A B C D E F G H I K L M N O P R S T W Y Z Б В Е И К М О П Т Ц

Yandex Managed Kafka

Yandex, GreenPlum, Big Data, nosql, Hadoop, MapReduce, Kafka

Apache Kafka является распределенной системой обмена сообщениями, широко используемой для построения отказоустойчивых и масштабируемых потоков данных. Yandex Managed Kafka предоставляет управляемый сервис Kafka, который облегчает развертывание и управление кластерами Kafka без необходимости заботиться о инфраструктуре.

Начало работы с Yandex Managed Kafka

Для того, чтобы начать пользоваться Yandex Managed Kafka, необходимо выполнить несколько небольших шагов:

  1. Первым шагом является создание кластера Kafka в Yandex Cloud. Это можно сделать через консоль управления Yandex Cloud или с использованием Yandex.Cloud CLI. Необходимо будет подождать, когда кластер будет готов к работе: его статус на панели Managed Service for Apache Kafka сменится на Running, а состояние — на Alive. Это может занять некоторое время.
  2. Далее подключаемся к кластеру через подключение SSL-сертификата:
mkdir $HOME\.kafka; curl.exe -o $HOME\.kafka\YandexInternalRootCA.crt https://storage.yandexcloud.net/cloud-certs/CA.pem
  1. После всех подключений необходимо создать топик. Топик— это способ группировки потоков сообщений по категориям. Продюсеры пишут сообщения в топик, а потребители читают сообщения из него. Для создания топика необходимо в консоли управления выбрать каталог, в котором находится кластер, далее выбираем сервис Managed Service for Kafka.
  2. Для того, чтобы наполнить топик сообщениями, необходимо выполнить следующую команду:
echo "test message" | kafkacat -P \
    -b <FQDN_брокера>:9091 \
    -t <имя_топика> \
    -k key \
    -X security.protocol=SASL_SSL \
    -X sasl.mechanism=SCRAM-SHA-512 \
    -X sasl.username="<логин_производителя>" \
    -X sasl.password="<пароль_производителя>" \
    -X ssl.ca.location=/usr/local/share/ca-certificates/Yandex/YandexInternalRootCA.crt -Z
  1. За чтение сообщений из топика отвечает следующая команда:
kafkacat -C \
         -b <FQDN_брокера>:9091 \
         -t <имя_топика> \
         -X security.protocol=SASL_SSL \
         -X sasl.mechanism=SCRAM-SHA-512 \
         -X sasl.username="<логин_потребителя>" \
         -X sasl.password="<пароль_потребителя>" \
         -X ssl.ca.location=/usr/local/share/ca-certificates/Yandex/YandexInternalRootCA.crt -Z -K:

Более подробная инструкция приведена в документации на официальном сайте по этой ссылке.

Yandex Managed Kafka: основные особенности и преимущества

Яндекс Kafka является сервисом для работы с распределенным Big Data брокером сообщений Apache Kafka. Данная технология имеет ряд особенностей и преимуществ:

  1. Топики и партиции: в Kafka данные организованы в топики, которые, в свою очередь, могут быть разделены на партиции. Yandex Managed Kafka позволяет легко создавать и управлять темами, а также изменять количество партиций для лучшего распределения нагрузки.
  2. Управление топиками и консьюмер-группами: Yandex Managed Kafka предоставляет удобный веб-интерфейс для управления кластером, включая создание и настройку тем, просмотр статусов партиций, а также мониторинг потребителей и групп потребителей.
  3. Автоматическое масштабирование: с Yandex Managed Kafka не нужно беспокоиться о сложностях масштабирования кластера Kafka. Сервис предоставляет автоматическое масштабирование, регулируя количество брокеров в зависимости от нагрузки.
  4. Интеграция с другими сервисами Yandex.Cloud: Yandex Managed Kafka легко интегрируется с другими сервисами Yandex.Cloud, такими как Yandex Object Storage и Yandex DataProc, что позволяет строить комплексные архитектуры для обработки данных.

Таким образом, сервис Yandex Managed Kafka предоставляет инструменты для мониторинга состояния кластера, производительности запросов и использования ресурсов, что позволяет оперативно реагировать на изменения в нагрузке и оптимизировать работу кластера.

Больше подробностей про применение Kafka в проектах анализа больших данных вы узнаете на практических курсах по Kafka в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Администрирование кластера Kafka

Администрирование Arenadata Streaming Kafka

Apache Kafka для инженеров данных

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Поиск по сайту