Продюсер

курсы kafka rest, apache kafka для начинающих, kafka это, big data курсы, kafka streams, курс kafka spark, курсы по kafka, курсы big data москва, курс kafka spark, курс kafka spark, курсы администрирования kafka, курс kafka spark, apache kafka для начинающих, kafka это, ksql, kafka streams, обучение kafka, курсы потоковой обработки kafka, курс kafka spark, Big Data, курсы kafka rest, apache kafka для начинающих, kafka это, big data курсы, kafka streams, курс kafka spark, курсы по kafka, курсы big data москва, курс kafka spark, apache kafka для начинающих, apache kafka, курсы администраторов spark, apache kafka для начинающих, Big Data, Data Science, kafka streaming, Kafka, брокер kafka, avro

Продюсер – это приложение, которое создает и опубликовывает события в виде сообщений, информируя об изменениях в существующих данных или создании новых. Это приложение может представлять собой как микросервис, так и устройство IoT, и может быть реализовано на любом языке программирования, поддерживающем выбранный протокол. Для взаимодействия и обмена сообщениями приложение должно использовать протокол, поддерживаемый сервером. Примеры продюсеров в распределенных системах могут включать в себя [1]:

  1. Продюсеры сообщений в системах сообщений: в распределенных системах, использующих системы сообщений (например, Apache Kafka, RabbitMQ), продюсер генерирует и отправляет сообщения в темы или очереди, где они могут быть обработаны потребителями.

  2. Продюсеры в клиент-серверных приложениях: в клиент-серверной архитектуре распределенных систем продюсер может быть клиентским приложением, которое генерирует запросы и отправляет их серверу для обработки.

  3. Продюсеры в системах потоковой обработки данных: в системах потоковой обработки данных продюсеры генерируют и передают потоки данных, которые затем могут быть обработаны различными компонентами, такими как потребители данных.

Рассмотрим ниже небольшой пример продюсера на примере брокера Kafka.

Продюсер в системе Kafka, также известный как Kafka producer, представляет собой фрагмент кода, исполняемый на стороне приложения, который ответственен за генерацию и передачу сообщений Big Data другим получателям (consumer) в распределенном кластере Kafka. Каждый Kafka-продюсер включает в себя 2 атрибута [2]:

  • bootstrap.servers — список брокеров producer для соединения с кластером Kafka. Обычно рекомендуется использовать по меньшей мере два брокера, чтобы продюсер мог подключиться к кластеру при сбое одного из них;
  • value.serializer — класс-сериализатор, применяемый для сериализации (преобразования объектов в байтовый массив) ключей записей (сообщений) для отправки брокерам в кластере Kafka. В качестве сериализаторов используются классы StringSerializer (для сериализации строковых объектов) и IntegerSerializer (для сериализации целочсиленных объектов);

Следующий фрагмент кода на языке Java отвечает за создание Kafka-продюсера [3]:

import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Настройки для продюсера Kafka
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "local:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // Экземпляр продюсера Kafka
        Producer<String, String> producer = new org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer<>(properties);

        // Параметры для отправки сообщения
        String topic = "my-topic";
        String key = "my-key"; // Может быть null
        String value = "my-value";

        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, key, value);

        // Отправка сообщения
        producer.send(record, (metadata, exception) -> {
            if (exception == null) {
                System.out.printf("Сообщение успешно отправлено в топик%s с оффсетом %d%n",
                        metadata.topic(), metadata.offset());
            } else {
                System.err.println("Ошибка при отправке сообщения: " + exception.getMessage());
            }
        });

        // Закрытие продюсера Kafka
        producer.close();
    }
}

Администрирование кластера Kafka

Администрирование Arenadata Streaming Kafka

Apache Kafka для инженеров данных

Записаться на курс

Смотреть раcписание

 

Источники

  1. https://itglobal.com/ru-ru/company/blog/chto-takoe-raspredelennye-vychisleniya/
  2. https://kafka.apache.org/documentation/
  3. Н.Нархид, Г.Шапира, Т.Палино. Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных
Контакты авторизированного учебного центра
«Школа Больших Данных»
Адрес:
127576, г. Москва, м. Алтуфьево, Илимская ул. 5 корпус 2, офис 319, БЦ «Бизнес-Депо»
Часы работы:
Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00
Остались вопросы?
Звоните нам +7 (495) 414-11-21 или отправьте сообщение через контактную форму. Также вы можете найти ответы на ваши вопросы в нашем сборнике часто задаваемых вопросов.
Оставьте сообщение, и мы перезвоним вам в течение рабочего дня
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Или напишите нам в соц.сетях
Поиск по сайту