Fluxo de dados Apache Kafka
Última atualização: 2026-11-10Conecte-se ao seu cluster Apache Kafka para usar como uma fonte de dados de fluxo em seus projetos do Qlik Open Lakehouse. As conexões Kafka só podem ser usadas com a tarefa de aterrisagem de streaming e a tarefa de transformação de streaming.
O Qlik Open Lakehouse permite que as organizações criem pipelines em tempo real, prontos para análise, em uma arquitetura aberta e escalável. Ao integrar o Apache Kafka como uma fonte de fluxo, o Qlik suporta a ingestão contínua de dados de eventos de alto volume em tabelas do Apache Iceberg. Essa combinação oferece disponibilidade de dados de baixa latência e evolução robusta de esquema, permitindo que as equipes operacionalizem insights em tempo real e acelerem as transformações a jusante.
Tarefas de aterrisagem de streaming e tarefas de transformação de streaming permitem que os tópicos do Kafka sejam componentes centrais dos seus projetos do Qlik Open Lakehouse. À medida que os dados fluem para o Iceberg, eles são rapidamente acessíveis para cargas de trabalho de análise, IA e aprendizado de máquina, apoiando a tomada de decisões sensíveis ao tempo e práticas escaláveis de engenharia de dados. O resultado é uma camada de dados unificada e otimizada para consulta que fortalece a confiabilidade e o desempenho das suas arquiteturas de streaming. Para analisar dados do Kafka usando o mecanismo de consulta do seu armazém de dados na nuvem, aterrisse e armazene os dados em um Qlik Open Lakehouse e espelhe os dados para o seu armazém usando uma Tarefa de espelhamento de dados.
Pré-requisitos
Os seguintes requisitos se aplicam ao criar e usar uma fonte de streaming Kafka:
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Uma integração de rede que tenha conectividade de rede com os servidores de broker.
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Certifique-se de que o cluster Kafka ao qual você deseja se conectar esteja acessível a partir da VPC onde o cluster Lakehouse que executará a tarefa de aterrissagem está localizado.
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Uma conexão de origem de streaming Kafka requer uma plataforma de destino do Qlik Open Lakehouse.
Definindo as propriedades de conexão Kafka
Para configurar sua conexão Kafka, faça o seguinte:
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Em Conexões, clique em Criar conexão.
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Selecione o Espaço onde você deseja criar a conexão ou escolha Criar novo espaço de dados.
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Selecione Kafka na lista de nomes do Conector ou use a caixa Pesquisar. Certifique-se de que o Tipo seja Fonte e de que a Categoria seja Streaming.
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Configure as seguintes propriedades:
Fonte de dados
Defina suas propriedades de conexão da fonte de dados conforme a seguir:
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Selecione sua Integração de rede na lista.
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Em Servidores de broker, insira um único host usando o formato hostname:port, por exemplo, host1:9092.
Para inserir uma lista de hosts, use o formato: hostname:port, hostname:port, por exemplo, host1:9092,host2:9092.
Detalhes de autenticação
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Selecione seu Método de autenticação na lista:
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PLAIN: Esta configuração não é segura, pois o cliente tem acesso irrestrito ao seu cluster do Kafka e os dados são transmitidos sem criptografia. Use esta opção apenas ao se conectar a brokers que não exigem autenticação baseada em SASL ou Kerberos.
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SASL/SCRAM-SHA-256: Use esta opção para autenticar com um nome de usuário e senha usando o mecanismo de desafio-resposta SCRAM-SHA-256. Este método oferece maior proteção de credenciais do que o SASL/PLAIN e requer que as credenciais SCRAM correspondentes sejam configuradas no Kafka.
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SASL/SCRAM-SHA-512: esta opção autentica com um nome de usuário e senha usando o mecanismo SCRAM-SHA-512. Essa é a variante SCRAM mais segura e requer que credenciais SCRAM-SHA-512 correspondentes sejam configuradas no cluster Kafka.
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TLS
Opcionalmente, você pode adicionar uma Autoridade de Certificação (CA).
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Para adicionar uma CA, selecione Usar CA de confiança personalizada.
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Em Caminho da CA, insira o caminho do arquivo da CA para carregar no Qlik Cloud. O arquivo da CA está disponível para os clusters que executam as tarefas.
Propriedades adicionais do Kafka
As propriedades adicionais do Kafka são opcionais.
Adicione uma Chave e um Valor para todas as tags que você deseja incluir e que o ajudam a identificar, organizar e gerenciar recursos.
Conexão do Schema Registry
O servidor do Schema Registry é opcional.
Para se conectar a um Schema Registry, clique em Configurar um servidor do Schema Registry e configure as definições:
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URI do Schema Registry: insira a URI no formato http://schema-registry1.example.com:8081;http://schema-registry2.example.com:8081.
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Nome de usuário: insira o nome de usuário para a conexão do servidor.
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Senha: insira a senha para a conexão do servidor.
TLS da conexão do Schema Registry
Se você optar por configurar um servidor de registro de esquema, você tem a opção de adicionar uma Autoridade de Certificação (CA).
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Para adicionar uma CA, selecione Usar CA de confiança personalizada.
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Em Caminho da CA, insira o caminho do arquivo da CA para carregar no Qlik Cloud. O arquivo da CA está disponível para os clusters que executam as tarefas.
Criar a conexão
Quando você tiver configurado seu método de segurança, conclua as seguintes etapas para criar sua conexão:
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Em Nome, insira o nome de exibição da conexão, por exemplo, My Kafka Streaming Source connection.
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Clique em Testar conexão para validar as credenciais.
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Clique em Criar.
Mapeando tópicos para conjuntos de dados
Os seguintes casos de uso são compatíveis ao ingerir de uma fonte Kafka:
| Tópico | Conjunto de dados de destino | Caso de uso | Mapeamento |
|---|---|---|---|
| Um | Um | Cada tópico é carregado para um conjunto de dados de destino. | Compatível no mapeamento de conjuntos de dados da tarefa de aterrisagem de streaming. |
| Um | Muitos | Duplicar um tópico para vários conjuntos de dados. | Compatível usando Adicionar ao destino várias vezes. |
| um | Muitos | Dividir um evento em vários destinos. Por exemplo, um evento contém orders e order lines que são divididos em vários conjuntos de dados. | Compatível na tarefa de transformação de streaming. Duplique um conjunto de dados e selecione campos diferentes em cada conjunto de dados; ou use o processador Fork e o processador Select columns no fluxo de transformação. |
| Um | Muitos | Divida um tópico em vários conjuntos de dados com base em valores de coluna específicos. | Compatível na tarefa de transformação de streaming. Configure um processador Filter para cada valor de coluna usado para dividir o tópico em diferentes conjuntos de dados. Para lidar com registros não correspondentes, configure um processador Filter adicional que gera dados não correspondentes para um conjunto de dados separado. |
| Muitos | Um | Ingira todos os tópicos que atendem a um critério específico para o mesmo conjunto de dados de destino, ou tópicos específicos para o mesmo conjunto de dados. | Compatível no mapeamento de conjuntos de dados da tarefa de aterrisagem de streaming. Se vários tópicos forem carregados em um único conjunto de dados e uma das tarefas de carregamento de tópicos falhar, então o conjunto de dados apresenta erros e o carregamento de outros tópicos será interrompido. |