آموزش ضروری Apache Kafka: ساخت برنامه های مقیاس پذیر دنیاد

یکی از مزیت‌های اساسی کافکا، قابلیت پشتیبانی از بارهای زیاد در پردازش جریان داده و تحمل خطا در سیستم است که امری حیاتی در محیط‌های بزرگ و پرترافیک محسوب می‌شود. همچنین، امنیت بالا، توانایی گسترش‌پذیری، و پایداری کافکا از ویژگی‌های مهم آن هستند. به‌عنوان مثال، رویدادها می‌توانند شامل تراکنش‌های پرداخت، به‌روزرسانی‌های مکان‌یابی از تلفن‌های همراه، سفارش‌های حمل‌ونقل، اندازه‌گیری‌های سنسور از دستگاه‌های IoT یا تجهیزات پزشکی و… باشند. به زبان خیلی ساده، یک موضوع مشابه یک پوشه در یک سیستم فایل است و رویدادها فایل‌های داخل آن پوشه هستند. آپاچی کافکا را می‌توان با حالت KRaft با استفاده از اسکریپت‌های محلی و فایل‌های دانلودشده یا داکر اجرا کرد.

در واقع، کافکا این موارد را به عنوان رویداد برای topicها ارسال می‌کند. علاوه بر این، با ادغام کافکا با سایر میکروسرویس‌ها می‌توان از این اطلاعات ذخیره شده به منظور کشف تقلب در سیستم، گزارش‌دهی و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده به کاربران استفاده کرد. آپاچی کافکا را می‌توانیم یک سامانه داده‌ی توزیع‌شده در نظر گرفت که برای دریافت و پردازش داده‌های در جریان به صورت بلادرنگ، بهینه شده است. داده‌های در جریان (streaming data)، به داده‌هایی گفته می‌شود که به طور مداوم توسط هزاران منبع مختلف تولید می‌شوند. یک پلتفرم پردازش داده نیازمند مدیریت این حجم انبوه و پیوسته اطلاعات است و باید بتواند این داده‌ها را به صورت ترتیبی و مرحله‌ای پردازش نماید. Apache Kafka پلتفرم استریم توزیع‌شده و اوپن سورس است که امکان انتقال پیام، نگه‌داری، پردازش و ادغام حجم بسیار بالایی از داده‌ها را به صورت بلادرنگ فراهم می‌کند.

نصب آپاچی کافکا شامل چند مرحله اساسی است که از جمله آن‌ها می‌توان به پیکربندی ZooKeeper به‌عنوان یک سرویس مدیریت و هماهنگ‌کننده و درنهایت راه‌اندازی و پیکربندی سرور Kafka اشاره کرد. Apache Kafka یک پلتفرم پردازش جریانی توزیع‌شده و متن‌باز است که برای مدیریت جریانات بزرگ داده‌های بلادرنگ و انتقال پیام‌ها طراحی شده است. در این مقاله، چیستی و کاربردهای این پلتفرم بسیار پرکاربرد و مفید برای پردازش داده و افزایش مقیاس‌پذیری را خواهید خواند. با نحوه نصب و راه‌اندازی آن آشنا خواهید شد و درنهایت، می‌آموزید چطور به روش تیم آپاچی، از این ابزار استفاده کنید. آپاچی کافکا می‌تواند توسط یک ارائه دهنده خدمات ابری به منظور جمع‌آوری آمار از برنامه‌های کاربردی توزیع شده برای تولید جریان‌های متمرکز داده در لحظه مورد استفاده قرار گیرد. اطلاعاتی همچون آمار مربوط به سرورها مانند مصرف پردازنده و حافظه، تعداد درخواست‌ها، نرخ خطا و سایر موارد به Kafka گزارش می‌شود.

به عبارت ساده تر می توان گفت که کافکا یک بافر قدرتمند برای زمانی که بیگ دیتا در حال انتقال هست می باشد. کافکا ™ برای استفاده در پروژه های زمان واقعی (real-time) به منظور فراهم آوردن خط لوله داده ها و جریان برنامه های استفاده می شود. با این سناریو، هر ماژول یا سرویس می‌تواند تغییرات خود را به صورت ایونت‌ها اعلام کرده و ماژول‌های دیگر می‌توانند این تغییرات را  دریافت کنند. این سیستم توزیع شده و ایونت‌گرا به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که سیستم‌های بزرگ و پیچیده را با اطمینان بالا و قابلیت مقیاس‌پذیری بهبود دهند. Kafka ابتدا به عنوان یک سیستم پیام‌رسانی توزیع‌شده توسط LinkedIn توسعه یافت تا حجم عظیمی از داده‌های تولید شده توسط این پلتفرم را مدیریت کند.

این فناوری که توسط شرکت لینکدین توسعه یافته و در سال ۲۰۱۱ متن‌باز شد، برای مدیریت حجم بالایی از داده‌ها طراحی شده است. Apache Kafka یک پلت فرم متن باز، جاوا/اسکالا، توزیع شده پخش رویداد برای خطوط لوله داده با عملکرد بالا است. ، تجزیه و تحلیل جریان، یکپارچه سازی داده ها، و برنامه های کاربردی حیاتی. NiFi یک سیستم مدیریت جریان داده با یک رابط کاربری درگ/دراپ بصری است. از آنجایی که NiFi می‌تواند به عنوان یک consumer و producer کافکا اجرا شود، ابزار ایده‌آلی برای مدیریت چالش‌های جریان داده‌هایی است که کافکا نمی‌تواند آن‌ها را برطرف کند. کافکا برای مواجهه با انبوهی از داده ها که بی وقفه در حال ارسال هستند و شما فرصت کافی برای پردازش و ذخیره سازی آنها نداشته باشید تولید شده است.

اکنون که با مفاهیم کلی آپاچی کافکا آشنا شدیم، به سراغ نحوه استفاده از این ابزار قدرتمند می‌رویم. در این بخش، اصول اولیه موضوعات (Topics)، تولیدکنندگان (Producers) و مصرف‌کنندگان (Consumers) کافکا را بررسی می‌کنیم. اگر به طور مثال تعداد n سرور کافکا در یک کلاستر وجود داشته باشند، داده های مرتبط با هر پیام ارسالی پس از ذخیره سازی بر روی سرور لیدر، بر روی تمامی سرور های پشتیبانی نیز کپی خواهد گردید. با این وصف، حتی اگر n-1 عدد از سرورها از سرویس خارج شوند، داده های Topic مورد نظر کماکان در دسترس و قابل استفاده خواهند بود. موضوعات در آپاچی کافکا به گونه‌ای طراحی شده‌اند که اجازه می‌دهند چندین کاربر به صورت مستقل و با سرعت خود پیام‌ها را بخوانند بدون اینکه با یکدیگر تداخل داشته باشند.

مدل های ناشر/مشترک نا همزمان برای رسیدگی به بارهای غیر قابل پیش بینی در این خطوط لوله مورد نیاز هستند. Apache Kafka امروزه فناوری پیشرو است که این قابلیت ها را فراهم می کند و یک مهارت اساسی برای یک متخصص بزرگ داده است. در این دوره ، Kumaran Ponnambalam بینش هایی در مورد مقیاس پذیری و قابلیت مدیریت Kafka ارائه می دهد و نحوه ساخت برنامه های ناهمزمان با Kafka و Java را نشان می دهد. کوماران با نشان دادن چگونگی راه اندازی خوشه کافکا شروع به کار می کند و اصول برنامه نویسی جاوا را در کافکا بررسی می کند. کوماران همچنین بهترین روشها را برای طراحی برنامه های کافکا قبل از اتمام با یک پروژه استفاده استفاده می کند که دروس را در این دوره به کار می برد.

مثلاً تصور کن یه اپلیکیشن مالی داری که باید تراکنش‌ها رو در لحظه پردازش کنه، Kafka می‌تونه این کار رو به بهترین شکل انجام بده. یک کلاستر Kafka شامل چندین واسطه است که هر کدام مسئولیت مدیریت بخشی از پارتیشن‌ها را برعهده دارند. این واسطه‌ها پیام‌ها را دریافت، ذخیره و در نهایت به مصرف‌کنندگان تحویل می‌دهند. Kafka به عنوان یک پلتفرم توزیع‌شده، توانایی پردازش و انتقال داده‌ها را در مقیاسی بزرگ و به صورت بلادرنگ فراهم می‌کند. از شرکت‌های بزرگ فناوری تا سازمان‌های مالی و صنعت، Kafka به عنوان یک زیرساخت حیاتی برای مدیریت داده‌های متنوع و پیچیده در سیستم‌های توزیع‌شده شناخته شده است. در دنیای امروز که حجم عظیمی از داده‌ها به صورت لحظه‌ای تولید و تبادل می‌شود، سازمان‌ها به ابزاری نیاز دارند که بتواند این جریان اطلاعات را به شکلی کارآمد و بدون تاخیر مدیریت کند.

به منظور شناسایی brokerها در خوشه‌ به هر کدام از آن‌ها یک شناسه عددی منحصربه‌فرد اختصاص داده می‌شود. به احتمال زیاد این سوال برای شما پیش آمده باشد که کاربردهای Kafka چیست و این فریمورک در دنیای واقعی ما چه نقشی دارد. Apache Kafka به عنوان یک فریمورک پخش رویداد توزیع شده به طور گسترده در برنامه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. این فریمورک پیام‌رسانی، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های جریانی را با یکدیگر ترکیب می‌کند تا امکان ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ را داشته باشد. از کافکا در توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر داده‌های بلادرنگ نظیر اپلیکیشن‌های بانکی، سرویس‌های حمل‌و‌نقل، فروشگاه‌های اینترنتی و سایر موارد به طور گسترده استفاده می‌شود. در یک دسته‌بندی کلی کاربردهای کافکا را به موارد زیر می‌توان تقسیم کرد.

پیام‌های درون دنباله‌ها، شماره شناسه انحصاری تحت عنوان offset دارند که برای پیگیری موارد خوانده شده توسط مصرف کنندگان بسیار مفید خواهد بود. از سیستم‌های مالی گرفته تا شرکت‌های فناوری و حتی کاربردهای اینترنت اشیا، کافکا به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با کارآمدی و انعطاف‌پذیری بیشتری داده‌ها را جمع‌آوری، تحلیل و پردازش کنند. در این مطلب به بررسی جامع این که apache kafka چیست و کاربردها و مزایای آن پرداختیم. آپاچی کافکا یک پلتفرم قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای پردازش جریان داده است که می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار گیرد. اگر به دنبال راه حلی برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها به صورت سریع، مقیاس‌پذیر و بادوام هستید، کافکا می‌تواند گزینه‌ای ایده‌آل برای شما باشد.

Apache Kafka یک فریمورک قدرتمند برای پردازش داده‌های جریانی است که به برنامه‌های کاربردی این امکان را می‌دهد تا حجم بسیار زیادی از داده‌ها را در لحظه و با سرعت بالا منتشر، مصرف و پردازش کنند. امروزه با توجه به نیاز روزافزون برای پردازش داده‌های جریانی در لحظه Kafka به ابزاری بسیار حیاتی برای توسعه‌دهندگان این حوزه تبدیل شده است. در این مطلب از مجله فرادرس ضمن پاسخگویی به این سوال که Kafka چیست سعی شد تا مهم‌ترین نکات در خصوص این فریمورک مورد بررسی قرار گیرد. برای یادگیری بیشتر در حوزه تحلیل داده می‌توانید از مجموعه آموزش‌های تحلیل داده فرادرس استفاده کنید که لینک آن در ادامه آورده شده است. آپاچی کافکا به گونه‌ای طراحی شده که می‌تواند به‌صورت همزمان، تعداد زیادی از مشترکین را پشتیبانی کند و به هرکدام از آن‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت خاص خود بخوانند. این قابلیت باعث می‌شود که کافکا در محیط‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ و تحلیل داده‌های بزرگ دارند، عملکرد بسیار مؤثری داشته باشد.

داده‌ها به صورت پارتیشن‌ها در تاپیک‌ها توزیع می‌شوند که امکان پردازش موازی را فراهم می‌کند. در کافکا، بروکر از تماس‌های سیستم برای رساندن پیام‌ها به مصرف کننده (consumer) استفاده می‌کند. در صورت نیاز به تغییرات در پیام، عملکرد آپاچی کافکا به میزان قابل توجهی ضعیف می‌شود. البته چنانچه نیاز به تغییر پیام نباشد، عملکرد این پلتفرم همچنان مناسب خواهد بود. نوبت‌دهی به پردازش داده در آپاچی کافکا باعث می‌شود داده‌ها در نمونه‌های مصرف‌کننده توزیع شده و بسیار مقیاس‌پذیرتر می‌کند.

به منظور سازگاری بیشتر و عملکرد بهتر توصیه می‌شود تا آپاچی کافکا با ابزار Zookeeper نصب شود. علاوه بر این، نصب Kafka بر روی سیستم‌عامل ویندوز اغلب با مشکلات متعددی همراه است، زیرا این پلتفرم به طور خاص برای اجرا روی ویندوز طراحی نشده است. آپاچی کافکا معنایی سراسری را برای پردازش دقیقاً یک مرتبه اطلاعات ارائه می‌دهد. در واقع، Kafka تضمین می‌کند که هر رکورد تنها یک مرتبه توسط مصرف‌کننده پردازش شود. ارائه این معنای سراسری مستلزم هماهنگی بین تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان با تعریف مکانیزم‌های مبادله‌ای است. در طی فرایند پردازش جریان Kafka Stream به کاربران این امکان را می‌دهد تا وضعیت را حفظ و به‌روزرسانی کنند.

این دوره آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data به شما کمک می‌کند تا با جدیدترین ابزارها و تکنیک‌ها برای مدیریت و پردازش داده‌های حجیم آشنا شوید. آپاچی کافکا (Kafka) به عنوان یک سیستم با دوام و مقیاس‌پذیر برای انتقال و پردازش رویدادها در معماری نرم افزار توزیع‌شده عمل می‌کند. این سیستم، توسعه‌پذیری بالا و قابلیت تحمل خطا را فراهم کرده و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به سادگی با حجم‌ بالای داده کار کنند. Kafka به طور کلی داده‌ها را به صورت بی‌وقفه و بلادرنگ پردازش می‌کند، اما همچنین پیام‌ها را تا زمانی که مصرف‌کننده‌ها به آن‌ها نیاز داشته باشند ذخیره می‌کند. این ترکیب از پایداری و پردازش بلادرنگ باعث شده تا Kafka در زمینه‌های مختلفی مانند تحلیل داده‌های لحظه‌ای، میکروسرویس‌ها و پردازش جریان‌های داده، به یکی از اصلی‌ترین ابزارها تبدیل شود.

Kafka یک پلتفرم جریان‌سازی توزیع‌شده است که برای پردازش بلادرنگ و مدیریت جریان‌های داده‌های عظیم طراحی شده. این ابزار توسط Apache Software Foundation توسعه داده شده و به شرکت‌ها کمک می‌کنه تا داده‌های خودشون رو با سرعت و دقت بالا پردازش کنن. موارد زیادی وجود دارد که به کمک آن‌ها می‌توانیم ببینیم که دلیل تفاوت سایر پلتفرم‌های مشابه با Apache Kafka چیست و این پلتفرم چه ویژگی متمایزی دارد. در سایر موارد مشابه، بروزرسانی‌های لازم برای پیام‌ها فوراً برای مشترکین ارسال می‌شود. در کافکا، مشترکین برای دریافت پیام باید یک ارتباط را آغاز کنند یا پس از دریافت آپدیت و پردازش آن، برای بخش بعدی فرایند، یک درخواست دیگر ارسال کنند. بیشتر دستورات لینوکس با WSL2 سازگار هستند و همین مورد فرایند نصب کافکا را به دستورالعمل‌های ارائه شده برای لینوکس نزدیک‌تر می‌کند.

با مطالعه این مطلب ضمن آشنایی با بخش‌های اصلی Kafka، نحوه تعامل و ارتباط این بخش‌ها با یکدیگر را نیز یاد خواهید گرفت. علاوه بر این، یاد خواهید گرفت که کاربردهای Apache Kafka چیست و چگونه می‌توان از این ابزار در دنیای واقعی استفاده کرد. در ادامه مطلب نیز مراحل نصب و راه‌اندازی کافکا در ویندوز به صورت گام‌به‌گام آموزش داده شده است. خوشه‌های کافکا را می‌توان تا هزاران کارگزار (broker)، پردازش تریلیون‌ها پیام در روز، پتابایت‌‌ها داده و صدها هزار پارتیشن گسترش داد. همچنین ظرفیت ذخیره‌سازی و پردازش می‌تواند به صورت پویا افزایش یا کاهش یابد. کارگزارهای کافکا به منظور مدیریت و هماهنگی باید از ZooKeeper استفاده می کنند.

با استفاده از راهکارهای امنیت داده مانند رمزنگاری SSL/TLS، مکانیزم‌های احراز هویت و مجوز دهی ، محرمانگی و صحت اطلاعات مبادله شده درون سیستم Kafka تضمین می‌شود. استفاده از Apache Kafka برای ارسال ایونت‌های تغییرات در بین چندین ماژول، یکی از مصارف شایع و کاربردی این سیستم است. عرضه نسخه ۰.۸.۰ Kafka که با معرفی بهبودهای متعددی همراه بود، نقطه عطف مهمی را رقم زد و به این ترتیب موقعیت Kafka به عنوان یک سیستم پیام‌رسانی توزیع‌شده قوی را تثبیت کرد. LinkedIn در سال ۲۰۱۱، Kafka را اوپن‌سورس و آن را به پروژه Apache Software Foundation اهدا کرد. این اقدام، دسترسی و امکان مشارکت در پروژه را برای جامعه گسترده‌ای از توسعه‌دهندگان، فراهم کرد. Kafka می‌تونه با انواع مختلف ابزارهای Big Data یکپارچه بشه و به راحتی در زیرساخت‌های موجود جا بگیره.

بنابراین، می‌توان از این ابزار برای پیاده‌سازی خطوط انتقال داده‌های جریانی، اپلیکیشن‌های تجزیه و تحلیل جریان و خدمات «یکپارچه‌سازی داده‌ها» (Data Integration) استفاده کرد. در حقیقت Apache Kafka یک فریمورک برای رویدادهای توزیع شده و پردازش جریان است که می‌تواند به عنوان واسطه ارسال پیام، منبع رویداد، سیستم مدیریت صف و سایر موارد به‌ کار گرفته شود. برای یادگیری بیشتر در خصوص انواع پردازش داده می‌توانید مطلب پردازش داده از مجله فرادرس را مطالعه کنید که لینک آن در ادامه آورده شده است. این پروژه با هدف ارائه یک زیرساخت قدرتمند با زمان تأخیر کم واحد و یکپارچه برای دستکاری اطلاعات ورودی به صورت بلا درنگ تولید شده‌است. لایه ذخیره‌سازی آن اساساً برای یک معماری کارگزار – صف در مقادیر انبوه و مقیاس‌های بزرگ به صورت توزیع شده‌است. کافکا برای پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing) و کارگزار ارسال و دریافت پیام (Message Broker) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

همان‌طور که وبسایت Apache.org اعلام می‌کند، «عملکرد کافکا چه 50 کیلوبایت فضای ذخیره‌سازی داشته باشد، چه 50 ترابایت، تفاوتی نمی‌کند». از این به بعد می توان از طریق ارتباط TCP پیام های جدید را جهت ذخیره سازی در Topic جدید ارسال نمود. این کار به سادگی از طریق Client های پیاده سازی شده که به زبان ها و برای پلتفرم های مختلف طراحی شده اند قابل انجام است. کافکا این توانایی را دارد که پیام های ارسالی را بر روی مجموعه ای از سرورهای کافکا که با یکدیگر کلاستر(Cluster) شده اند، ذخیره سازی نماید. تولیدکنندگان (producers) در کافکا داده‌ها را به کارگزاران می‌فرستند. همچنین، تمام تولیدکنندگان آن را جستجو می کنند و دقیقاً زمانی که کارگزار جدید شروع به کار می کند، به طور خودکار برای آن کارگزار جدید پیام ارسال می کند.

Kafka به عنوان یک پلتفرم مناسب برای استریمینگ داده‌های Realtime، پردازش رویدادها و جمع‌آوری لاگ، در صنایع مختلف گسترش یافت. این اتفاق، نشان از رشد و پذیرش آپاچی کافکا در جامعه Open Source بود. از طرفی، پیچیدگی در راه‌اندازی و مدیریت Kafka نیازمند دانش فنی بالاست. همچنین، هزینه‌های مربوط به استفاده از Kafka می‌تونه برای شرکت‌های کوچک چالش‌برانگیز باشه. با این حال، با منابع آموزشی گسترده و مستندات فراوان، می‌تونی این مشکلات رو مدیریت کنی و از Kafka به بهترین شکل بهره ببری.

در مقایسه با سیستم‌های متمرکز بر لاگ، مانند Scribe یا Flume ،Kafka عملکرد به همان اندازه خوب، تضمین‌های دوام قوی‌تر به‌دلیل تکرارپذیری و تأخیر انتها به انتها بسیار کمتر را ارائه می‌دهد. معماری موجود در آپاچی کافکا تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان را از یکدیگر جدا می‌کند و به هر کدام از آن‌ها امکان می‌دهد تا به صورت مستقل تکامل پیدا کنند. این مورد به برنامه‌های مختلف امکان می‌دهد تا داده‌ها را بدون تاثیر تغییرات در تولیدکنندگان مصرف کنند. به منظور مدیریت آسان‌تر داده‌ها هر topic به چندین پارتیشن تقسیم می‌شود و توزیع داده‌ها توسط کافکا بین این پارتیشن‌ها صورت می‌گیرد. با استفاده از پارتیشن‌ها عملیات ذخیره‌سازی پیام‌ها، نوشتن پیام‌های جدید و پردازش پیام‌های موجود بین topicهای موجود در خوشه کافکا توزیع می‌شود.

این ویژگی به شرکت‌ها کمک می‌کنه تا سیستم‌های خودشون رو به صورت متمرکز و هماهنگ مدیریت کنن. مثلا، می‌تونن پیام‌هایی رو بین بخش‌های مختلف یک سازمان رد و بدل کنن و اطلاعات رو به اشتراک بذارن. یکی از دلایلی که Kafka اینقدر محبوب شده اینه که می‌تونه حجم عظیمی از داده‌ها رو بدون افت سرعت مدیریت کنه. این یعنی چه توی استارت‌آپ کوچیکی باشی و چه توی یه شرکت بزرگ با میلیون‌ها کاربر، Kafka می‌تونه نیازهای تو رو برآورده کنه. اینجا بود که Apache Kafka به عنوان یه قهرمان وارد صحنه شد و تحولی بزرگ تو دنیای پردازش داده‌ها ایجاد کرد.

ساده‌ترین راه برای نصب WSL روی ویندوز اجرای دستور زیر در «خط فرمان» (Command Prompt) ویندوز است. برای دسترسی به مجموعه فیلم‌های آموزش تحلیل داده فرادرس می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید. این اطلاعات که در یک ساختار فایل سیستم مانند و به صورت Key,Value ذخیره می شوند در سرتاسر کلاستر در دسترس هستند. پیش از راه اندازی کافکا سرویس Zookeeper باید راه اندازی شده باشد و در پیکربندی کافکا نحوه اتصال به آن مشخص می گردد. موضوع یک کانال منطقی است که تولیدکنندگان پیام را در آن منتشر می کنند و مصرف کنندگان از آن پیام دریافت می کنند.

Kafka یک جامعه OpenSource پویا دارد و اکوسیستم آن شامل اتصال‌ها و ادغام‌های متنوع با ابزارها و پلتفرم‌های دیگر است. حالا یک یا چند مصرف‌کننده، ایجاد می‌کنیم که به تاپیک «Logs» متصل می‌شوند و لاگ‌ها را دریافت می‌کنند. اگر بیش از یک مصرف‌کننده در یک ماژول یا یک گروه ایجاد شود، آن‌ها می‌توانند به صورت موازی ایونت‌ها را پردازش کنند. مسئولیت مدیریت ایونت‌ها در تاپیک‌ها و انتقال آن‌ها به مصرف‌کننده‌ها با بروکرها است. آفست مفهومی است برای جلوگیری از مصرف تکراری پیام‌ها در یک گروه مصرف‌کننده. در واقع مکانیزمی است که نشان می‌دهد یک مصرف‌کننده تا کجا پیام‌ها را خوانده و پردازش کرده است.

این رویکرد برای سناریوهایی که نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی دارند، حیاتی است. Apache Kafka به عنوان یک پلتفرم توزیع‌شده برای مدیریت و پردازش داده‌ها، نقش حیاتی در بسیاری از صنایع و کاربردهای مدرن ایفا می‌کند. توانایی کافکا در مقیاس‌پذیری بالا، پردازش بلادرنگ و تحمل خطا آن را به یکی از ابزارهای کلیدی برای انتقال و تحلیل داده‌ها تبدیل کرده است. این سیستم قابلیت انتقال و ذخیره‌سازی جریان‌های داده با سرعت بالا را فراهم می‌کند. برای انتقال داده‌ها، کافکا از مفهوم «تاپیک‌ها – موضوعات» (Topics) استفاده می‌کند که به‌عنوان محیط‌هایی برای تبادل اطلاعات میان تولیدکننده‌ها و مصرف‌کننده‌ها عمل می‌کنند. پیام‌رسان‌ها به دلایل مختلفی استفاده می‌شوند (برای جداکردن پردازش از تولیدکنندگان داده، برای بافر کردن پیام‌های پردازش‌نشده و…).

اما این مقایسه‌ها چندان کاربردی نیستند و اغلب به جزئیات فنی دقت زیادی مب‌کنند که هنگام انتخاب بین این دو مورد چندان مهم نیستند. شرکت نتفلیکس، کافکا را به عنوان جزء اصلی پلتفرم داده‌ی خود، ادغام کرده است. کافکا به عنوان بخشی از Keystone نتفلیکس، روزانه میلیارد‌ها رویداد را به صورت خودکار مدیریت می‌کند. در واقع، نتفلیکس چیزی در حدود 500 میلیارد رویداد و 1.3 پتابایت داده را در طول روز به کافکا ارسال می‌کند. توسعه دهندگان برای مزبانی برنامه‌های کافکا به یک پلتفرم مقیاس ‎پذیرjv  نیاز دارند و Kubernetes می‌تواند این نیاز را به بهترین شکل ممکن برطرف کند. فلینک یک موتور برای انجام محاسبات روی جریان‌های رویداد در مقیاس بزرگ با سرعت بالا و تأخیر کم است.

معمولاً استفاده از Hadoop برای برنامه‌های تحلیلی سنگین که حساسیت زمانی ندارند و بینش‌هایی برای برنامه‌‌ریزی بلند مدت و تصمیم‌های استراتژیک ارائه می‌دهند، مناسب است. این در حالی است که Apache Kafka برای ساخت خدماتی که به عملکرد روزانه کسب‌وکار قدرت می‌دهند، مناسب است. آپاچی کافکا یک پلتفرم توزیع شده برای جریان‌های داده است که به منظور مدیریت داده‌ها در لحظه طراحی شده است. این پلتفرم قابلیت‌های متعددی دارد که توجه شمار زیادی از توسعه‌دهندگان را به خود جلب کرده است. از جمله مهم‌ترین قابلیت‌های پلتفرم Kafka به موارد زیر می‌توان اشاره کرد. کافکا در دسته‌بندی سیستم‌های استریم‌سازی رویدادها قرار می‌گیرد، به این معنا که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، به‌صورت لحظه‌ای پردازش می‌کند و به مقصدهای مختلف ارسال می‌نماید.

ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana می‌توانند هشدارهایی برای مسائل حیاتی ایجاد کنند. وقتی حجم داده‌ها افزایش می‌یابد، می‌توانید Broker‌های بیشتری به کلاستر کافکا اضافه کنید. این Broker‌ها پارتیشن‌های جدیدی را میزبانی می‌کنند و بار کاری را کاهش می‌دهند. Confluent Platform یک اقتباس تجاری از آپاچی کافکا توسط سازندگان اصلی کافکا است که در محل و در محل ارائه شده است. Confluent Cloud از ابتدا به عنوان یک سرور بدون سرور، الاستیک، مقرون به صرفه و کاملاً بازسازی شد.