Как KRaft влияет на скорость работы и хранение данных в Apache Kafka

Недавно мы писали об изменении статуса и улучшении протокола KRaft в Apache Kafka 3.3. Сегодня погрузимся в эту тему чуть глубже и рассмотрим, как отказ от Zookeeper влияет на количество разделов и возможность одного и того же кластера Kafka с одним набором топиков обслуживать разные типы приложений в различных бизнес-сценариях....

Apache Kafka 3.3.2: краткий обзор январского релиза 2023

23 января 2023 года вышел очередной релиз самой популярной платформы потоковой передачи событий. Разбираемся с новинками Apache Kafka 3.3.2: готовность протокола KRaft, новый API для метрик, разделитель по умолчанию для записей без ключа, исправления и улучшения, важные для дата-инженера и администратора кластера. Apache Kafka 3.3.2: главные новинки и изменения Минорный...

Управление хранением данных в Apache Kafka: 5 главных конфигураций

Политики хранения, сжатия и очистки данных в топиках Apache Kafka: какие конфигурации нужно настроить, чтобы работать с файлами распределенных логов наиболее эффективно. Ликбез для администратора кластера Kafka и дата-инженера. Хранение данных в Apache Kafka Мы уже писали, что топик в Apache Kafka представляет собой не физическое, а логическое хранение данных....

Автомасштабирование приложений-потребителей из Apache Kafka на Kubernetes

В этой статье рассмотрим настройку инфраструктуры Kubernetes для потоковой платформы комплексных мобильных приложений на основе Apache Kafka. Что поможет добиться оптимальной масштабируемости приложений-потребителей и высокой доступности всей Big Data системы. Проблемы масштабирования платформы Grab из приложений-потребителей Apache Kafka Grab считается ведущей платформой суперприложений в 8 странах Юго-Восточной Азии, которая предоставляет...

Профессиональная вендор-независимая сертификация по продуктам Big Data в 2023 году

Риски и возможности отечественного рынка труда с точки зрения профессиональной сертификации по технологиям больших данных. Как и зачем Школа Больших Данных разрабатывает профессиональную вендор-независимую сертификацию по продуктам и технологиям Big Data для еще лучшей подготовки и оценки ИТ-специалистов на российском рынке, опустевшем после ухода западных вендоров. Как изменился рынок профессиональных...

Flink + Kafka: Confluent купил Immerok

Зачем корпорации Confluent, которая продвигает Apache Kafka, понадобился Flink-стартап, чего ожидать от очередного слияния поглощения крупным игроком более мелкого предприятия, и какую пользу это принесет экосистеме потоковой передачи событий. Что Immerok и зачем это Confluent Год только начался, а в мире Big Data уже появились интересные новости. 6 января в...

События, сообщения, микросервисы и Apache Kafka: архитектурный холивар

Хотя Apache Kafka часто используется в качестве шины обмена данными в микросервисной архитектуре, о чем мы писали здесь, не стоит воспринимать эту платформу как хранилище событий. В чем разница между событием и сообщением, а также другие тонкости построения микросервисной архитектуры, управляемой событиями. События vs сообщения Событие — это сообщение программной...

СУБД вместо очереди сообщений: опыт команды Dagster Cloud

Использование СУБД вместо очереди сообщений считается антипаттерном, однако, команда разработки облачной системы организации конвейеров обработки данных Dagster Cloud выбрала PostgreSQL вместо Apache Kafka для регистрации событий. Разбираемся, почему плохой шаблон принес хорошие результаты и что нужно учитывать при выборе технологии. Почему не стоит использовать СУБД вместо очереди сообщений Dagster Cloud...

CDC с Kestra вместо Debezium с Kafka Connect

Как реализовать CDC-сценарий, используя платформу оркестрации Kestra вместо Debezium с Kafka Connect для планирования и управления конвейером обработки данных. За счет чего Kestra работает эффективнее Debezium с коннекторами Kafka Connect и при чем здесь Apache AirFlow с NiFi. Что не так с реализацией CDC на Debezium с Kafka Connect Мы...

Группы потребителей в Apache Kafka и микросервисы

Как количество разделов топика Apache Kafka  влияет на потребителей и продюсеров, зачем нужны группы потребителей и как этот механизм реализует идею микросервисной архитектуры Big Data систем. Как работают группы потребителей в Apache Kafka Будучи распределенной платформой потоковой передачи событий, Apache Kafka выполняет роль средства обмена сообщениями между  приложениями-продюсерами и приложениями-потребителями...