В мире обработки данных в реальном времени Kinesis Streams и Kafka Clusters — две популярные платформы, которые обеспечивают бесперебойную обработку больших объемов данных. Kinesis Streams — это управляемый сервис, предоставляемый Amazon Web Services (AWS), а Kafka Clusters — это распределенная потоковая платформа с открытым исходным кодом. В этой статье мы погрузимся в мир потоковой передачи событий и исследуем сходства и различия между Kinesis Streams и Kafka Clusters. Мы также рассмотрим различные методы и примеры кода для работы с этими платформами.

Понимание сегментов и кластеров:

И Kinesis Streams, и Kafka Clusters используют концепцию разделения данных на более мелкие единицы для эффективной обработки. В Kinesis Streams эти единицы называются шардами, тогда как в Kafka они называются разделами. Шарды/разделы обеспечивают параллельную обработку и горизонтальное масштабирование.

Методы работы с потоками Kinesis:

1. Создание потока Kinesis:

   import boto3
   client = boto3.client('kinesis')
   response = client.create_stream(
      StreamName='my-stream',
      ShardCount=2
   )

2. Запись данных в поток Kinesis:

   import boto3
   client = boto3.client('kinesis')
   response = client.put_record(
      StreamName='my-stream',
      Data='{"key": "value"}',
      PartitionKey='my-partition-key'
   )

3. Чтение данных из потока Kinesis:

   import boto3
   client = boto3.client('kinesis')
   response = client.get_records(
      ShardIterator='shard-iterator-from-previous-request'
   )
   for record in response['Records']:
      print(record['Data'])

Методы работы с кластерами Kafka:

1. Создание темы Kafka:

   bin/kafka-topics.sh --create --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 1

2. Преобразование данных в тему Kafka:

   Properties props = new Properties();
   props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
   props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
   props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
   Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
   producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "value"));

3. Использование данных из темы Kafka:

   Properties props = new Properties();
   props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
   props.put("group.id", "my-group");
   props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
   consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));
   ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
   for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
      System.out.println(record.value());
   }

Kinesis Streams и Kafka Clusters — мощные инструменты для создания конвейеров обработки данных в реальном времени. Обе платформы предоставляют методы для создания, записи и чтения потоков/тем. Хотя Kinesis Streams — это управляемый сервис, упрощающий управление инфраструктурой, Kafka Clusters предлагает большую гибкость и контроль как решение с открытым исходным кодом. Поняв концепции и методы, обсуждаемые в этой статье, вы будете хорошо подготовлены к использованию возможностей этих платформ в своих собственных проектах обработки данных в реальном времени.