Что такое смещения и как они работают в Kafka

курсы администраторов spark, курс kafka spark, 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 про работу с потребительскими группами в Kafka. Сегодня рассмотрим основы работы со смещениями в брокере Kafka. Читайте далее про особенности работы со смещениями в брокере Apache Kafka, благодаря которым этот распределенный брокер может избегать различных потерь данных.

Как работают смещения в Kafka: особенности обработки Big Data записей

Смещение (offset) в Kafka — порядковый номер (индекс), который указывает на положение записи (сообщения) в топике (или в разделе топика). Информация о смещениях (порядковые номера всех записей) хранится в специальном топике __consumer_offsets. Брокер Kafka узнает о появлении новой записи благодаря фиксации смещений. Фиксация смещений — это обновление текущей позиции (или добавление новой) записи в разделе топика. При фиксации смещения Kafka публикует сообщение об этом событии в топик commit-log и сохраняет структуру в памяти, где было сопоставление раздела или топика с последним смещением. Это делается для быстрого извлечения записи [1].

Как работает импорт и экспорт смещений в брокере Kafka: несколько практических примеров

За работу со смещениями (и не только с ними) отвечает утилита kafka-run-class.sh (kafka-run-class.bat в Windows), которая отвечает за выполнение соответствующих Java-классов в среде брокера Kafka. Для того, чтобы выполнить экспорт (выгрузить все смещения) смещений, необходимо указать группу, в которой они находятся (за это отвечает команда --group), а затем через команду --output-file выгрузить смещения, создав соответственный файл [1]:

курсы администраторов spark, курс kafka spark, 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
Результат импорта смещений
kafka-run-class.sh kafka.tools.ExportZkOffsets
--zkconnect zoo1.example.com:2181/kafka-cluster --group testgroup
--output-file offsets

Импорт смещений представляет собой противоположность экспорту, то есть на входе принимается файл, полученный в результате экспорта из прошлого раздела. При импорте смещений в другие разделы они устанавливаются как текущие [1]:

kafka-run-class.sh kafka.tools.ImportZkOffsets --zkconnect zoo1.example.com:2181/kafka-cluster --input-file offsets

Стоит также отметить, что для команды импорта параметр —group не используется, так как названия групп потребителей включены в импортируемый файл по умолчанию.

Таким образом, благодаря смещениям, брокер Kafka может гарантировать весьма надежное хранение Big Data с низким уровнем их потерь. 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