Apache Kafka adalah platform streaming data yang dapat digunakan untuk memproses dan mengirimkan aliran data secara real-time. Berikut adalah penjelasan tentang Apache Kafka dan cara kerjanya:
- Konsep dasar: Apache Kafka didasarkan pada konsep publisher-subscriber. Data dikirimkan melalui topik (topic), yang kemudian dapat diterima oleh satu atau lebih konsumen (consumer). Setiap pesan yang dikirimkan ke Kafka disimpan dalam urutan yang tidak berubah, yang memungkinkan pemrosesan data secara real-time.
- Topik (Topic): Topik adalah kanal yang digunakan untuk mengirimkan dan menerima data dalam Kafka. Data yang dikirimkan ke topik dapat diakses oleh semua konsumen yang berlangganan pada topik tersebut. Topik dapat dibayangkan sebagai kategori di mana data dikirim dan diterima.
- Produser (Producer): Produser adalah entitas yang bertanggung jawab untuk mengirimkan data ke topik. Produser dapat mengirim pesan tunggal atau sejumlah pesan ke topik tertentu. Setelah produser mengirimkan pesan, Kafka akan menyimpannya dan membuatnya tersedia untuk konsumen.
- Konsument (Consumer): Konsumen adalah entitas yang berlangganan ke topik dan menerima data yang dikirimkan ke topik tersebut. Konsumen dapat membaca data dari topik dan memprosesnya sesuai dengan kebutuhan mereka. Setiap konsumen memiliki kelompok konsumen (consumer group) yang dapat terdiri dari satu atau lebih konsumen. Dalam kelompok konsumen, setiap pesan hanya akan dikonsumsi oleh satu konsumen dalam kelompok.
- Broker: Kafka menggunakan broker sebagai server pusat untuk menyimpan dan mengelola aliran data. Setiap broker dalam Kafka memiliki salinan data dan metadata yang diperlukan untuk memproses dan mengirimkan pesan. Kafka dapat dijalankan dalam mode distribusi, dengan beberapa broker membentuk sebuah klaster (cluster).
- Skema (Schema): Kafka tidak memperhatikan skema data secara bawaan. Ini berarti Kafka tidak memeriksa atau mengontrol format atau struktur data yang dikirimkan ke topik. Namun, dalam praktiknya, skema data sering kali diatur secara terpisah untuk memastikan keseragaman dan kecocokan dalam penggunaan data.
- Daya tahan pesan (Message durability): Kafka menyimpan pesan yang dikirimkan dalam waktu tertentu, memberikan daya tahan terhadap kegagalan dan pemulihan data yang andal. Dengan menyimpan pesan dalam urutan yang tidak berubah, Kafka memungkinkan konsumen untuk membaca pesan yang terlewat atau yang belum mereka konsumsi.
Dalam kerja sehari-hari, Kafka digunakan dalam berbagai kasus penggunaan, seperti streaming data real-time, pemrosesan data, analisis log, manajemen aliran data, dan banyak lagi. Apache Kafka menyediakan antarmuka dan alat pengembangan yang memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan kekuatan dan fleksibilitas platform ini.
Penting untuk dicatat bahwa Apache Kafka memiliki banyak fitur dan konsep yang lebih mendalam daripada yang dijelaskan di sini. Penting untuk membaca dokumentasi resmi dan mempelajari lebih lanjut untuk memahami sepenuhnya cara kerja Apache Kafka.