Что такое сериализация в Kafka

apache kafka для начинающих, apache kafka, курсы администраторов spark, apache kafka для начинающих, Big Data, Data Science, kafka streaming, Kafka, брокер kafka, avro, курсы kafka rest, apache kafka для начинающих, kafka это, big data курсы, kafka streams, курс kafka spark, курсы по kafka, курсы big data москва, 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 для обработки и передачи потоков данных в реальном времени. Одной из ключевых концепций в Kafka является сериализация данных. Сериализация — это процесс преобразования объекта в поток байтов, который может быть легко передан по сети или сохранен в хранилище данных.  Сериализация в Apache Kafka предоставляет несколько важных преимуществ, которые существенно облегчают обмен данными в рамках этой распределенной системы обработки потоков данных[1]:

  1. Передача объектов через сеть: когда вы отправляете сообщение в Kafka, оно должно быть представлено в виде потока байтов. Сериализация позволяет преобразовывать сложные объекты в последовательность байтов, которую можно безопасно передавать через сеть.
  2. Поддержка различных форматов данных: Kafka позволяет использовать различные форматы данных в сообщениях. Вместо ограничения только строками, вы можете использовать JSON, Avro, Protobuf и другие форматы данных, которые соответствуют вашим потребностям. Сериализация делает это возможным.
  3. Унификация обмена данными между разными языками программирования: Когда различные компоненты системы используют разные языки программирования, сериализация позволяет им обмениваться данными в стандартизированном формате. Это особенно важно в микросервисных архитектурах, где различные службы могут быть написаны на разных языках.
  4. Эффективное хранение данных: При хранении данных в топиках Kafka сериализация позволяет представить их в формате, который эффективно использует ресурсы хранилища. Это особенно важно в сценариях с большим объемом данных.
  5. Поддержка эволюции схем данных: Некоторые форматы сериализации, такие как Avro и Protobuf, предоставляют поддержку эволюции схем данных. Это означает, что вы можете вносить изменения в структуру данных, не нарушая совместимость с предыдущими версиями кода.

Сериализация в Kafka: особенности работы

Kогда вы отправляете сообщение в Kafka, оно должно быть представлено в виде потока байтов. Сериализация позволяет нам преобразовать объекты в байтовый формат для передачи их через топики Kafka. При получении сообщения из топика, оно десериализуется обратно в объект для обработки. Рассмотрим примеры использования сериализации в Kafka с помощью библиотеки Apache Kafka и языка программирования Java [2]:

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;


import java.util.Properties;


public class KafkaSerializationExample {


    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC_NAME = "example-topic";


    public static void main(String[] args) {


        Properties producerProps = new Properties();
        producerProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        producerProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        producerProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());


        Properties consumerProps = new Properties();
        consumerProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        consumerProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        consumerProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());


        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(producerProps);




        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME, "key", "Hello, Kafka!");
        producer.send(record);


        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC_NAME));


        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
        for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : records) {
            System.out.printf("Consumed record with key %s and value %s%n", consumerRecord.key(), consumerRecord.value());
        }




        producer.close();
        consumer.close();

    }
}

В этом примере мы использовали StringSerializer и StringDeserializer для сериализации и десериализации сообщений в формате строк. Также стоит отметить, что при сериализации и десериализации необходимо правильно выставить настройки в конфигурации объекта свойств Properties.

Для более сложных объектов, таких как Java объекты, мы можем использовать JSON-сериализацию, предварительно настроив ее под свои нужды:

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;


import java.io.IOException;
import java.util.Map;


public class JsonSerializer<T> implements Serializer<T>, Deserializer<T> {


    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();


    @Override
    public byte[] serialize(String topic, T data) {
        try {
            return objectMapper.writeValueAsBytes(data);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("Error serializing object", e);
        }
    }


    @Override
    public T deserialize(String topic, byte[] data) {
        try {
            return objectMapper.readValue(data, objectType());
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("Error deserializing object", e);
        }
    }


    protected Class<T> objectType() {
        // Замените на конкретный тип объекта, который вы ожидаете
        return (Class<T>) Object.class;
    }


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


    @Override
    public void close() {
    }
}

Теперь мы можем использовать наш JsonSerializer вместо StringSerializer для работы с объектами:

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;


import java.util.Properties;


public class KafkaJsonSerializationExample {


    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC_NAME = "json-example-topic";


    public static void main(String[] args) {


        Properties producerProps = new Properties();
        producerProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        producerProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        producerProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonSerializer.class.getName());


        Properties consumerProps = new Properties();
        consumerProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        consumerProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        consumerProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonSerializer.class.getName());


        KafkaProducer<String, User> producer = new KafkaProducer<>(producerProps);


        User user = new User("John Doe", 25);
        ProducerRecord<String, User> record = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME, "key", user);
        producer.send(record);


        KafkaConsumer<String, User> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

       

        consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC_NAME));


        ConsumerRecords<String, User> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
        for (ConsumerRecord<String, User> consumerRecord : records) {
            System.out.printf("Consumed record with key %s and value %s%n", consumerRecord.key(), consumerRecord.value());
        }



        producer.close();
        consumer.close();
    }
}

Как видно из вышеприведенного фрагмента кода, мы использовали наш предварительно настроенный JsonSerializer для сериализации сложных объектов.

Таким образом, сериализация в Kafka играет ключевую роль в обеспечении эффективного, гибкого и стандартизированного обмена данными между компонентами системы обработки потоков данных.

Apache Kafka для инженеров данных

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

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

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

Источники

  1. https://kafka.apache.org/documentation/#consumerconfigs
  2. Н.Нархид, Г.Шапира, Т.Палино. Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных

Добавить комментарий

Поиск по сайту