Einführung in Apache Kafka und Stream-Verarbeitung

Echtzeitdaten sind das Rückgrat moderner Anwendungen. Die Verwaltung von Ereignisströmen mit hohem Durchsatz kann jedoch überwältigend sein. Apache Kafka bietet eine robuste, skalierbare Lösung für die Verwahrung kontinuierlicher Datenflüsse. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre eigenen Echtzeit-Ereignisströme erstellen können. Sie lernen die interne Architektur von Kafka kennen und erfahren, wie Daten zuverlässig zwischen Systemen weitergeleitet werden. Sie werden erfahren wie moderne Streamverarbeitung Rohereignisse in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Was Sie lernen werden: • Grundlegende Streaming-Terminologie, Themen, Partitionen und Offsets verstehen • Konfigurieren Sie moderne Kafka-Umgebungen mit dem KRaft-Modus ohne ältere ZooKeeper-Abhängigkeiten • Erstellen Sie zuverlässige Nachrichtenproduzenten und -verbraucher, um Datenströme zu veröffentlichen und zu lesen • Entwerfen fehlertoleranten Datenpipelines mit Verbrauchergruppen und Replikation • Integration von Kafka mit externen Systemen mithilfe von Kafk Connect und grundlegenden Streaming-Frameworks wie Apache Spark • Anwendung moderner Schema-Management-Praktiken zur Aufrechterhaltung der Datenqualität über Streams hinweg Der Kurs beginnt mit klaren Definitionen der Event-Streaming-Architektur und führt Sie dann durch praktische, textbasierte Szenarien.Sie werden logisch vom Aufbau eines grundlegenden Clusters über das Studium von Code-Snippets für das Nachrichten-Routing bis hin zur Erforschung von Integrationsmustern vorankommen. Dieser Kurs ist ausschließlich für Anfänger gedacht, da keine Vorkenntnisse mit verteilten Systemen oder Data Engineering erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit von Echtzeit-Daten-Streaming zu erschließen und Ihre erste ereignisgesteuerte Pipeline zu erstellen.