2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-13 00:02
Kafka-Themen sind Kategorien zum Organisieren von Nachrichten. Jedes Thema hat einen Namen, der im gesamten Kafka-Cluster eindeutig ist. Nachrichten werden an bestimmte Themen gesendet und von diesen gelesen. Mit anderen Worten: Producer schreiben Daten in Topics und Consumer lesen Daten aus Topics. Kafka-Themen sind Multi-Subscriber.
Wie definieren Sie Kafka-Themen?
Kafka-Thema. Ein Thema ist ein Kategorie-/Feed-Name, zu dem Datensätze gespeichert und veröffentlicht werden. Wie bereits erwähnt, sind alle Kafka-Aufzeichnungen in Themenbereichen organisiert. Producer-Anwendungen schreiben Daten in Topics und Consumer-Anwendungen lesen aus Topics.
Was ist Kafka in einfachen Worten?
Kafka ist eine Open-Source-Software, die einen Rahmen zum Speichern, Lesen und Analysieren von Streaming-Daten bietet. … Kafka wurde ursprünglich bei LinkedIn entwickelt, wo es eine Rolle bei der Analyse der Verbindungen zwischen Millionen professioneller Benutzer spielte, um Netzwerke zwischen Menschen aufzubauen.
Ist ein Kafka-Thema eine Warteschlange?
Ein Kafka-Thema ist für Fehlertoleranz und Skalierbarkeit in Einheiten unterteilt, die als Partitionen bezeichnet werden. Verbrauchergruppen ermöglichen es Kafka, sich wie eine Warteschlange zu verh alten, da jede Verbraucherinstanz in einer Gruppe Daten aus einem nicht überlappenden Satz von Partitionen (innerhalb eines Kafka-Themas) verarbeitet.
Was genau ist Kafka?
Apache Kafka ist eine Framework-Implementierung eines Softwarebusses mit Stream-Processing. Es ist eine Open-Source-Softwareplattform, die von entwickelt wurdeder Apache Software Foundation, geschrieben in Scala und Java. Das Projekt zielt darauf ab, eine einheitliche Plattform mit hohem Durchsatz und geringer Latenz für die Verarbeitung von Echtzeit-Daten-Feeds bereitzustellen.
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Wofür wird Kafka verwendet?
Kafka wird hauptsächlich verwendet, um Echtzeit-Streaming-Datenpipelines und Anwendungen zu bauen, die sich an die Datenströme anpassen. Es kombiniert Messaging, Speicherung und Stream-Verarbeitung, um die Speicherung und Analyse sowohl historischer als auch Echtzeitdaten zu ermöglichen.
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