partizionamento dei flussi kafka

Kafka Streams partiziona i dati per elaborarli. In entrambi i casi, questo partizionamento è ciò che consente la localizzazione dei dati, l'elasticità, la scalabilità, le prestazioni elevate e la tolleranza agli errori. Kafka Streams utilizza i concetti di partizioni e attività come unità logiche del suo modello di parallelismo basato sulle partizioni di argomento Kafka.

1. Cos'è il partizionamento Kafka?
2. In che modo Kafka partiziona i dati?
3. Quante partizioni dovrebbe avere un argomento Kafka?
4. I flussi Kafka sono distribuiti?
5. Quante partizioni Kafka sono troppe?
6. Kafka tira o spinge?
7. Possiamo aumentare le partizioni Kafka?
8. Perché viene utilizzato Apache Kafka?
9. Come si aumentano le dimensioni di una partizione Kafka?
10. Possiamo usare Kafka senza guardiano dello zoo?
11. Come scelgo una partizione Kafka?
12. Può Kafka avere più consumatori?

Cos'è il partizionamento Kafka?

Le partizioni sono il principale meccanismo di concorrenza in Kafka. Un argomento è diviso in 1 o più partizioni, consentendo di ridimensionare i carichi del produttore e del consumatore. In particolare, un gruppo di consumatori supporta tanti consumatori quante sono le partizioni per un argomento.

In che modo Kafka partiziona i dati?

Gli argomenti di Kafka sono suddivisi in una serie di partizioni. Le partizioni consentono di parallelizzare un argomento suddividendo i dati in un particolare argomento su più broker: ogni partizione può essere posizionata su una macchina separata per consentire a più consumatori di leggere da un argomento in parallelo.

Quante partizioni dovrebbe avere un argomento Kafka?

Per la maggior parte delle implementazioni si desidera seguire la regola pratica di 10 partizioni per argomento e 10.000 partizioni per cluster Kafka. Andare oltre tale importo può richiedere un monitoraggio e un'ottimizzazione aggiuntivi.

I flussi Kafka sono distribuiti?

La libreria Apache Kafka Streams viene utilizzata dalle aziende di tutto il mondo per eseguire l'elaborazione di flussi distribuiti su Apache Kafka. Un aspetto di questo framework di cui si parla meno è la sua capacità di memorizzare lo stato locale, derivato dall'elaborazione del flusso.

Quante partizioni Kafka sono troppe?

Come linea guida per prestazioni ottimali, non dovresti avere più di 4000 partizioni per broker e non più di 200.000 partizioni in un cluster.

Kafka tira o spinge?

Con Kafka i consumatori estraggono dati dai broker. Altri broker di sistemi inviano dati o trasmettono dati ai consumatori. ... Poiché Kafka è basato su pull, implementa un batching aggressivo di dati. Kafka, come molti sistemi basati su pull, implementa un lungo sondaggio (SQS, Kafka lo fanno entrambi).

Possiamo aumentare le partizioni Kafka?

Apache Kafka ci fornisce il comando alter per cambiare il comportamento dell'argomento e aggiungere / modificare le configurazioni. Useremo il comando alter per aggiungere più partizioni a un argomento esistente. Nota: sebbene Kafka ci consenta di aggiungere più partizioni, NON è possibile diminuire il numero di partizioni di un argomento.

Perché viene utilizzato Apache Kafka?

Apache Kafka può essere utilizzato per la registrazione o il monitoraggio. È possibile pubblicare i log negli argomenti di Kafka. I log possono essere archiviati in un cluster Kafka per un po 'di tempo. Lì possono essere aggregati o elaborati.

Come si aumentano le dimensioni di una partizione Kafka?

Caso d'uso di esempio:

Se si dispone di un argomento Kafka ma si desidera modificare il numero di partizioni o repliche, è possibile utilizzare una trasformazione in streaming per trasmettere automaticamente tutti i messaggi dall'argomento originale a un nuovo argomento Kafka che ha il numero desiderato di partizioni o repliche.

Possiamo usare Kafka senza guardiano dello zoo?

Non puoi usare kafka senza guardiano dello zoo. ... Quindi il guardiano dello zoo viene utilizzato per eleggere un controllore dai broker. Zookeeper gestisce anche lo stato dei broker, quale broker è vivo o morto. Zookeeper gestisce anche la configurazione di tutti gli argomenti, quale argomento contiene quali partizioni ecc.

Come scelgo una partizione Kafka?

Come scegliere il numero di argomenti / partizioni in un cluster Kafka?

1. Più partizioni portano a una maggiore produttività. ...
2. Più partizioni richiedono più handle di file aperti. ...
3. Più partizioni possono aumentare l'indisponibilità. ...
4. Più partizioni possono aumentare la latenza end-to-end. ...
5. Più partizioni possono richiedere più memoria nel client. ...
6. Sommario. ...
7. Interessato a altro?

Può Kafka avere più consumatori?

Sebbene Kafka consenta un solo consumatore per partizione di argomento, potrebbero esserci più gruppi di consumatori che leggono dalla stessa partizione. Più consumatori possono iscriversi a un argomento con un ID gruppo di consumatori comune, sebbene in questo caso Kafka passi dalla modalità sub / pub a un approccio di messaggistica in coda.