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Schulungsübersicht
Einführung
- Kafka im Vergleich zu Spark, Flink und Storm
Überblick über die Funktionen von Kafka Streams
- Zustandsabhängige und zustandslose Verarbeitung, Ereigniszeitverarbeitung, DSL, ereigniszeitbasierte Fensteroperationen usw.
Fallstudie: Kafka Streams API für vorausschauende Budgetierung
Einrichten der Entwicklungsumgebung
Erstellen einer Streams-Anwendung
Starten des Kafka-Clusters
Vorbereiten der Themen und Eingabedaten
Optionen für die Verarbeitung von Streamdaten
- Kafka Streams DSL auf hoher Ebene
- Untergeordneter Prozessor
Umwandlung der Eingabedaten
Prüfen der Ausgabedaten
Anhalten des Kafka-Clusters
Optionen für das Deployment der Anwendung
- Klassische Ops-Tools (Puppet, Chef und Salt)
- Docker
- WAR-Datei
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis von Apache Kafka
- Java Programmiererfahrung
7 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Recalling/reviewing keypoints of the topics discussed.