рассмотрим пример использования JSON сериализации и десериализации в Kafka, используя библиотеку org.apache.kafka.connect.json.JsonSerializer для сериализации и org.apache.kafka.connect.json.JsonDeserializer для десериализации. Для начала необходимо настроить Maven-зависимости:

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
</dependency>

Пример кода для JSON-сериализации:

import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
import org.apache.kafka.connect.json.JsonSerializer;
import java.util.Map;

public class MyJsonSerializer implements Serializer<MyDataClass> {
    private JsonSerializer serializer = new JsonSerializer();

    @Override
    public byte[] serialize(String topic, MyDataClass data) {
        return serializer.serialize(topic, data);
    }


    @Override
    public void close() {
        serializer.close();
    }
}

Для сериализации используется интерфейс Deserializer:

import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import org.apache.kafka.connect.json.JsonDeserializer;
import java.util.Map;


public class MyJsonDeserializer implements Deserializer<MyDataClass> {
private JsonDeserializer deserializer = new JsonDeserializer();

@Override
public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
deserializer.configure(configs, isKey);
}


@Override
public MyDataClass deserialize(String topic, byte[] data) {
return (MyDataClass) deserializer.deserialize(topic, data);
}

@Override
public void close() {
deserializer.close();
}
}

Здесь MyDataClass — это пользовательский класс, который будет сериализоваться и десериализоваться.

Для использования Avro в Kafka, вы можете воспользоваться библиотекой Confluent Schema Registry для управления схемами данных:

<dependency>
<groupId>io.confluent</groupId>
<artifactId>kafka-avro-serializer</artifactId>
<version>6.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.confluent</groupId>
<artifactId>common-config</artifactId>
<version>6.0.0</version>
</dependency>

Следующий код на языке Java отвечает за Avro-сериализацию в Kafka:

import io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
import java.util.Map;

public class MyAvroSerializer implements Serializer<MyDataClass> {
private KafkaAvroSerializer serializer = new KafkaAvroSerializer();

@Override
public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
serializer.configure(configs, isKey);
}


@Override
public byte[] serialize(String topic, MyDataClass data) {
return serializer.serialize(topic, data);
}


@Override
public void close() {
serializer.close();
}
}

Пример кода для Avro-десериализации:

import io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import java.util.Map;

public class MyAvroDeserializer implements Deserializer<MyDataClass> {
private KafkaAvroDeserializer deserializer = new KafkaAvroDeserializer();

@Override
public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
deserializer.configure(configs, isKey);
}

@Override
public MyDataClass deserialize(String topic, byte[] data) {
return (MyDataClass) deserializer.deserialize(topic, data);
}

@Override
public void close() {
deserializer.close();
}
}

Таким образом, сериализация и десериализация данных являются важными аспектами при работе с Apache Kafka. Выбор между различными форматами, такими как JSON и Avro, зависит от требований по производительности, эффективности и удобству чтения.

Это делает Apache Kafka универсальным и надежным средством для хранения и обмена большими потоками данных, что позволяет активно использовать этот брокер сообщений в задачах Data Science и разработке распределенных приложений.

Apache Kafka для инженеров данных

Код курса
DEVKI
Ближайшая дата курса
13 марта, 2024
Длительность обучения
24 ак.часов
Стоимость обучения
72 000 руб.

Освоить Apache Kafka на профессиональном уровне в качестве администратора Big Data кластеров, разработчика распределенных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Kafka в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добавить комментарий

Поиск по сайту