功能概述

Lenses是 Apache Kafka的流式数据管理平台。它提供了Kafka的核心元素以及 web 用户界面和企业功能。这将在使用 Apache Kafka时为工程团队、业务用户、数据科学家和管理员带来更好的用户体验。

特性 说明
灵活性 查看和存储任何类型的数据。 使用批处理或交互式SQL对其进行操作
集成 有25多个(开源的流响应式)Kafka连接器,用于连接到流行的数据存储
安全 使用SSL,LDAP和Kerberos处理和控制敏感数据
可扩展性 提供SQL处理器并通过Kubernetes和其他可扩展模式对其进行扩展以适应您的需求
高可用性 有信心执行实时的操作业务任务
监控 提供基础架构和应用拓扑KPI
兼容性 可利用你现有的IT基础架构
审计 基于角色的访问和审计

浏览运行中的数据

Lenses提供了丰富的Web界面以及相关的REST和WebSocket端点,它们协同工作使你能够实时浏览Kafka主题,或者通过完全访问partition/offset/timestamp信息来浏览、搜索和过滤历史数据。


SQL处理器

使用 SQL 处理器创建无限数据查询以聚合、联接和/或转换流。通过 UI, 你可以可视化监视拓扑结构甚至扩展。此外, 执行计划查看器允许你优化性能。


流拓扑

使用Lenses, 你可以现在构建和操作复杂的流式拓扑结构,如ETL数据管道,流处理,以及将多个Connectors,Processors和Topics相结合的完整数据沿袭分析。

Lenses不仅能够可视化LSQL处理器的拓扑结构,还能够显示全局,高层次的景观视图,包括构成企业管线的主题,连接器和处理器。


Avro支持

完全支持Avro消息,包括十进制类型(适用于金融机构),在Lenses SQL Engine中可用。 Lenses平台与你的模式注册集成,并提供丰富的用户界面来创建、编辑和跟踪模式。


Kafka连接

通过Lenses,你可以管理多个“Kafka连接”集群,轻松构建流式ETL数据管道,同时监控连接器及其任务。 Lenses包含最大数量的Apache Kafka连接器(并支持Lenses SQL),适用于包括Cassandra、Elastic、InfluxDB、Azure CosmosDB、MQTT、JMS等在内的所有主要数据sources和sinks。


消费滞后

实时监控Kafka消费滞后并管理消费offset。 设置警报以确保你可以扩展或采取适当的操作。


监控服务

通过JMX为Kafka Brokers,Zookeeper,Schema Registry和Connect监控核心服务和基础设施。 预防潜在问题并对其做出响应,并深入了解集群的性能。



警报

设置警报并预防问题。


审计

跟踪Kafka集群的所有更改:主题创建,配置修改,删除(针对模式,连接器和处理器)。


安全

Lenses支持基本认证和LDAP。 此外,还提供了不同的操作员角色来限制用户操作,为操作员提供了一种在Kafka上提供安全性的方法。 用户可以管理主题ACL(访问控制列表)来限制reader和writer的数据。


Hadoop集成

使用CSD包(Cloudera自定义服务描述符)来升级你的数据流功能的Cloudera CDH集群,来部署、配置、扩展和管理你的Apache Kafka集群。 完全支持Kafka Connect,并允许利用Cloudera Manager集成进行监控。


Lenses SQL引擎

Lenses SQL是一个多用途引擎,它完全支持Avro和Json负载类型,并且可以执行批处理和实时流SQL。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,736评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,167评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,442评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,902评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,302评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,573评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,847评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,562评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,260评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,531评论 2 245
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,021评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,367评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,016评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,068评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,827评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,610评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,514评论 2 269

推荐阅读更多精彩内容