Building Stream Processing Applications with Kafka Streams

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A Milano

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

Kafka Streams è una libreria clientide per la creazione di applicazioni e microservizi i cui dati vengono trasferiti da e verso un sistema di messaggistica Kafka Tradizionalmente, Apache Kafka si è basata su Apache Spark o Apache Storm per elaborare i dati tra produttori di messaggi e consumatori Chiamando l'API di Kafka Streams da un'applicazione, i dati possono essere elaborati direttamente all'interno di Kafka, evitando la necessità di inviare i dati a un cluster separato per l'elaborazione In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare i flussi di Kafka in una serie di applicazioni Java di esempio che trasmettono dati da e verso Apache Kafka per l'elaborazione del flusso Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere le caratteristiche e i vantaggi di Kafka Stream rispetto ad altri framework di elaborazione dello stream Elabora i dati del flusso direttamente all'interno di un cluster Kafka Scrivi un'applicazione Java o Scala o microservizio che si integri con Kafka e Kafka Stream Scrivi un codice conciso che trasforma gli argomenti di input di Kafka in argomenti di output di Kafka Costruisci, impacchetta e distribuisci l'applicazione Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Gli appunti Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .
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Profilo del corso

An understanding of Apache Kafka
Java programming experience

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Opinioni

Materie

  • Api
  • Apache

Programma

Introduction

  • Kafka vs Spark, Flink, and Storm

Overview of Kafka Streams Features

  • Stateful and stateless processing, event-time processing, DSL, event-time based windowing operations, etc.

Case Study: Kafka Streams API for Predictive Budgeting

Setting up the Development Environment

Creating a Streams Application

Starting the Kafka Cluster

Preparing the Topics and Input Data

Options for Processing Stream Data

  • High-level Kafka Streams DSL
  • Lower-level Processor

Transforming the Input Data

Inspecting the Output Data

Stopping the Kafka Cluster

Options for Deploying the Application

  • Classic ops tools (Puppet, Chef and Salt)
  • Docker
  • WAR file

Troubleshooting

Summary and Conclusion

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