Перейти к основному содержимому Перейти к дополнительному содержимому

Поток данных Apache Kafka

Подключитесь к кластеру Apache Kafka, чтобы использовать его в качестве потокового источника данных в ваших проектах Открытое озеро данных Qlik. Подключения Kafka можно использовать только с задачей промежуточного хранения потоков и задачей преобразования потоков.

Открытое озеро данных Qlik позволяет организациям создавать готовые к аналитике конвейеры в реальном времени на открытой и масштабируемой архитектуре. Интегрируя Apache Kafka в качестве потокового источника, Qlik поддерживает непрерывный прием больших объемов данных событий в таблицы Apache Iceberg. Эта комбинация обеспечивает доступность данных с низкой задержкой и надежную эволюцию схемы, позволяя командам операционализировать аналитические данные в реальном времени и ускорять последующие преобразования.

Задачи потокового промежуточного хранения и задачи потокового преобразования позволяют темам Kafka быть центральными компонентами ваших проектов Открытое озеро данных Qlik. По мере того как данные поступают в Iceberg, они быстро становятся доступными для аналитики, ИИ и рабочих нагрузок машинного обучения, поддерживая принятие решений, чувствительных ко времени, и масштабируемые практики инженерии данных. Результатом является унифицированный, оптимизированный для запросов слой данных, который повышает надежность и производительность ваших потоковых архитектур. Чтобы анализировать данные из Kafka с помощью механизма запросов вашего облачного хранилища данных, поместите и сохраните данные в Открытое озеро данных Qlik и зеркалируйте данные в ваше хранилище с помощью задачи зеркалирования данных.

Необходимые условия

Следующие требования применяются при создании и использовании источника потоковой передачи Kafka:

  • Сетевая интеграция, имеющая сетевое подключение к серверам брокера.

  • Убедитесь, что кластер Kafka, к которому вы хотите подключиться, доступен из VPC, где расположен кластер Lakehouse, который будет выполнять задачу промежуточного хранения.

  • Для подключения источника потоковой передачи Kafka требуется целевая платформа Открытое озеро данных Qlik.

Настройка свойств подключения Kafka

Чтобы настроить подключение Kafka, выполните следующие действия:

  1. В виде Подключения нажмите Создать подключение.

  2. Выберите Пространство, где вы хотите создать подключение, или выберите Создать новое пространство данных.

  3. Выберите Kafka из списка Коннектор или используйте поле Поиск. Убедитесь, что ТипИсточник, а КатегорияПотоковая передача.

  4. Настройте следующие свойства:

Источник данных

Настройте свойства подключения к источнику данных следующим образом:

  • Выберите интеграцию сети из списка.

  • В серверах брокера введите один хост в формате hostname:port, например, host1:9092.

    Чтобы ввести список хостов, используйте формат: hostname:port, hostname:port, например, host1:9092,host2:9092.

Сведения об аутентификации

  • Выберите метод проверки подлинности из списка:

    • SASL/SCRAM-SHA-512: Этот параметр выполняет аутентификацию с использованием имени пользователя и пароля с помощью механизма SCRAM-SHA-512. Это самый безопасный вариант SCRAM, требующий настройки соответствующих учетных данных SCRAM-SHA-512 в кластере Kafka.

Примечание к информацииЧтобы использовать альтернативный метод проверки подлинности, которого нет в списке, обратитесь в службу поддержки Qlik.

:

SASL/SCRAM-SHA-256

Введите Имя пользователя и Пароль для вашего подключения.

TLS

При необходимости можно добавить центр сертификации (ЦС).

  • Чтобы добавить ЦС, выберите Использовать пользовательский доверенный ЦС.

  • В поле Путь к ЦС введите путь к файлу ЦС для загрузки в Qlik Cloud. Файл ЦС доступен кластерам, выполняющим задачи.

Дополнительные свойства Kafka

Дополнительные свойства Kafka необязательны.

Добавьте Ключ и Значение для тегов, которые будут использоваться для идентификации, организации и управления ресурсами.

Подключение к реестру схем

Сервер реестра схем необязателен.

Чтобы подключиться к реестру схем, нажмите Настроить сервер реестра схем и настройте параметры:

  • URI реестра схем: Введите URI в формате http://schema-registry1.example.com:8081;http://schema-registry2.example.com:8081.

  • Имя пользователя: Введите имя пользователя для подключения к серверу.

  • Пароль: Введите пароль для подключения к серверу.

TLS-подключение реестра схем

Если вы решите настроить сервер реестра схем, у вас есть возможность добавить центр сертификации (ЦС).

  • Чтобы добавить ЦС, выберите Использовать пользовательский доверенный ЦС.

  • В поле Путь к ЦС введите путь к файлу ЦС для загрузки в Qlik Cloud. Файл ЦС доступен кластерам, выполняющим задачи.

Создать подключение

После настройки метода безопасности выполните следующие действия, чтобы создать подключение:

  • В Имя введите отображаемое имя для подключения, например, My Kafka Streaming Source connection.

  • Нажмите Проверить подключение для проверки учетных данных.

  • Нажмите Создать.

Сопоставление разделов с наборами данных

Поддерживаются следующие варианты использования при приеме данных из источника Kafka:

ТемаЦелевой набор данныхПример использованияСопоставление
ОдинОдинКаждая тема загружается в целевой набор данных.Поддерживается при сопоставлении наборов данных в задаче потокового промежуточного хранения.
ОдинМногоДублировать тему в несколько наборов данных.Поддерживается путем многократного использования Добавить в цель.
Один МногоРазделить событие на несколько целей. Например, событие содержит orders и order lines, которые разделены на несколько наборов данных.Поддерживается в задаче потокового преобразования. Дублируйте набор данных и выберите различные поля в каждом наборе данных; или используйте процессор ветвления и процессор выбора столбцов в рамках потока преобразования.
ОдинМногиеРазделите тему на несколько наборов данных на основе определенных значений столбцов.Поддерживается в задаче потокового преобразования. Настройте процессор фильтрации для каждого значения столбца, используемого для разделения темы на разные наборы данных. Для обработки несопоставленных записей настройте дополнительный процессор фильтрации, который выводит несопоставленные данные в отдельный набор данных.
МногоОдинПринимать все темы, соответствующие определенным критериям, в один и тот же целевой набор данных или определенные темы в один и тот же набор данных.Поддерживается в сопоставлении наборов данных задачи промежуточного хранения потоковой передачи. Если несколько тем загружаются в один набор данных и одна из задач загрузки тем завершается сбоем, то набор данных выдает ошибку, и загрузка других тем прекращается.

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице или с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом!