Репликация данных в Apache Kafka заключается в том, что данные, которые записываются в один узел кластера (брокер), дублируются на другие. 1 Это помогает минимизировать риск потери данных в случае сбоя отдельных компонентов системы. 1

Репликация в Kafka работает на основе принципа лидера и последователя: 5

1. Лидер отвечает за запись и чтение данных. 5 Он служит как точка доступа для клиентов, отправляющих и получающих данные. 2 Лидер гарантирует упорядоченность сообщений в партиции и контролирует запись данных. 2
2. Последователи служат для резервного копирования данных. 5 Лидер регулярно отправляет данные последователям, чтобы они могли обновлять свои копии данных и оставаться в синхронизированном состоянии. 2
3. Если лидер выходит из строя, одна из реплик-последователей автоматически выбирается в качестве нового лидера. 5

Некоторые этапы работы репликации:

• Синхронизация данных. 1 Реплики постоянно синхронизируются с лидером, копируя все изменения (записи), происходящие на уровне партиции. 1
• ISR (синхронизированные реплики). 1 В Kafka ведётся список синхронизированных копий для каждой секции, в который входят только узлы, регулярно подтверждающие получение новых данных от лидера. 1 Если реплика не синхронизируется в течение длительного времени, она исключается из ISR. 1
• Кворумный подход. 1 Kafka использует концепцию кворума для записи и чтения данных. 1 Данные считаются успешно записанными, только если они попадают на определённое количество реплик из ISR. 1

Репликация в Kafka обеспечивает надёжность и отказоустойчивость для распределённой обработки Big Data. 5