Версия сайта для слабовидящих
Что представляет собой очередное предложение по улучшению проекта Apache Kafka, которое расширяет возможности этой распределенной платформы потоковой передачи событий, превращая ее в средство долговременного хранения данных. Надежность vs скорость: вечный компромисс в Apache Kafka Изначально Apache Kafka позиционировалась как middleware, т.е. сервисный слой для асинхронной интеграции нескольких информационных систем. Этот...
Управление кластерами и коннекторами Apache Kafka в Arenadata Streaming с ADSCC
В январе 2023 года компания Arenadata, российский разработчик отечественных Big Data решений, выпустила средство мониторинга и управления коннекторами Apache Kafka для своего продукта Arenadata Streaming (ADS). Знакомимся с возможностями и ограничениями ADSCC. Arenadata Streaming Command Center для управления коннекторами Kafka Одной из главных фишек продуктов Arenadata, является ADCM (Arenadata Cluster...
8 исправленных ошибок в Apache Kafka 3.5.1
Недавно мы писали про уязвимости Apache Kafka, обнаруженные и исправленные в 2023 и 2022 гг. Сегодня рассмотрим, как одна из них устранена в отладочном релизе 3.5.1, опубликованного 21 июля 2023 года. А также познакомимся с другими улучшениями и исправлениями ошибок этого выпуска. Обновления Apache Kafka 3.5.1 Релиз Apache Kafka 3.5.1...
6 уязвимостей Apache Kafka за последние 2 года
Как кодек сжатия snappy может вызвать ошибку нехватки памяти на брокерах, что может нарушить пользовательская JAAS-конфигурация клиента с протоколом безопасности на основе SASL и еще 4 уязвимости Apache Kafka в 2023 и 2022 гг. Уязвимости Apache Kafka 2023 года В 2023 году обнаружена уязвимость CVE-2023-34455, связанная с тем, что клиенты,...
Apache Kafka 3.5.0: обзор июньского релиза
15 июня 2023 года опубликован очередной выпуск самой популярной распределенной платформы потоковой передачи событий. Разбираемся с новинками Apache Kafka 3.5.0, особенно важными для разработчиков, дата-инженеров и администраторов кластера. Обновления брокеров, контроллеров, продюсеров и потребителей Релиз Apache Kafka 3.5.0 богат на новинки: в нем 50 улучшений и почти 80 исправленных ошибок....
Обработка ошибок в потребителе Kafka с try-except: пример
Самый простой способ организовать обработку и логирование ошибок в приложении-потребителе, чтобы продолжать считывание из Apache Kafka, даже если продюсер изменил структуру полезной нагрузки сообщения. Публикация данных в Kafka Напомним, Apache Kafka, в отличие от RabbitMQ, не позволяет организовать очередь недоставленных сообщений (DLQ, Dead Letter Queue) средствами самой платформы, о чем мы...
DLQ в Kafka для AVRO-сообщений в Spark-приложении с библиотекой ABRiS
Недавно мы писали про лучшие практики работы с очередями недоставленных сообщений в Apache Kafka. Сегодня рассмотрим, как реализовать DLQ для AVRO-сообщений в приложении Spark Streaming c библиотекой ABRiS. DLQ для Apache Kafka в Spark-приложении Ситуация, когда приложение-продюсер вдруг изменяет формат или схему данных, публикуемых в Apache Kafka, на практике случается....
Как будет реализован KIP-932 для общих групп потребителей в Apache Kafka
Недавно мы писали про группы общего доступа в Apache Kafka, которые планируется реализовать в KIP-932. Сегодня рассмотрим, как именно это предполагается сделать. Принципы работы группы общего доступа Предложение по улучшению Kafka (KIP, Kafka Improvement Proposal) предполагает внесение значительных изменений. Все начинается с публикации предложения, которое рассматривается сообществом, комментируется и пересматривается до...
Очереди и группы общего доступа для потребителей Apache Kafka: разбираемся с KIP-932
Что такое группы общего доступа для потребителей, чем это отличается от существующей концепции группы потребителей, почему в Apache Kafka появляются очереди и чем это улучшит потоковую обработку событий. Что такое KIP-932: группы общего доступа потребления данных из Apache Kafka Напомним, группы потребителей в Kafka предназначены для повышения надежности упорядоченной доставки...
3 способа прочитать данные из Kafka с помощью Spark
Как Spark-приложение может прочитать данные из топиков Kafka: обзор вариантов и способов их использования. А также рассмотрим, почему Spark Structured Streaming заменила прямой поток и подход на основе приемника. Прямой поток и подход на основе приемника Будучи мощным фреймворком разработки распределенных приложений, Apache Spark позволяет считывать данные в потоковом режиме...