Plan du cours

Introduction

  • Kafka vs Spark, Flink et Storm

Aperçu des fonctionnalités de Kafka Streams

  • Traitement avec état et sans état, traitement basé sur le temps d'événement, DSL, opérations de fenêtrage basées sur le temps d'événement, etc.

Étude de cas : API Kafka Streams pour la budgétisation prédictive

Configuration de l'environnement de développement

Création d'une application de flux

Démarrage du cluster Kafka

Préparation des sujets et des données d'entrée

Options pour le traitement des données de flux

  • DSL de haut niveau de Kafka Streams
  • Traitement à bas niveau

Transformation des données d'entrée

Inspection des données de sortie

Arrêt du cluster Kafka

Options pour le déploiement de l'application

  • Outils opérationnels classiques (Puppet, Chef et Salt)
  • Docker
  • Fichier WAR

Résolution des problèmes

Synthèse et conclusion

Pré requis

  • Une compréhension d'Apache Kafka
  • De l’expérience en programmation Java
 7 Heures

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