Cursos de Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

kafkastreams

Duración

7 horas (usualmente 1 día, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Una comprensión de Apache Kafka
  • Experiencia en programación Java

Descripción General

Kafka Streams es una biblioteca del lado del cliente para la creación de aplicaciones y microservicios cuyos datos se transmiten desde y hacia un sistema de mensajería Kafka. Tradicionalmente, Apache Kafka ha confiado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre productores de mensajes y consumidores. Al llamar a Kafka Streams API desde dentro de una aplicación, los datos se pueden procesar directamente dentro de Kafka, pasando por alto la necesidad de enviar los datos a un clúster separado para su procesamiento.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar Kafka Streams en un conjunto de aplicaciones Java de muestra que pasan datos desde y hacia Apache Kafka para el procesamiento de flujo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprenda las características y ventajas de Kafka Streams frente a otros marcos de procesamiento de flujos
  • Procesar datos de flujo directamente dentro de un clúster de Kafka
  • Escriba una aplicación Java o Scala o microservicio que se integre con Kafka y Kafka Streams
  • Escribe un código conciso que transforme los temas de entrada de Kafka en temas de salida de Kafka
  • Construye, empaqueta y despliega la aplicación

Audiencia

  • Desarrolladores

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Notas

  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.

Programa del Curso

Introducción

  • Kafka vs Spark, Flink y Storm

Descripción de las características de Kafka Streams

  • Procesamiento con estado y sin estado, procesamiento de tiempo de evento, DSL, operaciones de ventanas basadas en eventos, etc.

Estudio de caso: Kafka Streams API para presupuestos predictivos

Configuración del entorno de desarrollo

Creando una aplicación Streams

Iniciando el Clúster de Kafka

Preparación de los temas y datos de entrada

Opciones para procesar datos de transmisión

  • DSL de alto nivel Kafka Streams
  • Procesador de nivel inferior

Transformando los datos de entrada

Inspección de los datos de salida

Detención del clúster de Kafka

Opciones para implementar la aplicación

  • Herramientas de operaciones clásicas (marioneta, chef y sal)
  • Estibador
  • Archivo WAR

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Testimonios

★★★★★
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