{"id":5585,"date":"2023-08-02T08:00:00","date_gmt":"2023-08-02T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/?p=5585"},"modified":"2024-01-05T07:38:50","modified_gmt":"2024-01-05T10:38:50","slug":"o-que-e-apache-kafka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/dicionario\/o-que-e-apache-kafka\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Apache Kafka?"},"content":{"rendered":"\n

Voc\u00ea sabe o que \u00e9 Apache Kafka<\/strong>? Em resumo, \u00e9 uma plataforma de streaming usada por desenvolvedores para lidar com o processamento de dados em tempo real. Ela foi criada pela equipe de desenvolvedores do LinkedIn. Confira os detalhes neste conte\u00fado. <\/p>\n\n\n\n

Para o desenvolvedor, conhecer os termos t\u00e9cnicos \u00e9 importante para ter um melhor desempenho na sua carreira. Por isso, a Coodesh mant\u00e9m o <\/strong>Dicion\u00e1rio Tech<\/strong><\/a>, com novos conte\u00fados a cada semana. O tema de hoje \u00e9 esta plataforma muito \u00fatil nos sistemas corporativos. Veja a seguir a defini\u00e7\u00e3o do que \u00e9 Apache Kafka.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Defini\u00e7\u00e3o de Apache Kafka <\/h2>\n\n\n\n

Apache Kafka \u00e9 uma plataforma de c\u00f3digo aberto<\/strong>, criada pelo LinkedIn para ser uma plataforma de streaming de eventos distribu\u00edda. Hoje, ela \u00e9 mantida pela Apache Software Foundation. A plataforma foi escrita em Scala e Java e \u00e9 muito utilizada por developers que buscam mais efici\u00eancia. <\/p>\n\n\n\n

Mas o que o nome da ferramenta tem a ver com o escritor Franz Kafka? Segundo uma postagem feita no site Quora, em 2014, um dos desenvolvedores da plataforma, Jay Kreps, disse que escolheu este nome em refer\u00eancia ao mencionado escritor, famoso no s\u00e9culo XX e autor de cl\u00e1ssicos como \u201cA Metamorfose\u201d. Ele teria dito que a escolha se deu porque, assim como o escritor, a plataforma tamb\u00e9m era otimizada para escrever.<\/p>\n\n\n\n

Cria\u00e7\u00e3o do Apache Kafka <\/h2>\n\n\n\n

O Apache Kafka foi criado por desenvolvedores do LinkedIn. O c\u00f3digo se tornou p\u00fablico em 2011. Apenas tr\u00eas anos depois, os especialistas que trabalhavam com a plataforma no LinkedIn (Jun Rao, Jay Kreps, e Neha Narkhede) abriram uma empresa, chamada Confluent, onde usavam Apache Kafka. Mas a plataforma acabou sendo doada \u00e0 Apache Software Foundation, que hoje a mant\u00e9m. <\/p>\n\n\n\n

Inicialmente, a plataforma foi criada para uso interno do LinkedIn. A sua capacidade era de processar 1,4 trilh\u00e3o de mensagens por dia.<\/strong> Por\u00e9m, hoje em dia, ela tem muitas outras funcionalidades e aplica\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n

Principais caracter\u00edsticas <\/h2>\n\n\n\n

Veja uma rela\u00e7\u00e3o com o resumo das principais caracter\u00edsticas do Apache Kafka para conhecer melhor a plataforma. Mas se quiser mergulhar mais a fundo neste tema, acesse o site oficial<\/a> e a documenta\u00e7\u00e3o <\/a>para instalar e come\u00e7ar a utilizar.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

  1. Utiliza o conceito de \u201ct\u00f3pico\u201d<\/strong>, que \u00e9 uma categoria ou canal de dados. Nele, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o publicadas e armazenadas em formato de mensagens. Quando uma nova mensagem \u00e9 publicada num t\u00f3pico, ela \u00e9 transmitida aos interessados. <\/li>
  2. Segue o modelo publish-subscribe<\/strong>, no qual o produtor envia os dados para um t\u00f3pico, e os demais consumidores se inscrevem neste t\u00f3pico para receber e processar informa\u00e7\u00f5es. Assim, ocorre a troca ass\u00edncrona de mensagens, ocasionando uma arquitetura de microsservi\u00e7os robusta. <\/li>
  3. Usado na integra\u00e7\u00e3o ass\u00edncrona<\/strong> orientada por eventos com a finalidade de aumentar a utiliza\u00e7\u00e3o de integra\u00e7\u00e3o s\u00edncrona e APIs. <\/li>
  4. Pode trabalhar com muitos dados a cada segundo<\/strong>, sendo ideal para ser usado com solu\u00e7\u00f5es em Big Data, mas tamb\u00e9m em Internet das Coisas, redes sociais e outros. <\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Principais benef\u00edcios <\/h2>\n\n\n\n

    Antes do Apache Kafka, o processamento de dados era feito em lotes peri\u00f3dicos. Primeiramente, os dados brutos eram armazenados e depois processados em intervalos de tempo pr\u00e9-determinados, como um dia, uma semana ou um m\u00eas. Mas com essa solu\u00e7\u00e3o, o processamento \u00e9 em tempo real. Saiba, portanto, as principais vantagens do seu uso. <\/p>\n\n\n\n