Kail
Организатор
Проверенный
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 355 784
- Реакции
- 32 838
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
[Специалист] Основы Apache Kafka- 2022 [Сергей Шуйков]
- Ссылка на картинку
В процессе обучения вы познакомитесь с возможностями ПО Apache Kafka для интеграции приложений, рассмотрите практические примеры по созданию распределенных приложений.
Apache Kafka – открытый распределенный высокопроизводительный программный брокер сообщений. Apache Kafka обеспечивает наращивание пропускной способности как при росте числа и нагрузки со стороны источников, так и количества систем-подписчиков.
Цель курса – получение и систематизация знаний по использованию ПО Apache Kafka для интеграции приложений. В процессе обучения вы познакомитесь с возможностями данного ПО и практическими примерами по созданию распределенных приложений.
Курс рекомендован:
1. Разработчикам ПО на языке Java, желающим научиться использовать ПО Apache Kafka для интеграции различных систем.
2. Компаниям-разработчикам ПО, которым нужны квалифицированные разработчики с использованием ПО Apache Kafka.
3. Архитекторам ПО и руководителям проектов желающим изучить современные технологии по созданию распределенных приложений.
Вы научитесь:
1. Выполнять основные команды по настройке и администрированию сервера Apache Kafka.
2. Создавать распределенные приложения для обмена сообщениями.
3. Выполнять публикацию и прием сообщений с использованием Kafka Streams API.
4. Использовать язык DSL для настройки потоков данных.
Apache Kafka – открытый распределенный высокопроизводительный программный брокер сообщений. Apache Kafka обеспечивает наращивание пропускной способности как при росте числа и нагрузки со стороны источников, так и количества систем-подписчиков.
Цель курса – получение и систематизация знаний по использованию ПО Apache Kafka для интеграции приложений. В процессе обучения вы познакомитесь с возможностями данного ПО и практическими примерами по созданию распределенных приложений.
Курс рекомендован:
1. Разработчикам ПО на языке Java, желающим научиться использовать ПО Apache Kafka для интеграции различных систем.
2. Компаниям-разработчикам ПО, которым нужны квалифицированные разработчики с использованием ПО Apache Kafka.
3. Архитекторам ПО и руководителям проектов желающим изучить современные технологии по созданию распределенных приложений.
Вы научитесь:
1. Выполнять основные команды по настройке и администрированию сервера Apache Kafka.
2. Создавать распределенные приложения для обмена сообщениями.
3. Выполнять публикацию и прием сообщений с использованием Kafka Streams API.
4. Использовать язык DSL для настройки потоков данных.
Модуль 1 - Основы Apache Kafka
- Введение в ПО Apache Kafka. Область применения и примеры использования. Сравнение с Spark, Flint, Storm.
- Компоненты и архитектура Apache Kafka.
- Основные концепции Apache Kafka.
- Брокеры. Поставщики и потребители данных. Работа с сообщениями.
- Развертывание ПО Apache Kafka. Основные команды по настройке и администрированию сервера.
- Базовые операции Apache Kafka.
- Сценарии интеграции с Apache Kafka.
- Apache Kafka Streams — API для разработки распределенных приложений и микросервисов потоковой обработки событий в реальном времени
- Режимы работы Apache Kafka. Отличия и выбор режима работы.
- Управление и работа с Topic-ами сообщений. Использование API.
- Публикация и примем сообщений. Практические примеры.
- Общие понятия Kafka Stream. Работа с потоками.
- Kafka Stream DSL — язык для настройки потоков данных.
- Использование Processor API.
- Лабораторная работа: использование API поставщиков и потребителей для обмена сообщениями между распределенными приложениями.
- Интеграция с внешними системами.
- Основные принципы Kafka Connect. Виды Connector-ов в Apache Kafka и их применения.
- Режимы работы и принципы применения.
- Конфигурирование Connector-ов. Использование REST API.
- Интеграция с системами: Apache Spark, Apache Storm, Amazon Web Services.
- Выполнение трансформации данных. Пересылка сообщений.
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.