Stream Processing with Kafka Streamsのトレーニングコース

コースのコード

kafkastreams

期間

7 時間 普通は1休憩を含む日間

要求

  • An understanding of Apache Kafka
  • Java programming experience

概要

Kafka Streamsは、データがKafkaメッセージングシステムとやり取りされるアプリケーションおよびマイクロサービスを構築するためのクライアントサイドライブラリです。伝統的に、 Apache Kafkaはメッセージプロデューサとコンシューマの間でデータを処理するためにApache SparkまたはApache Stormに依存していました。アプリケーション内からKafka Streams APIを呼び出すことで、データをKafka内で直接処理できます。処理のためにデータを別のクラスターに送信する必要がありません。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、Kafka Streamsを、ストリーム処理のためにApache Kafkaとの間でデータをやり取りする一連のサンプルJavaアプリケーションに統合する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

  • Kafka Streamsの機能と他のストリーム処理フレームワークに対する利点を理解する
  • Kafkaクラスタ内で直接ストリームデータを処理する
  • KafkaおよびKafka Streamsと統合するJavaまたはScalaアプリケーションまたはマイクロサービスを書く
  • 入力Kafkaトピックを出力Kafkaトピックに変換する簡潔なコードを書く
  • アプリケーションをビルド、パッケージ化、およびデプロイする

観客

  • 開発者

コースの 形式

  • パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ノート

  • このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するために、手配するために私達に連絡してください

Machine Translated

コース概要

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

お客様の声

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