Kafka Streams и ksqlDB: данные в реальном времени

Работа с неограниченными и быстрыми потоками данных всегда была сложной задачей. Но Kafka Streams и ksqlDB позволяют легко и просто создавать приложения потоковой обработки. Из книги специалисты по обработке данных узнают, как с помощью этих инструментов создавать масштабируемые приложения потоковой обработки, перемещающие, обогащающие и преобразующие большие объемы данных в режиме реального времени.
Митч Сеймур, инженер службы обработки данных в Mailchimp, объясняет важные понятия потоковой обработки на примере нескольких любопытных бизнес-задач. Он рассказывает о достоинствах Kafka Streams и ksqlDB, чтобы помочь вам выбрать наиболее подходящий инструмент для каждого уникального проекта потоковой обработки. Для разработчиков, не пишущих код на Java, особенно ценным будет материал, посвященный ksqlDB.

1. Познакомитесь с основами работы Kafka и шаблоном взаимодействия публикации/подписки.
2. Создадите приложения потоковой обработки без состояния и с состоянием, использовав Kafka Streams и ksqlDB.
3. Узнаете о функциях интеграции данных в ksqlDB на базе Kafka Connect.
4. Поработаете с разными типами коллекций в ksqlDB и push- и pull-запросами.
5. Научитесь развертывать свои приложения Kafka Streams и ksqlDB в рабочем окружении.