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Questions and Answers
Qu'est-ce qu'on appelle un broker dans Kafka ?
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Un serveur Kafka.
Pourquoi la réplication est-elle nécessaire dans Kafka ? Parce qu'elle garantit que...
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Quel est le facteur de réplication par défaut dans Kafka ?
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Kafka a besoin de sélectivement un leader pour la réplication des partitions.
Kafka a besoin de sélectivement un leader pour la réplication des partitions.
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Le leader est responsable de la lecture et de l'écriture des opérations de partition. Les autres nœuds de réplica sont responsables de la synchronisation des données.
Le leader est responsable de la lecture et de l'écriture des opérations de partition. Les autres nœuds de réplica sont responsables de la synchronisation des données.
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Si le leader échoue, les autres followers deviennent les nouveaux leaders. Le serveur leader supporte toute la pression des requêtes, par conséquent, le cluster kafka répartit les leaders horizontalement sur chaque instance pour assurer des performances stables.
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Les nœuds dans un cluster Kafka ne peuvent pas servir de leaders et de followers les uns des autres.
Les nœuds dans un cluster Kafka ne peuvent pas servir de leaders et de followers les uns des autres.
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Lequel des énoncés suivants concernant les concepts de base de Kafka est incorrect ?
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Quelle pourrait être la valeur maximale possible du facteur de réplication d'une partition de sujet dans un cluster Kafka composé de 7 brokers ?
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Comment Kafka garantit-il l'ordre des messages ?
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Quelle est la taille du message maximale que Kafka peut accepter par défaut?
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Study Notes
Apache Kafka
- Apache Kafka est une plateforme de streaming d'événements distribuée.
- Elle sert à créer des pipelines de données en temps réel et des applications de streaming.
- Conçue pour gérer de gros volumes de données de manière évolutive et tolérante aux pannes.
- Idéale pour l'analyse en temps réel, l'ingestion de données et les architectures basées sur les événements.
- Développé initialement par LinkedIn en 2009, maintenu par la fondation Apache depuis 2012.
- Système de messagerie distribué, partitionné, répliqué et basé sur ZooKeeper.
Système de messagerie
- Responsable du transfert de données entre applications.
- Basé sur le concept de mise en file d'attente de messages fiable, asynchrone.
- Deux modèles de messagerie disponibles : point à point et publication-abonnement (pub-sub).
Système de messagerie Point à Point
- Un message est consommé par un seul consommateur au maximum.
- Une fois consommé, le message disparaît de la file d'attente.
Système de messagerie Pub-Sub
- Les messages sont conservés dans un sujet (topic).
- Les consommateurs peuvent s'abonner à un ou plusieurs sujets et consommer tous les messages.
- Idéalement adapté aux plateformes de médias sociaux et aux capteurs environnementaux.
- Aussi utilisé pour l'agrégation de journaux dans une organisation.
Kafka: Système de messagerie Pub-Sub
- Mécanisme de publication et d'abonnement.
- Les producteurs envoient des messages dans des topics.
- Les consommateurs peuvent s'abonner à un ou plusieurs sujets (topics) et reçoivent les messages.
- Les producteurs n'ont aucune connaissance des consommateurs et vice-versa.
Kafka: Système
- Système de messagerie de publication-abonnement distribué.
- Permet de transmettre des messages entre des points de terminaison.
- Adaptable aux besoins d'applications hors ligne et ligne.
- Stockage des messages sur le disque et réplication au sein du cluster pour éviter les pertes de données.
- Basé sur le service de synchronisation ZooKeeper.
- S'intègre bien avec Apache Storm et Spark pour l'analyse des données en streaming en temps réel.
- Offre un débit élevé (100 000 messages par seconde par nœud).
- Prise en charge du partitionnement et de la consommation distribuée pour une transmission séquentielle.
- Compatibilité avec l'évolutivité horizontale.
Terminologie Kafka
- Producer: Système envoyant des données dans un ou plusieurs topics.
- Consumer: Système lisant des données dans un ou plusieurs topics.
- Broker: Serveur Kafka.
- Cluster: Ensemble de brokers.
- Topic: Catégorie d'un message publié sur le cluster Kafka.
- Partition: Sous-division d'un topic en un ou plusieurs répertoires de stockage de messages.
Topic (Kafka)
- Chaque message publié sur Kafka appartient à un sujet appelé Topic.
- Le Topic peut être vu comme une file d'attente de messages.
- Les Producers envoient les messages vers les topics.
- Les Consumers récupèrent les messages des topics.
Partition (Kafka)
- Amélioration du débit, chaque topic est physiquement divisé en une ou plusieurs partitions.
- Chaque partition est une séquence ordonnée et immuable de messages.
- Chaque partition correspond à un répertoire physique pour le stockage des messages et les index.
- Un nouveau message est assigné à une partition et n'est ajouté qu'à cette partition.
- Chaque message possède un identifiant unique (offset).
Broker et Cluster (Kafka)
- Les brokers sont des systèmes simples qui maintiennent les données publiées.
- Un broker peut avoir 0 ou plusieurs partitions pour un sujet.
- Les clusters Kafka, composés de plusieurs brokers, permettent l'extension sans interruption de service.
- Ils assurent la persistance et la réplication des données des messages.
Leader et Follower (Kafka)
- Le Leader est le nœud responsable des lectures et écritures pour une partition.
- Les Followers suivent les instructions du Leader.
- Si le Leader échoue, un Follower devient automatiquement le nouveau Leader.
- Un Follower agit comme un consommateur normal, récupère les messages pour mise à jour.
Producer et Consumer (Kafka)
- Les Producers envoient les données aux brokers.
- Chaque fois qu'un message est publié, il est ajouté à une partition.
- Le Producer peut choisir la partition pour un message donné.
- Les Consumers lisent les données des brokers.
- Ils s'abonnent à un ou plusieurs sujets (topics) et consomment les messages.
Log (Kafka)
- Chaque message envoyé par un Producer et reçu par un Consumer est encapsulé dans un Log.
- Structure de données de type file d'attente, les messages sont ordonnés par réception.
- Chaque message a un offset unique.
- Les Consumers utilisent les offsets, partitions et topics pour suivre les enregistrements.
Architecture Kafka
- Composée de plusieurs brokers pour équilibrer la charge de travail.
- Les brokers sont stateless, utilisant ZooKeeper pour maintenir leur état.
- Des brokers peuvent gérer des milliers de lectures/écritures par seconde sans impacter les performances.
- ZooKeeper coordonne les brokers pour gérer les nouvelles arrivées et les échecs.
- Le système, conçu pour la distribution et la tolérance aux pannes, améliore le débit global.
Architecture Kafka: Consommateurs et Leaders
- Le producteurs et les consommateurs interagissent avec le leader.
- Les répliques agissent comme des followers pour copier les messages du leader.
- Chaque consommateur a son propre groupe de consommateurs.
- Les messages sont partagés entre les groupes, mais exclusifs à chaque groupe.
Kafka Workflow
- Kafka fonctionne comme un système de transmission de messages rapide, fiable, persistant, tolérant aux pannes, et sans temps d'arrêt.
- Adaptable aux besoins d’applications Pub-Sub et Queue.
- Présentation du processus de distribution des messages envoyés par les Producers, traitée par les brokers et relayée aux Consumers.
Kafka: Mécanisme de Stockage
- Le partitionnement optimise les performances, le load-balancing, et la tolérance aux pannes.
- Les données d'une partition sont stockées sur des brokers distincts
- Les données sont dupliquées pour une haute disponibilité.
- Chaque partition possède un leader et des répliques qui assurent la haute disponibilité et la tolérance aux pannes.
Kafka: Accusés de Réception (ACKs)
- Le producteur demande un accusé de réception (ACK) du broker pour confirmer que le message a été bien reçu.
- Les options d'ACK contrôlent le niveau de garantie de fiabilité.
- Acks = 0 (aucune garantie)
- Acks = 1 (garantie d'enregistrement sur disque par le leader)
- Acks = all (garantie de l'enregistrement sur toutes les répliques)
Quiz (questions sur Kafka)
- Questions diverses sur les concepts de Kafka, ses composants, fonctionnement, l'ordre des messages, le message maximal, facteur de réplication par défaut etc.
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Description
Ce quiz examine Apache Kafka, une plateforme de streaming d'événements distribuée, ainsi que les systèmes de messagerie. Découvrez comment ils gèrent le transfert de données et leurs différents modèles de messagerie, y compris point à point et publication-abonnement. Testez vos connaissances sur leurs caractéristiques et leurs utilisations dans les architectures modernes.
