Fundamentos do Apache Kafka e seu Ecossistema Explicado de Maneira Simples – Parte III – KSQLDB

Olá, pessoal !

Aqui estou de volta com a série de artigos sobre o Kafka e a Confluent Platform. No artigo anterior, falamos rapidamente sobre o Kafka Connect, e agora chegou a vez de voltarmos a nossa atenção ao KSQLDB.

E o que é o KSQLDB ?

O KSQLDB é uma poderosa ferramenta projetada para tornar o processamento de dados em tempo real acessível e eficiente. Construído sobre o Apache Kafka, ele permite criar e executar consultas SQL diretamente em streams de dados, fornecendo insights e transformações em tempo real de maneira simples e intuitiva.

Podemos afirmar que o KSQLDB é um banco de dados de streaming que permite processar, enriquecer e transformar dados em movimento.

Ele foi projetado para:

• Facilitar o uso de SQL em dados de streaming: Utiliza uma sintaxe SQL familiar, reduzindo a curva de aprendizado para desenvolvedores.
• Processamento em tempo real: Habilita análises e transformações em tempo real sem a necessidade de processos batch.
• Integrar-se perfeitamente com o Apache Kafka: Lê e grava dados diretamente em tópicos do Kafka, aproveitando sua arquitetura distribuída e escalável.

No núcleo do KSQLDB estão as streams (fluxos de dados) e tables (tabelas derivadas de streams), que permitem que você veja os dados em movimento ou em estado acumulado.

E como o KSQLDB funciona ?

O KSQLDB opera ao conectar-se a um cluster do Apache Kafka, consumindo mensagens de tópicos Kafka, aplicando transformações e gravando os resultados de volta em tópicos Kafka ou expondo-os como tabelas acessíveis.

• Streams
  • Representam dados em movimento.
  • São criados a partir de tópicos Kafka.
  • Podem ser manipulados por meio de consultas SQL.

• Tables
  • Representam o estado atual ou agregado dos dados de uma stream.
  • Equivalem a “tabelas de materialização” que são constantemente atualizadas com base nos dados do Kafka.

• Consultas Persistentes
  • Executam transformações em tempo real de forma contínua.
  • Salvam os resultados em novos tópicos Kafka ou tables.

Alguns casos de uso do KSQLDB

Monitoramento de Transações Bancárias

Imagine que você tenha um sistema que coleta transações bancárias em tempo real. Com o KSQLDB, é possível identificar transações suspeitas aplicando uma simples consulta SQL:

CREATE STREAM transacoes_fraudulentas AS
SELECT *
FROM transacoes
WHERE valor > 10000 AND pais_origem != pais_destino;

Neste exemplo, qualquer transação acima de 10 mil e com países de origem e destino diferentes é identificada como potencialmente fraudulenta e salva em um novo tópico Kafka.

Enriquecimento de Dados

O KSQLDB permite combinar dados de diferentes tópicos para enriquecer as informações.

Vamos considerar dois tópicos:

• pedidos: Contém informações sobre pedidos.
• clientes: Contém informações sobre clientes.

Você pode criar uma tabela de clientes e juntar os dados com os pedidos:

CREATE TABLE clientes_table (
  id_cliente INT PRIMARY KEY,
  nome STRING,
  segmento STRING
) WITH (
  KAFKA_TOPIC='clientes',
  VALUE_FORMAT='JSON'
);

CREATE STREAM pedidos_enriquecidos AS
SELECT 
  p.id_pedido,
  c.nome AS nome_cliente,
  c.segmento,
  p.valor
FROM pedidos p
JOIN clientes_table c
ON p.id_cliente = c.id_cliente;

Essa abordagem combina dados em tempo real, enriquecendo os pedidos com os dados dos clientes.

Quais os benefícios do KSQLDB ?

Facilidade de Uso

• Utilizar SQL para processamento de streams simplifica o desenvolvimento e reduz a necessidade de códigos complexos em linguagens como Java ou Python.

Processamento Contínuo

• Consultas são executadas em tempo real, com resultados atualizados dinamicamente.

Escalabilidade

• Herda a escalabilidade do Kafka, permitindo que grandes volumes de dados sejam processados.

Integração com o Ecossistema Kafka

• Funciona perfeitamente com outros componentes, como Schema Registry, Connect e Streams API.

Quais os pontos fortes e fracos do KSQLDB ?

Pontos Fortes

• Facilidade de Uso: Oferece uma interface SQL intuitiva para interação com dados de streaming.
• Processamento em Tempo Real: Permite transformar e analisar dados instantaneamente.
• Integração Nativa com Kafka: Conecta-se perfeitamente ao Kafka, aproveitando sua infraestrutura escalável.
• Configuração Simplificada: Ideal para casos de uso que demandam baixa complexidade operacional.

Pontos Fracos

• Limitações de Escalabilidade Avançada: Embora escalável, o KSQLDB pode enfrentar desafios em workloads muito complexos.
• Suporte a Linguagens Limitado: Apenas SQL, sem suporte a linguagens mais flexíveis como Java ou Python para lógicas personalizadas.
• Menor Eficiência para Processamentos Complexos: Para workloads que exigem análises mais elaboradas ou uniões complexas, pode ser menos eficiente do que ferramentas como Apache Flink.

E por que o KSQLDB está sendo substituído pelo Flink?

O Apache Flink é uma alternativa ao KSQLDB que tem ganhado popularidade devido à sua flexibilidade e capacidade de lidar com workloads mais complexos.

Alguns motivos incluem:

• Flexibilidade de Linguagens: Flink suporta várias linguagens de programação (Java, Scala, Python), permitindo maior customização.
• Suporte Avançado a Estados: Flink é otimizado para manusear estados de longa duração e consultas stateful, adequados para aplicações empresariais mais complexas.
• Processamento de Dados Mais Complexos: Realiza análises em grafos, uniões elaboradas e operações em grandes datasets com mais eficiência.
• Infraestrutura Distribuída e Resiliente: Fornece um modelo de processamento mais resiliente para aplicações distribuídas em grande escala.

Embora o KSQLDB seja ideal para casos de uso mais simples e diretos, o Flink é frequentemente preferido em cenários empresariais complexos que exigem maior flexibilidade e capacidade computacional.

Como começar e mais com o KSQLDB ?

Se você quiser saber mais e começar a trabalhar com o KSQLDB, eu sugiro que leia o artigo Kafka, Confluent Platform e Apache Flink: Uma combinação perfeita ! | Parte III – KsqlDB que faz parte da série Kafka, Confluent Platform e Apache Flink: Uma combinação perfeita !.

Nesse artigo, você verá como instalar o seu próprio ambiente, para que possa começar a desvendar o KSQLDB.

Conclusão

O KSQLDB é uma solução poderosa para lidar com dados em tempo real, combinando a simplicidade do SQL com a robustez do Apache Kafka. Ele é ideal para casos de uso como monitoramento de eventos, análise de dados em tempo real e enriquecimento de informações. No entanto, para workloads mais complexos e que exigem maior flexibilidade, o Apache Flink está se tornando uma escolha mais adequada. Ambas as ferramentas têm seus espaços no ecossistema de dados modernos, dependendo das necessidades específicas do usuário.

Nos vemos no próximo artigo, onde falaremos sobre o Kafka Streams.

Referências

• Documentação oficial do KSQLDB.