Что такое потребительские группы в Kafka и для чего они нужны

курсы kafka rest, курсы администраторов spark, 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

В прошлый раз мы говорили об основах работы с Kafka-топиками, включая основные операции с ними. Сегодня поговорим про потребительские Kafka, благодаря которым брокер Kafka имеет возможность повышения эффективности распределенной работы при обработке массивов Big Data.

Как работают потребительские группы в Apache Kafka: основы параллельного обращения к топикам

Потребительская группа — это объединение потребителей для многопоточного (многопользовательского) использования топиков Kafka. Потребительские группы в Kafka имеют следующие особенности [1]:

  • id — номер группы, который присваивается ей при создании для возможности подключения потребителей, использующих в качестве параметра соединения этот идентификатор (id). Следовательно, для параллельного использования группы, потребители используют один и тот же group.id;
  • брокер Kafka назначает разделы топика потребителю в группе таким образом, что каждый раздел потребляется ровно одним потребителем в группе;
  • потребители видят сообщение в том порядке, в котором они были сохранены в журнале, независимо от того, в какой момент времени они подключились к группе;
  • максимальный параллелизм группы достигается лишь тогда, когда в топике нет разделов.

Особенности работы с потребительскими группами в Kafka: несколько практических примеров

Для работы с потребительскими группами в Kafka используется утилита kafka-consumer-groups.sh. Для того, чтобы вывести список созданных групп, используется параметр --list. Следующая команда отвечает за вывод списка всех групп на сервере [1]:

kafka-consumer-groups.sh --zookeeper zoo1.example.com:2181/kafka-cluster --list

Для того, чтобы добавить описания групп, необходимо заменить параметр --list на --describe и добавить параметр --group, который отвечает за действия над указанной группой [1]:

kafka-consumer-groups.sh --zookeeper zoo1.example.com:2181/kafka-cluster --describe --group testgroup
курсы kafka rest, курсы администраторов spark, 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
Описание указанной группы

В описании выводится таблица, которая содержит следующие элементы группы:

  • GROUP — название группы потребителей;
  • TOPIC — название читаемого топика;
  • PARTITITON — идентификатор читаемого раздела;
  • CURRENT-OFFSET — последнее смещение, зафиксированное группой потребителей для данного раздела топика. Представляет собой позицию, которую занимает потребитель в разделе;
  • LONG-END-OFFSET — текущее максимальное смещение для данного раздела топика из имеющихся в брокере;
  • LAG — разница между CURRENT-OFFSET потребителя и LONG-END-OFFSET брокера для данного раздела топика;
  • OWNER — член группы потребителей, который в настоящий момент выполняет потребление данного раздела топика. Представляет собой произвольный идентификатор, задаваемый самим членом группы [1].

Для удаления группы используется команда —delete совместно с командой —group, которая в качестве параметра принимает название удаляемой группы:

kafka-consumer-groups.sh --zookeeper
zoo1.example.com:2181/kafka-cluster --delete --group testgroup

Таким образом, благодаря поддержке механизма потребительских групп, Kafka имеет возможность повышения эффективности параллельной работы с массивами Big Data. 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.

Администрирование кластера Kafka

Код курса
KAFKA
Ближайшая дата курса
24 января, 2022
Длительность обучения
24 ак.часов
Стоимость обучения
54 000 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

Источники

  1. Н.Нархид, Г.Шапира, Т.Палино. Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных

Добавить комментарий

Поиск по сайту