Apache Kafka - Versionsgeschichte

Vfb1893: BKL Fehlertoleranz aufgelöst

2025-02-25T19:00:33Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Februar 2025, 21:00 Uhr
Zeile 22:		Zeile 22:
	'''Apache Kafka''' ist eine [[freie Software]] der [[Apache Software Foundation]], die insbesondere zur Verarbeitung von [[Datenstrom\|Datenströmen]] dient. Kafka ist dazu entwickelt, Datenströme zu speichern und zu verarbeiten, und stellt eine Schnittstelle zum Laden und Exportieren von Datenströmen zu Drittsystemen bereit. Die Kernarchitektur bildet ein verteiltes Transaktions-Log.		'''Apache Kafka''' ist eine [[freie Software]] der [[Apache Software Foundation]], die insbesondere zur Verarbeitung von [[Datenstrom\|Datenströmen]] dient. Kafka ist dazu entwickelt, Datenströme zu speichern und zu verarbeiten, und stellt eine Schnittstelle zum Laden und Exportieren von Datenströmen zu Drittsystemen bereit. Die Kernarchitektur bildet ein verteiltes Transaktions-Log.

	Ursprünglich wurde Apache Kafka von [[LinkedIn]] entwickelt. Seit 2012 ist es Teil der Apache Software Foundation. Im Jahr 2014 gründeten die Entwickler das Unternehmen [[Confluent]] aus LinkedIn heraus, welches die Weiterentwicklung von Apache Kafka fokussiert. Apache Kafka ist ein [[verteiltes System]], das [[Skalierbarkeit\|skalierbar]] und [[~~Fehlertoleranz~~\|fehlertolerant]] und somit für [[Big Data\|Big-Data]]-Anwendungen geeignet ist.		Ursprünglich wurde Apache Kafka von [[LinkedIn]] entwickelt. Seit 2012 ist es Teil der Apache Software Foundation. Im Jahr 2014 gründeten die Entwickler das Unternehmen [[Confluent]] aus LinkedIn heraus, welches die Weiterentwicklung von Apache Kafka fokussiert. Apache Kafka ist ein [[verteiltes System]], das [[Skalierbarkeit\|skalierbar]] und [[Robustheit gegen Benutzungsfehler\|fehlertolerant]] und somit für [[Big Data\|Big-Data]]-Anwendungen geeignet ist.

	Den Namenszusatz ''Kafka'' erhielt es von [[Jay Kreps]], neben [[Neha Narkhede]] und [[Jun Rao]] einer der Mitentwickler der Software. Er begründete die Namenswahl damit, dass Apache Kafka ein für das Schreiben optimiertes System sei, weswegen der Name eines Autors naheliegend gewesen sei, und da er [[Franz Kafka\|Kafkas]] Werke mochte, wählte er diesen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.quora.com/What-is-the-relation-between-Kafka-the-writer-and-Apache-Kafka-the-distributed-messaging-system/answer/Jay-Kreps \|titel=What is the relation between Kafka, the writer, and Apache Kafka, the distributed messaging system? \|autor=Jay Kreps \|hrsg=Quora \|werk= \|datum= \|zugriff=2023-03-09}}</ref>		Den Namenszusatz ''Kafka'' erhielt es von [[Jay Kreps]], neben [[Neha Narkhede]] und [[Jun Rao]] einer der Mitentwickler der Software. Er begründete die Namenswahl damit, dass Apache Kafka ein für das Schreiben optimiertes System sei, weswegen der Name eines Autors naheliegend gewesen sei, und da er [[Franz Kafka\|Kafkas]] Werke mochte, wählte er diesen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.quora.com/What-is-the-relation-between-Kafka-the-writer-and-Apache-Kafka-the-distributed-messaging-system/answer/Jay-Kreps \|titel=What is the relation between Kafka, the writer, and Apache Kafka, the distributed messaging system? \|autor=Jay Kreps \|hrsg=Quora \|werk= \|datum= \|zugriff=2023-03-09}}</ref>

FlMcc: /* growthexperiments-addlink-summary-summary:2|0|0 */

2025-01-26T08:10:23Z

Linkvorschlag-Funktion: 2 Links hinzugefügt.

← Nächstältere Version		Version vom 26. Januar 2025, 10:10 Uhr
Zeile 29:		Zeile 29:
	[[Datei:Overview of Apache Kafka.svg\|mini\|links\|Überblick über Apache Kafka]]		[[Datei:Overview of Apache Kafka.svg\|mini\|links\|Überblick über Apache Kafka]]

	Den Kern des Systems bildet ein [[Rechnerverbund]] (Cluster), bestehend aus sogenannten ''Brokern''. Broker speichern Schlüssel-Wert-Nachrichten zusammen mit einem Zeitstempel in ''Topics''. ''Topics'' wiederum sind in Partitionen aufgeteilt, welche im Kafka-Cluster verteilt und repliziert werden. Innerhalb einer Partition werden die Nachrichten in der Reihenfolge gespeichert, in der sie geschrieben wurden. Lese- und Schreibzugriffe umgehen den [[Arbeitsspeicher]] durch die direkte Anbindung der Festplatten mit dem Netzwerkadapter ''(zero copy)'', so dass weniger Kopiervorgänge vor dem Schreiben oder Versenden von Nachrichten nötig sind.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/Apache-Kafka-Entwickler-erhalten-24-Millionen-US-Dollar-2745647.html \|titel=Apache-Kafka-Entwickler erhalten 24 Millionen US-Dollar \|autor=Alexander Neumann \|hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG \|werk=heise Developer \|datum=2015-07-09 \|zugriff=2016-07-21}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://www.bigdata-insider.de/so-analysieren-sie-logdateien-mit-open-source-software-a-498565/ \|titel=So analysieren Sie Logdateien mit Open Source Software \|titelerg=Realtime Analytics mit Apache Kafka \|autor=Thomas Joos \|hrsg=Vogel Business Media GmbH & Co. KG \|werk=BigData Insider \|datum=2015-08-24 \|zugriff=2016-07-21}}</ref>		Den Kern des Systems bildet ein [[Rechnerverbund]] (Cluster), bestehend aus sogenannten ''Brokern''. Broker speichern Schlüssel-Wert-Nachrichten zusammen mit einem [[Zeitstempel]] in ''Topics''. ''Topics'' wiederum sind in Partitionen aufgeteilt, welche im Kafka-Cluster verteilt und repliziert werden. Innerhalb einer Partition werden die Nachrichten in der Reihenfolge gespeichert, in der sie geschrieben wurden. Lese- und Schreibzugriffe umgehen den [[Arbeitsspeicher]] durch die direkte Anbindung der Festplatten mit dem Netzwerkadapter ''(zero copy)'', so dass weniger Kopiervorgänge vor dem Schreiben oder Versenden von Nachrichten nötig sind.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/Apache-Kafka-Entwickler-erhalten-24-Millionen-US-Dollar-2745647.html \|titel=Apache-Kafka-Entwickler erhalten 24 Millionen US-Dollar \|autor=Alexander Neumann \|hrsg=Heise Medien GmbH & Co. KG \|werk=heise Developer \|datum=2015-07-09 \|zugriff=2016-07-21}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://www.bigdata-insider.de/so-analysieren-sie-logdateien-mit-open-source-software-a-498565/ \|titel=So analysieren Sie Logdateien mit Open Source Software \|titelerg=Realtime Analytics mit Apache Kafka \|autor=Thomas Joos \|hrsg=Vogel Business Media GmbH & Co. KG \|werk=BigData Insider \|datum=2015-08-24 \|zugriff=2016-07-21}}</ref>

	Anwendungen, die Daten in einen Kafka-Cluster schreiben, werden als ''Producer'' bezeichnet, Anwendungen, die Daten von dort lesen, als ''Consumer''.		Anwendungen, die Daten in einen Kafka-Cluster schreiben, werden als ''Producer'' bezeichnet, Anwendungen, die Daten von dort lesen, als ''Consumer''.
Zeile 50:		Zeile 50:
	: Java-Bibliothek zur Datenstromverarbeitung.		: Java-Bibliothek zur Datenstromverarbeitung.

	Die Consumer- und Producer-Schnittstellen basieren auf dem Kafka-Nachrichtenprotokoll und können als Referenzimplementierung in Java angesehen werden. Das eigentliche Kafka-Nachrichtenprotokoll ist ein binäres [[Kommunikationsprotokoll\|Protokoll]] und erlaubt es damit, Consumer- und Producer-Clients in jeder beliebigen Programmiersprache zu entwickeln. Damit ist Kafka nicht an das JVM-Ökosystem gebunden. Eine Liste mit verfügbaren Nicht-Java-Clients wird im ''Apache Kafka Wiki'' gepflegt.<ref>{{Internetquelle \|url=https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Clients \|titel=Kafka Clients support \|hrsg=Apache Software Foundation \|werk=Apache Kafka Wiki \|datum=2020-09-29 \|zugriff=2021-01-13}}</ref>		Die Consumer- und Producer-Schnittstellen basieren auf dem Kafka-Nachrichtenprotokoll und können als [[Referenzimplementierung]] in Java angesehen werden. Das eigentliche Kafka-Nachrichtenprotokoll ist ein binäres [[Kommunikationsprotokoll\|Protokoll]] und erlaubt es damit, Consumer- und Producer-Clients in jeder beliebigen Programmiersprache zu entwickeln. Damit ist Kafka nicht an das JVM-Ökosystem gebunden. Eine Liste mit verfügbaren Nicht-Java-Clients wird im ''Apache Kafka Wiki'' gepflegt.<ref>{{Internetquelle \|url=https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Clients \|titel=Kafka Clients support \|hrsg=Apache Software Foundation \|werk=Apache Kafka Wiki \|datum=2020-09-29 \|zugriff=2021-01-13}}</ref>

	== Kafka Connect API ==		== Kafka Connect API ==

CommonsDelinker: Ersetze Apache_kafka.svg durch Apache_Kafka_logo.svg (von CommonsDelinker angeordnet: File renamed:)

2024-12-12T05:36:58Z

Ersetze Apache_kafka.svg durch Apache_Kafka_logo.svg (von CommonsDelinker angeordnet: File renamed:)

← Nächstältere Version		Version vom 12. Dezember 2024, 07:36 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:

	{{Infobox Software		{{Infobox Software
	\|Name =		\|Name =
	\|Logo = [[Datei:Apache ~~kafka~~.svg]]		\|Logo = [[Datei:Apache Kafka logo.svg]]
	\|Screenshot =		\|Screenshot =
	\|Beschreibung = <!-- Beschreibung zum Bildschirmfoto -->		\|Beschreibung = <!-- Beschreibung zum Bildschirmfoto -->

Schreiber Joe: Aufzählung korrigiert

2024-04-15T20:21:53Z

Aufzählung korrigiert

← Nächstältere Version		Version vom 15. April 2024, 22:21 Uhr
Zeile 34:		Zeile 34:
	Anwendungen, die Daten in einen Kafka-Cluster schreiben, werden als ''Producer'' bezeichnet, Anwendungen, die Daten von dort lesen, als ''Consumer''.		Anwendungen, die Daten in einen Kafka-Cluster schreiben, werden als ''Producer'' bezeichnet, Anwendungen, die Daten von dort lesen, als ''Consumer''.
	Zur Datenstromverarbeitung kann ''Kafka Streams'' verwendet werden.		Zur Datenstromverarbeitung kann ''Kafka Streams'' verwendet werden.
	Kafka Streams ist eine Java-Bibliothek, die Daten aus Kafka liest, verarbeitet und die Ergebnisse nach Kafka zurück schreibt.		Kafka Streams ist eine Java-Bibliothek, die Daten aus Kafka liest, sie verarbeitet und die Ergebnisse nach Kafka zurück schreibt.
	Kafka kann auch mit anderen Stream-Verarbeitungssystemen verwendet werden.		Kafka kann auch mit anderen Stream-Verarbeitungssystemen verwendet werden.
	Ab der Version 0.11.0.0 wird „transaktionales Schreiben“ unterstützt, so dass garantiert werden kann, dass Nachrichten genau ein einziges Mal verarbeitet werden, wenn eine Anwendung Kafka Streams verwendet ''(exactly-once processing)''.		Ab der Version 0.11.0.0 wird „transaktionales Schreiben“ unterstützt, so dass garantiert werden kann, dass Nachrichten genau ein einziges Mal verarbeitet werden, wenn eine Anwendung Kafka Streams verwendet ''(exactly-once processing)''.

89.246.129.10: Interner Link zu Streamprozessor hinzugefügt

2024-02-12T16:10:49Z

Interner Link zu Streamprozessor hinzugefügt

← Nächstältere Version		Version vom 12. Februar 2024, 18:10 Uhr
Zeile 15:		Zeile 15:
	\|Betriebssystem = <!-- Wikidata -->		\|Betriebssystem = <!-- Wikidata -->
	\|Programmiersprache = <!-- Wikidata -->		\|Programmiersprache = <!-- Wikidata -->
	\|Kategorie = Streamprozessor		\|Kategorie = [[Streamprozessor]]
	\|Lizenz = <!-- Wikidata -->		\|Lizenz = <!-- Wikidata -->
	\|Deutsch =		\|Deutsch =

Recycle: Korrektur fehlerhafter Link (Seite wurde verschoben)

2023-07-31T20:56:10Z

Korrektur fehlerhafter Link (Seite wurde verschoben)

← Nächstältere Version		Version vom 31. Juli 2023, 22:56 Uhr
Zeile 77:		Zeile 77:
	* [https://kafka.apache.org/documentation/#connect Connector API]		* [https://kafka.apache.org/documentation/#connect Connector API]
	* [https://kafka.apache.org/documentation/streams/ Streams API]		* [https://kafka.apache.org/documentation/streams/ Streams API]
	* [https://www.informatik-aktuell.de/~~entwicklung~~/~~programmiersprachen~~/apache-kafka-eine-schluesselplattform-fuer-hochskalierbare-systeme.html Einführung in Kafka (deutsch)]		* [https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/verfuegbarkeit/apache-kafka-eine-schluesselplattform-fuer-hochskalierbare-systeme.html Einführung in Kafka (deutsch)]
	* [https://github.com/apache/kafka Apache Kafka auf GitHub]		* [https://github.com/apache/kafka Apache Kafka auf GitHub]

Lohn- und Gehaltsabrechnung: Namensgebung nach Quelle ergänzt

2023-03-09T16:10:33Z

Namensgebung nach Quelle ergänzt

← Nächstältere Version		Version vom 9. März 2023, 18:10 Uhr
Zeile 24:		Zeile 24:

	Ursprünglich wurde Apache Kafka von [[LinkedIn]] entwickelt. Seit 2012 ist es Teil der Apache Software Foundation. Im Jahr 2014 gründeten die Entwickler das Unternehmen [[Confluent]] aus LinkedIn heraus, welches die Weiterentwicklung von Apache Kafka fokussiert. Apache Kafka ist ein [[verteiltes System]], das [[Skalierbarkeit\|skalierbar]] und [[Fehlertoleranz\|fehlertolerant]] und somit für [[Big Data\|Big-Data]]-Anwendungen geeignet ist.		Ursprünglich wurde Apache Kafka von [[LinkedIn]] entwickelt. Seit 2012 ist es Teil der Apache Software Foundation. Im Jahr 2014 gründeten die Entwickler das Unternehmen [[Confluent]] aus LinkedIn heraus, welches die Weiterentwicklung von Apache Kafka fokussiert. Apache Kafka ist ein [[verteiltes System]], das [[Skalierbarkeit\|skalierbar]] und [[Fehlertoleranz\|fehlertolerant]] und somit für [[Big Data\|Big-Data]]-Anwendungen geeignet ist.

			Den Namenszusatz ''Kafka'' erhielt es von [[Jay Kreps]], neben [[Neha Narkhede]] und [[Jun Rao]] einer der Mitentwickler der Software. Er begründete die Namenswahl damit, dass Apache Kafka ein für das Schreiben optimiertes System sei, weswegen der Name eines Autors naheliegend gewesen sei, und da er [[Franz Kafka\|Kafkas]] Werke mochte, wählte er diesen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.quora.com/What-is-the-relation-between-Kafka-the-writer-and-Apache-Kafka-the-distributed-messaging-system/answer/Jay-Kreps \|titel=What is the relation between Kafka, the writer, and Apache Kafka, the distributed messaging system? \|autor=Jay Kreps \|hrsg=Quora \|werk= \|datum= \|zugriff=2023-03-09}}</ref>

	== Funktionsweise ==		== Funktionsweise ==

2A01:598:D806:AD81:39B9:DF11:8E54:3781 am 7. September 2022 um 06:55 Uhr

2022-09-07T06:55:27Z

← Nächstältere Version		Version vom 7. September 2022, 08:55 Uhr
Zeile 55:		Zeile 55:

	== Kafka Streams API ==		== Kafka Streams API ==
	Kafka Streams (oder Streams API) ist eine Java-Bibliothek zur Datenstromverarbeitung und ist ab Version 0.10.0.0 verfügbar. Die Bibliothek ermöglicht es, zustandsbehaftete Datenstromverarbeitungsprogramme zu entwickeln, die sowohl skalierbar, flexibel als auch fehlertolerant sind. Dafür bietet Kafka Streams eine eigene [[Domänenspezifische Sprache\|DSL]] an, die Operatoren zum Filtern, Mappen oder Gruppieren ~~erhält~~. Des Weiteren werden Zeitfenster, Joins, und Tabellen unterstützt. Ergänzend zur ~~DSL~~ ist es auch möglich, eigene Operatoren in der Processor-API zu implementieren. Diese Operatoren können auch in der ~~DSL~~ genutzt werden. Zur Unterstützung zustandsbehafteter Operatoren wird RocksDB verwendet. Dies erlaubt es, Operatorzustände lokal vorzuhalten und Zustände, die größer als der verfügbare Hauptspeicher sind, als RocksDB-Daten auf die Festplatte auszulagern. Um den Anwendungszustand verlustsicher zu speichern, werden alle Zustandsänderungen zusätzlich in einem Kafka Topic protokolliert. Im Falle eines Ausfalls können alle Zustandsübergänge aus dem Topic ausgelesen werden, um den Zustand wiederherzustellen.		Kafka Streams (oder Streams API) ist eine Java-Bibliothek zur Datenstromverarbeitung und ist ab Version 0.10.0.0 verfügbar. Die Bibliothek ermöglicht es, zustandsbehaftete Datenstromverarbeitungsprogramme zu entwickeln, die sowohl skalierbar, flexibel als auch fehlertolerant sind. Dafür bietet Kafka Streams eine eigene [[Domänenspezifische Sprache\|domänenspezifische Sprache (DSL)]] an, die Operatoren zum Filtern, Abbilden (Mappen) oder Gruppieren enthält. Des Weiteren werden Zeitfenster, Joins, und Tabellen unterstützt. Ergänzend zur domänenspezifischen Sprache ist es auch möglich, eigene Operatoren in der Processor-API zu implementieren. Diese Operatoren können auch in der domänenspezifischen Sprache genutzt werden. Zur Unterstützung zustandsbehafteter Operatoren wird RocksDB verwendet. Dies erlaubt es, Operatorzustände lokal vorzuhalten und Zustände, die größer als der verfügbare Hauptspeicher sind, als RocksDB-Daten auf die Festplatte auszulagern. Um den Anwendungszustand verlustsicher zu speichern, werden alle Zustandsänderungen zusätzlich in einem Kafka-Topic protokolliert. Im Falle eines Ausfalls können alle Zustandsübergänge aus dem Topic ausgelesen werden, um den Zustand wiederherzustellen.

	== Kafka Operator für Kubernetes ==		== Kafka Operator für Kubernetes ==

2A01:598:D806:AD81:39B9:DF11:8E54:3781 am 7. September 2022 um 06:51 Uhr

2022-09-07T06:51:55Z

← Nächstältere Version		Version vom 7. September 2022, 08:51 Uhr
Zeile 55:		Zeile 55:

	== Kafka Streams API ==		== Kafka Streams API ==
	Kafka Streams (oder Streams API) ist eine Java-Bibliothek zur Datenstromverarbeitung und ist ab Version 0.10.0.0 verfügbar. Die Bibliothek ermöglicht es, zustandsbehaftete ~~Stromverarbeitungsprogramme~~ zu entwickeln, die sowohl skalierbar, flexibel als auch fehlertolerant sind. Dafür bietet Kafka Streams eine eigene [[Domänenspezifische Sprache\|DSL]] an, die Operatoren zum Filtern, Mappen oder Gruppieren erhält. Des Weiteren werden Zeitfenster, Joins, und Tabellen unterstützt. Ergänzend zur DSL ist es auch möglich, eigene Operatoren in der Processor-API zu implementieren. Diese Operatoren können auch in der DSL genutzt werden. Zur Unterstützung zustandsbehafteter Operatoren wird RocksDB verwendet. Dies erlaubt es, Operatorzustände lokal vorzuhalten und Zustände, die größer als der verfügbare Hauptspeicher sind, als RocksDB-Daten auf die Festplatte auszulagern. Um den Anwendungszustand verlustsicher zu speichern, werden alle Zustandsänderungen zusätzlich in einem Kafka Topic protokolliert. Im Falle eines Ausfalls können alle Zustandsübergänge aus dem Topic ausgelesen werden, um den Zustand wiederherzustellen.		Kafka Streams (oder Streams API) ist eine Java-Bibliothek zur Datenstromverarbeitung und ist ab Version 0.10.0.0 verfügbar. Die Bibliothek ermöglicht es, zustandsbehaftete Datenstromverarbeitungsprogramme zu entwickeln, die sowohl skalierbar, flexibel als auch fehlertolerant sind. Dafür bietet Kafka Streams eine eigene [[Domänenspezifische Sprache\|DSL]] an, die Operatoren zum Filtern, Mappen oder Gruppieren erhält. Des Weiteren werden Zeitfenster, Joins, und Tabellen unterstützt. Ergänzend zur DSL ist es auch möglich, eigene Operatoren in der Processor-API zu implementieren. Diese Operatoren können auch in der DSL genutzt werden. Zur Unterstützung zustandsbehafteter Operatoren wird RocksDB verwendet. Dies erlaubt es, Operatorzustände lokal vorzuhalten und Zustände, die größer als der verfügbare Hauptspeicher sind, als RocksDB-Daten auf die Festplatte auszulagern. Um den Anwendungszustand verlustsicher zu speichern, werden alle Zustandsänderungen zusätzlich in einem Kafka Topic protokolliert. Im Falle eines Ausfalls können alle Zustandsübergänge aus dem Topic ausgelesen werden, um den Zustand wiederherzustellen.

	== Kafka Operator für Kubernetes ==		== Kafka Operator für Kubernetes ==

2A01:598:D801:D203:2957:92F2:7EDA:90DB am 29. Juli 2022 um 10:59 Uhr

2022-07-29T10:59:21Z

← Nächstältere Version		Version vom 29. Juli 2022, 12:59 Uhr
Zeile 58:		Zeile 58:

	== Kafka Operator für Kubernetes ==		== Kafka Operator für Kubernetes ==
	Im August 2019 wurde ein Operator zum Aufbau einer Cloud-Native Kafka-Plattform mit [[Kubernetes]] veröffentlicht.<ref name="Informatik-Aktuell">{{Internetquelle \|url=https://www.informatik-aktuell.de/aktuelle-meldungen/2019/august/kafka-operator-fuer-kubernetes.html \|titel=Kafka-Operator für Kubernetes\|hrsg=Informatik Aktuell \|datum=2019-08-02 \|abruf=2019-08-04}}</ref> Dieser ermöglicht die Automatisierung der Bereitstellung von Pods der Komponenten des Kafka Ökosystems (ZooKeeper, Kafka Connect, KSQL, Rest Proxy), eine Überwachung von SLAs durch Confluent Control Center oder Prometheus, die ~~elastische~~ Skalierung von Kafka, sowie die Handhabung von Ausfällen und eine Automatisierung von Rolling Updates.<ref name="Informatik-Aktuell" />		Im August 2019 wurde ein Operator zum Aufbau einer Cloud-Native Kafka-Plattform mit [[Kubernetes]] veröffentlicht.<ref name="Informatik-Aktuell">{{Internetquelle \|url=https://www.informatik-aktuell.de/aktuelle-meldungen/2019/august/kafka-operator-fuer-kubernetes.html \|titel=Kafka-Operator für Kubernetes\|hrsg=Informatik Aktuell \|datum=2019-08-02 \|abruf=2019-08-04}}</ref> Dieser ermöglicht die Automatisierung der Bereitstellung von Pods der Komponenten des Kafka Ökosystems (ZooKeeper, Kafka Connect, KSQL, Rest Proxy), eine Überwachung von SLAs durch Confluent Control Center oder Prometheus, die flexible Skalierung von Kafka, sowie die Handhabung von Ausfällen und eine Automatisierung von Rolling Updates.<ref name="Informatik-Aktuell" />

	== Versions-Kompatibilität ==		== Versions-Kompatibilität ==

← Nächstältere Version		Version vom 25. Februar 2025, 21:00 Uhr
Zeile 22:		Zeile 22:
	'''Apache Kafka''' ist eine [[freie Software]] der [[Apache Software Foundation]], die insbesondere zur Verarbeitung von [[Datenstrom\|Datenströmen]] dient. Kafka ist dazu entwickelt, Datenströme zu speichern und zu verarbeiten, und stellt eine Schnittstelle zum Laden und Exportieren von Datenströmen zu Drittsystemen bereit. Die Kernarchitektur bildet ein verteiltes Transaktions-Log.		'''Apache Kafka''' ist eine [[freie Software]] der [[Apache Software Foundation]], die insbesondere zur Verarbeitung von [[Datenstrom\|Datenströmen]] dient. Kafka ist dazu entwickelt, Datenströme zu speichern und zu verarbeiten, und stellt eine Schnittstelle zum Laden und Exportieren von Datenströmen zu Drittsystemen bereit. Die Kernarchitektur bildet ein verteiltes Transaktions-Log.

	Ursprünglich wurde Apache Kafka von [[LinkedIn]] entwickelt. Seit 2012 ist es Teil der Apache Software Foundation. Im Jahr 2014 gründeten die Entwickler das Unternehmen [[Confluent]] aus LinkedIn heraus, welches die Weiterentwicklung von Apache Kafka fokussiert. Apache Kafka ist ein [[verteiltes System]], das [[Skalierbarkeit\|skalierbar]] und [[~~Fehlertoleranz~~\|fehlertolerant]] und somit für [[Big Data\|Big-Data]]-Anwendungen geeignet ist.		Ursprünglich wurde Apache Kafka von [[LinkedIn]] entwickelt. Seit 2012 ist es Teil der Apache Software Foundation. Im Jahr 2014 gründeten die Entwickler das Unternehmen [[Confluent]] aus LinkedIn heraus, welches die Weiterentwicklung von Apache Kafka fokussiert. Apache Kafka ist ein [[verteiltes System]], das [[Skalierbarkeit\|skalierbar]] und [[Robustheit gegen Benutzungsfehler\|fehlertolerant]] und somit für [[Big Data\|Big-Data]]-Anwendungen geeignet ist.

	Den Namenszusatz ''Kafka'' erhielt es von [[Jay Kreps]], neben [[Neha Narkhede]] und [[Jun Rao]] einer der Mitentwickler der Software. Er begründete die Namenswahl damit, dass Apache Kafka ein für das Schreiben optimiertes System sei, weswegen der Name eines Autors naheliegend gewesen sei, und da er [[Franz Kafka\|Kafkas]] Werke mochte, wählte er diesen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.quora.com/What-is-the-relation-between-Kafka-the-writer-and-Apache-Kafka-the-distributed-messaging-system/answer/Jay-Kreps \|titel=What is the relation between Kafka, the writer, and Apache Kafka, the distributed messaging system? \|autor=Jay Kreps \|hrsg=Quora \|werk= \|datum= \|zugriff=2023-03-09}}</ref>		Den Namenszusatz ''Kafka'' erhielt es von [[Jay Kreps]], neben [[Neha Narkhede]] und [[Jun Rao]] einer der Mitentwickler der Software. Er begründete die Namenswahl damit, dass Apache Kafka ein für das Schreiben optimiertes System sei, weswegen der Name eines Autors naheliegend gewesen sei, und da er [[Franz Kafka\|Kafkas]] Werke mochte, wählte er diesen.<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.quora.com/What-is-the-relation-between-Kafka-the-writer-and-Apache-Kafka-the-distributed-messaging-system/answer/Jay-Kreps \|titel=What is the relation between Kafka, the writer, and Apache Kafka, the distributed messaging system? \|autor=Jay Kreps \|hrsg=Quora \|werk= \|datum= \|zugriff=2023-03-09}}</ref>