particionamento de streams kafka

O Kafka Streams particiona os dados para processá-los. Em ambos os casos, esse particionamento é o que permite a localização dos dados, elasticidade, escalabilidade, alto desempenho e tolerância a falhas. O Kafka Streams usa os conceitos de partições e tarefas como unidades lógicas de seu modelo de paralelismo com base nas partições de tópico Kafka.

1. O que é particionamento Kafka?
2. Como o Kafka particiona os dados?
3. Quantas partições um tópico Kafka deve ter?
4. Os streams de Kafka são distribuídos?
5. Quantas partições Kafka são demais?
6. Kafka puxa ou empurra?
7. Podemos aumentar as partições Kafka?
8. Por que o Apache Kafka é usado?
9. Como faço para aumentar o tamanho de uma partição Kafka?
10. Podemos usar Kafka sem zookeeper?
11. Como escolho uma partição Kafka?
12. O Kafka pode ter vários consumidores?

O que é particionamento Kafka?

As partições são o principal mecanismo de simultaneidade no Kafka. Um tópico é dividido em 1 ou mais partições, permitindo que as cargas do produtor e do consumidor sejam dimensionadas. Especificamente, um grupo de consumidores oferece suporte a tantos consumidores quanto partições para um tópico.

Como o Kafka particiona os dados?

Os tópicos do Kafka são divididos em várias partições. As partições permitem paralelizar um tópico dividindo os dados em um tópico específico em vários brokers - cada partição pode ser colocada em uma máquina separada para permitir que vários consumidores leiam um tópico em paralelo.

Quantas partições um tópico Kafka deve ter?

Para a maioria das implementações, você deseja seguir a regra prática de 10 partições por tópico e 10.000 partições por cluster Kafka. Ir além desse valor pode exigir monitoramento e otimização adicionais.

Os streams de Kafka são distribuídos?

A biblioteca Apache Kafka Streams é usada por empresas em todo o mundo para realizar processamento de stream distribuído no Apache Kafka. Um aspecto desta estrutura que é menos falado é sua capacidade de armazenar o estado local, derivado do processamento de fluxo.

Quantas partições Kafka são demais?

Como diretriz para um desempenho ideal, você não deve ter mais de 4.000 partições por corretor e não mais de 200.000 partições em um cluster.

Kafka puxa ou empurra?

Com o Kafka, os consumidores obtêm dados de corretores. Outros corretores de sistemas enviam dados ou transmitem dados aos consumidores. ... Como o Kafka é baseado em pull, ele implementa lotes agressivos de dados. Kafka, como muitos sistemas baseados em pull, implementa uma longa enquete (SQS, Kafka fazem).

Podemos aumentar as partições Kafka?

O Apache Kafka nos fornece o comando alter para alterar o comportamento do Tópico e adicionar / modificar configurações. Estaremos usando o comando alter para adicionar mais partições a um tópico existente. Nota: Embora o Kafka nos permita adicionar mais partições, NÃO é possível diminuir o número de partições de um Tópico.

Por que o Apache Kafka é usado?

Apache Kafka pode ser usado para registro ou monitoramento. É possível publicar logs em tópicos Kafka. Os logs podem ser armazenados em um cluster Kafka por algum tempo. Lá, eles podem ser agregados ou processados.

Como faço para aumentar o tamanho de uma partição Kafka?

Exemplo de caso de uso:

Se você tem um tópico Kafka, mas deseja alterar o número de partições ou réplicas, pode usar uma transformação de streaming para transmitir automaticamente todas as mensagens do tópico original para um novo tópico Kafka que tem o número desejado de partições ou réplicas.

Podemos usar Kafka sem zookeeper?

Você não pode usar kafka sem zookeeper. ... Então zookeeper é usado para eleger um controlador entre os corretores. O Zookeeper também gerencia o status dos corretores, qual corretor está vivo ou morto. Zookeeper também gerencia toda a configuração de tópicos, que tópico contém quais partições etc.

Como escolho uma partição Kafka?

Como escolher o número de tópicos / partições em um cluster Kafka?

1. Mais partições levam a uma maior taxa de transferência. ...
2. Mais partições requerem mais identificadores de arquivos abertos. ...
3. Mais partições podem aumentar a indisponibilidade. ...
4. Mais partições podem aumentar a latência de ponta a ponta. ...
5. Mais partições podem exigir mais memória no cliente. ...
6. Resumo. ...
7. Interessado em mais?

O Kafka pode ter vários consumidores?

Embora o Kafka permita apenas um consumidor por partição de tópico, pode haver vários grupos de consumidores lendo na mesma partição. Vários consumidores podem se inscrever em um Tópico sob um ID de Grupo de Consumidores comum, embora, neste caso, Kafka mude do modo subs / pub para uma abordagem de mensagens em fila.