Processamento de Streaming com Python e Apache Kafka
Desenvolver arquiteturas escaláveis para processamento de grandes volumes de dados em tempo real não é uma tarefa trivial. Raramente, uma única tecnologia para Big Data consegue atender todos os requisitos de um pipeline de processamento de dados sem causar o problema de alto acoplamento entre sistemas. O Kafka é uma plataforma de streaming que atua como um “espinha dorsal” para as empresas a fim de diminuir o acoplamento entre sistemas de Big Data oferecendo message broker, processamento e armazenamento de streaming.
SOLUÇÃO COM ESCALABILIDADE E DE ALTO DE DESEMPENHO PARA PROCESSAMENTO DE GRANDES VOLUMES DE DADOS NO FORMATO DE STREAMING
Kakfa e APIs em Python tornaram-se padrão para a maioria dos projetos de Big Data para processamento de dados em tempo real. Dentre os principais motivos podemos citar que o Kafka é open source e livre, possui alta e fácil escalabilidade, tem baixo custo e é tolerante a falhas. Como a ‘nuvem’, o Hadoop e o Kakfa são compatíveis, eles podem ser usados juntos, já que ambos são projetados para serem confiáveis e escaláveis a um preço adaptável as necessidades da sua organização. Se você quer mover e transformar um grande volume de dados em tempo real entre diferentes sistemas, então Apache Kafka pode ser exatamente o que você precisa.
Uma das principais características do Kafka é a escalabilidade e resiliência que ele oferece. Você pode rodar o Kafka local na sua máquina onde sua própria máquina teria um Kafka Broker formando um Kafka Cluster, como pode subir “n” instâncias de Kafka Brokers e todas estarem no mesmo Kafka Cluster. É possível integrar seu código Python para usar as APIs do Kafka.
Temos a API Producer que permite que aplicações possam enviar streams para os tópicos do Kafka. Já as aplicações que lêem dados do Kafka usam a API Consumer.
As principais características que descrevem o Apache Kafka são: • Mensagens persistentes: Para obter o valor real de Big Data, qualquer tipo de perda de informações não pode ser concebido. Apache Kafka é desenhado com estruturas de disco que fornecem desempenho em tempo constante, mesmo com grandes volumes de mensagens armazenadas, que está na ordem de TB. • Alta capacidade: Kafka é projetado para suportar milhões de mensagens por segundo com baixa latência. • Distribuído: Apache Kafka apoia explicitamente o particionamento de mensagens sobre servidores e distribui o consumo ao longo de um cluster de máquinas, mantendo a semântica de ordenação por partição. • Múltiplo suporte ao cliente: Apache Kafka suporta uma fácil integração de clientes de diferentes plataformas, como Java, .NET , PHP , Ruby e Python. • Tempo real: mensagens produzidas pelos segmentos de produtores devem ser imediatamente visíveis para os tópicos de consumo, este recurso é fundamental para sistemas baseados em eventos como sistemas de processamento de eventos complexos.
O Kafka foi projetado para permitir que um único cluster sirva como a espinha dorsal de dados para uma grande organização. Ele pode ser expandido de forma elástica e transparente sem tempo de inatividade.
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