Kafka实战(四) -Kafka门派知多少

Kafka不是一个单纯的消息引擎系统,而是能够实现精确一次(Exactly-once)处理语义的实时流处理平台

Storm/Spark Streaming/Flink,在大规模流处理领域主流

Kafka经过这么长时间不断的迭代,现在已经能够稍稍比肩这些框架

  • Kafka社区对于这些框架心存敬意
  • 目前国内鲜有大厂将Kafka用于流处理的尴尬境地,毕竟Kafka是从消息引擎“半路出家”转型成流处理平台的,它在流处理方面的表现还需要经过时间的检验。

从流处理平台扩展到流处理生态圈,Kafka更是还有很长的路要走

Kafka Streams提供了Kafka实时处理流数据的能力

但是其实还有一个重要的组件Kafka Connect

在评估流处理平台时,框架本身的性能、所提供操作算子(Operator)的丰富程度固然是重要的评判指标,但框架与上下游交互的能力也是非常重要的

能够与之进行数据传输的外部系统越多,围绕它打造的生态圈就越牢固,因而也就有更多的人愿意去使用它,从而形成正向反馈,不断地促进该生态圈的发展。

就Kafka而言,Kafka Connect通过一个个具体的连接器(Connector),串联起上下游的外部系统。

  • 整个Kafka生态圈如下图所示
    外部系统只是Kafka Connect组件支持的一部分而已 使用Kafka Connect组件的用户越来越多,相信在未来会有越来越多的人开发自己的连接器

清晰地了解Kafka的发展脉络和生态圈现状,对于指导我们选择合适的Kafka版本大有裨益

Kafka门派几何?

不是指版本,而是指存在多个组织或公司发布不同的Kafka

你一定听说过Linux发行版,比如CentOS、RedHat、Ubuntu等,都是Linux系统,但为什么有不同的名字呢? 其实就是因为它们是不同公司发布的Linux系统,即不同的发行版。虽说在Kafka领域没有发行版的概念,但你姑且可以这样近似地认为市面上的确存在着多个Kafka“发行版”。

下面我就来梳理一下这些所谓的“发行版”以及你应该如何选择它们。

当然了,“发行版”这个词用在Kafka框架上并不严谨,但为了便于我们区分这些不同的Kafka,勉强套用

Apache Kafka

最“正宗”的Kafka,也应该是你最熟悉的发行版了。自Kafka开源伊始,它便在Apache基金会孵化并最终毕业成为顶级项目,它也被称为社区版Kafka

它是后面其他所有发行版的基础。也就是说,后面提到的发行版

  • 原封不动地继承了Apache Kafka
  • 在此之上扩展了新功能

总之Apache Kafka是我们学习和使用Kafka的基础。

Confluent Kafka

2014年,Kafka的3个创始人Jay Kreps、Naha Narkhede和饶军离开LinkedIn创办了Confluent公司,专注于提供基于Kafka的企业级流处理解决方案。 2019年1月,Confluent公司成功融资D轮1.25亿美元,估值也到了25亿美元,足见资本市场的青睐。

还说回Confluent公司,它主要从事商业化Kafka工具开发,并在此基础上发布了Confluent Kafka。Confluent Kafka提供了一些Apache Kafka没有的高级特性,比如跨数据中心备份、Schema注册中心以及集群监控工具等。

Cloudera/Hortonworks Kafka

Cloudera提供的CDH和Hortonworks提供的HDP是非常著名的大数据平台,里面集成了目前主流的大数据框架,能够帮助用户实现从分布式存储、集群调度、流处理到机器学习、实时数据库等全方位的数据处理

很多创业公司在搭建数据平台时首选就是这两个产品。不管是CDH还是HDP里面都集成了Apache Kafka

2018年10月两家公司宣布合并,共同打造世界领先的数据平台,也许以后CDH和HDP也会合并成一款产品,但能肯定的是Apache Kafka依然会包含其中,并作为新数据平台的一部分对外提供服务。

特点比较

Apache Kafka

依然是开发人数最多、版本迭代速度最快的Kafka

在2018年度Apache基金会邮件列表开发者数量最多的Top 5排行榜中,Kafka社区邮件组排名第二位。如果你使用Apache Kafka碰到任何问题并提交问题到社区,社区都会比较及时地响应你。这对于我们Kafka普通使用者来说无疑是非常友好的。

但是Apache Kafka的劣势在于它仅仅提供最最基础的组件,特别是对于前面提到的Kafka Connect而言,社区版Kafka只提供一种连接器,即读写磁盘文件的连接器,而没有与其他外部系统交互的连接器,在实际使用过程中需要自行编写代码实现,这是它的一个劣势

Apache Kafka没有提供任何监控框架或工具。显然在线上环境不加监控肯定是不可行的,你必然需要借助第三方的监控框架实现对Kafka的监控。好消息是目前有一些开源的监控框架可以帮助用于监控Kafka(比如Kafka manager)。

如果仅仅需要一个消息引擎系统亦或是简单的流处理应用场景,同时需要对系统有较大把控度,那么推荐使用Apache Kafka

Confluent Kafka

Confluent Kafka目前分为免费版和企业版,前者和Apache Kafka非常相像,除了常规的组件之外,免费版还包含

  • Schema注册中心 帮助你集中管理Kafka消息格式以实现数据前向/后向兼容
  • REST proxy 用开放HTTP接口的方式允许你通过网络访问Kafka的各种功能

这两个都是Apache Kafka所没有的。

免费版包含了更多的连接器,它们都是Confluent公司开发并认证过的,你可以免费使用它们

至于企业版,它提供的功能就更多了

最有用的当属跨数据中心备份和集群监控两大功能了。多个数据中心之间数据的同步以及对集群的监控历来是Kafka的痛点,Confluent Kafka企业版提供了强大的解决方案帮助你“干掉”它们。

不过Confluent Kafka的一大缺陷在于,Confluent公司暂时没有发展国内业务的计划,相关的资料以及技术支持都很欠缺,很多国内Confluent Kafka使用者甚至无法找到对应的中文文档,因此目前Confluent Kafka在国内的普及率是比较低的。

如果需要用到Kafka的一些高级特性,那么推荐使用Confluent Kafka

CDH/HDP Kafka

大数据云公司发布的Kafka(CDH/HDP Kafka)

这些大数据平台天然集成了Apache Kafka,通过便捷化的界面操作将Kafka的安装、运维、管理、监控全部统一在控制台中。如果你是这些平台的用户一定觉得非常方便,因为所有的操作都可以在前端UI界面上完成,而不必去执行复杂的Kafka命令。另外这些平台提供的监控界面也非常友好,你通常不需要进行任何配置就能有效地监控 Kafka。

但这样做的结果是

  • 直接降低了你对Kafka集群的掌控程度 毕竟你对下层的Kafka集群一无所知,你怎么能做到心中有数呢?
  • 滞后性 由于它有自己的发布周期,因此是否能及时地包含最新版本的Kafka就成为了一个问题。比如CDH 6.1.0版本发布时Apache Kafka已经演进到了2.1.0版本,但CDH中的Kafka依然是2.0.0版本,显然那些在Kafka 2.1.0中修复的Bug只能等到CDH下次版本更新时才有可能被真正修复。

简单来说,如果需要快速地搭建消息引擎系统,或者你需要搭建的是多框架构成的数据平台且Kafka只是其中一个组件,那么推荐使用这些大数据云公司提供的Kafka。

总结

Apache Kafka,也称社区版Kafka

  • 优势在于迭代速度快,社区响应度高,使用它可以让你有更高的把控度
  • 缺陷在于仅提供基础核心组件,缺失一些高级的特性。

Confluent Kafka,Confluent公司提供的Kafka

  • 优势在于集成了很多高级特性且由Kafka原班人马打造,质量上有保证
  • 缺陷在于相关文档资料不全,普及率较低,没有太多可供参考的范例。

CDH/HDP Kafka,大数据云公司提供的Kafka,内嵌Apache Kafka

  • 优势在于操作简单,节省运维成本
  • 缺陷在于把控度低,演进速度较慢。

参考

  • Apache Kafka实战

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