Что такое потоки и как их создавать в Kafka

KSQL, Big Data, потоки, таблицы, топик, Kafka, Kafka Streams, библиотека, DAG, данные, топик, разделы, задачи, 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

В прошлый раз мы говорили про события в брокере Kafka. Сегодня поговорим про потоки в распределенном брокере Apache Kafka. Читайте далее про особенности и способы создания потоков в распределенной среде Kafka.

Для чего нужны потоки в Kafka и как они работают

Потоки в Kafka — это неизменяемые коллекции данных, которые предназначены для добавления данных в топики Kafka. Kafka-потоки также являются потоками фактов, где каждый факт представляет собой уникальное и неизменяемое событие (event). Данные потоков хранятся в виде структуры ключ-значение (key-value). Создавать Kafka-потоки можно двумя способами:

  • с помощью библиотеки Kafka Streams;
  • с помощью платформы KSQL.

Каждый из этих способов мы подробно рассмотрим далее на практических примерах.

Особенности создания потоков в Kafka: несколько практических примеров

Один из способов создания потоков в Kafka является использование инструментов библиотеки Kafka Streams. Kafka Streams — это клиентская библиотека Apache Kafka, позволяющая создавать приложения и микросервисы с потоковой обработкой, которые хранятся в Kafka-кластере. Для того, чтобы создавать потоки посредством Kafka Streams, используется класс KStreamBuilder. Следующий код на языке Java отвечает за создание потока с помощью Kafka Streams [1]:

KStreamBuilder builder = new KStreamBuilder();
KStream<String, String> textLines = builder.stream(inputTopic);
Pattern pattern = Pattern.compile("\\W+", Pattern.UNICODE__CHARACTER__CLASS);

Как видно из вышеприведенного примера, метод stream() принимает в качестве параметра название темы и запускает поток. Потоки также можно создавать через платформу KSQL. KSQL — это платформа для потоковой обработки больших данных в брокере Kafka с помощью структурированных SQL-запросов. Структуры данных в KSQL — это программные единицы, которые способны хранить и обрабатывать множество данных, связанных логикой KSQL. В KSQL структуры данных представлены в виде специальных коллекций, которые отвечают за хранение и создание последовательности событий (events). Следующий код на диалекте KSQL отвечает за создание потока и сохранение его в формате JSON (JavaScript Object Notation) [1]:

CREATE STREAM pageviews (
page_id BIGINT,
viewtime BIGINT,
user_id VARCHAR
) WITH (
KAFKA_TOPIC = 'keyless-pageviews-topic',
VALUE_FORMAT = 'JSON'
);

Как видно из кода, структура создания потока очень напоминает создание обычной SQL-таблицы с указанием данных и их типов. Параметр KAFKA_TOPIC указывает на соответствующий топик в брокере Kafka. Параметр VALUE_FORMAT указывает на формат хранения значений потока (например, CSV, JSON, AVRO). Значения потока могут иметь значение NULL, а также один общий ключ (очень распространено в JSON-формате).

Таким образом, благодаря потокам, брокер Kafka гарантирует высокую скорость обработки данных благодаря их распараллеливанию, что делает Apache Kafka полезным средством для каждого специалиста в области анализа и обработки больших данных, от Data Scientist’а до разработчика распределенных приложений.

Apache Kafka для инженеров данных

Код курса
DEVKI
Ближайшая дата курса
11 апреля, 2023
Длительность обучения
32 ак.часов
Стоимость обучения
88 000 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