آپاچی کافکا در یک جمله، یک پلتفرم سریع و مقیاس پذیر تبادل پیام میان اپلیکیشن‌ها است، که اغلب اپلیکیشن‌های توزیع شده استفاده می‌شود. یکی از ویژگی‌های آن، قابلیت دسترسی پذیری بالای (High availability) آن است. همچنین از قابلیت بازیابی خودکار نیز پشتیبانی می‌کند. این موضوع سبب می‌شود تا Kafka به عنوان راه حل مناسبی برای سیستم‌های داده‌ای مقیاس بزرگ شناخته شود.
عملکرد کلی Kafka شامل مفاهیمی از قبیل Kafka Broker، Kafka Producer و Kafka Consumer است
Kafka Broker یک node در کلاستر Kafka است که برای ذخیره سازی و همچنین replicate کردن دیتا از آن استفاده می‌شود. Producer پیام‌ها را درون ظرفی به نام topic قرار می‌دهد. Consumer نیز پیام‌ها را از topic می‌خواند.
سیستم تبادل پیام در Kafka :
هنگامی که ما داده‌هایی را از یک اپلیکیشن به اپلیکیشن دیگری منتقل می‌کنیم در این جا از Messaging System استفاده می‌کنیم. در نتیجه استفاده از چنین سیستمی، بدون نگرانی از نحوه اشتراک داده‌ها، اپلیکیشن مان تنها بر روی خود داده‌ها تمرکز می‌کند. در کل دو نوع الگوی پیام رسانی وجود دارد. Point-to-Point و Publish-Subscribe. در ادامه با هر یک بیشتر آشنا خواهیم شد.
سیستم تبادل پیام نقطه به نقطه (Point-to-Point) :
در این سیستم، پیام‌ها همگی در یک صف نگهداری می‌شوند. همچنین یک پیام خاص صرفا توسط یک consumer می‌تواند consume شود. این سیستم پیام رسانی این اطمینان را می‌دهد که هر زمان که یک consumer یک پیام را از صف می‌خواند، آن پیام دیگر از آن صف محو خواهد شد.
سیستم تبادل پیام Publish-Subscribe :
در این سیستم، پیام‌ها داخل ظرفی به نام topic قرار می‌گیرند (publish می‌شوند). در واقع در این سیستم، consumerها می‌توانند در یک یا چند topic عضو شوند (subscribe کنند) و تمامی پیام‌های آن تاپیک‌ها را consume کنند.
چرا باید از کلاستر Apache Kafka
اولین چالش در کلان داده، جمع آوری حجم زیادی از داده‌ها بوده و چالش دوم تحلیل داده‌های جمع آوری شده می‌باشد. لازمه‌ی غلبه بر این دو چالش استفاده از یک messaging system است.
چند ویژگی مهم Kafka عبارتند از:
ردیابی فعالیت‌های وب برای پردازش Real Time
هشدار و گزارش متریک‌های عملیاتی
تبدیل داده به فرمت استاندارد
پردازش مداوم داده‌های استریم
آپاچی کافکا با ویژگی‌های گفته شده و به دلیل گستردگی استفاده به رویارویی با تکنولوژی‌های مشابه مانند ActiveMQ و RabbitMQ آمده است.
کافکا (Kafka) یک پلتفرم پردازش جریان داده است که توسط شرکت LinkedIn توسعه داده شد و اکنون توسط بنیاد Apache به عنوان یک پروژه متن‌باز پشتیبانی می‌شود. Kafka برای مدیریت، ذخیره و پردازش جریان‌های عظیم داده در زمان واقعی استفاده می‌شود. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین کاربردهای Kafka اشاره می‌کنم:
Kafka به عنوان یک مرکز برای جمع‌آوری لاگ از سیستم‌های مختلف استفاده می‌شود. به جای ذخیره فایل لاگ به صورت پراکنده، Kafka داده‌ها را به صورت جریان در اختیار ابزارهای آنالیز مانند Elasticsearch، Splunk یا Hadoop قرار می‌دهد.
Kafka می‌تواند داده‌های سنسورها، متریک‌های سرورها یا اپلیکیشن‌ها را در زمان واقعی منتقل کند. این داده‌ها به سیستم‌های مانیتورینگ مانند Prometheus یا Grafana ارسال می‌شوند.
Kafka با ابزارهایی مانند Apache Storm، Apache Flink یا Kafka Streams ترکیب می‌شود تا پردازش بلادرنگ داده‌ها مانند فیلتر، دسته‌بندی یا تحلیل انجام دهد.
در معماری میکروسرویس، Kafka نقش message broker را ایفا می‌کند. سرویس‌ها می‌توانند پیام‌هایی را منتشر کنند (publish) و دیگر سرویس‌ها آن‌ها را دریافت کنند (subscribe) بدون وابستگی مستقیم.
Kafka برای انتقال داده بین پایگاه‌های داده، ذخیره‌سازها و سیستم‌های دیگر استفاده می‌شود. با Kafka Connect می‌توان داده‌ها را بین منابع مختلف مانند MySQL، MongoDB، HDFS و Elasticsearch منتقل کرد.
وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌های بزرگ از Kafka برای ثبت رفتار کاربران (مثلاً کلیک‌ها، اسکرول‌ها، ورود و خروج‌ها) استفاده می‌کنند و این داده‌ها به ابزارهای تحلیل داده ارسال می‌شوند.
Kafka برای جمع‌آوری و پردازش بلادرنگ داده‌های کاربران جهت ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده در سایت‌هایی مانند Amazon یا Netflix کاربرد دارد.
Kafka داده‌های ورودی از سنسورها و دستگاه‌های IoT را به‌سرعت جمع‌آوری و بین سیستم‌های تحلیلی توزیع می‌کند.
در سیستم‌های بانکی برای تشخیص تقلب (Fraud Detection) و پردازش بلادرنگ تراکنش‌ها از Kafka استفاده می‌شود.
ابزارهای مرتبط با Kafka:
Kafka Streams: برای پردازش جریان داخلی Kafka.
Kafka Connect: برای اتصال به منابع و مقصدهای داده.
ksqlDB: زبان SQL برای استعلام داده‌های Kafka.
