Курс предназначен для специалистов, которые заинтересованы в освоении основных принципов работы с платформой Apache Kafka и ее использовании для обработки и передачи данных в реальном времени. Курс идеально подходит для разработчиков ПО, аналитиков данных, инженеров DevOps, специалистов, работающих с большими потоками данных.
Программа курса:
1. Введение в Apache Kafka
- Основы: что такое Kafka и как она работает
- Архитектура Kafka: брокеры, топики, продюсеры и консумеры
- Примеры использования Kafka в реальном мире
2. Установка и настройка Kafka
- Установка Kafka на локальном компьютере и в облаке
- Настройка кластеров Kafka
- Управление топиками
3. Производство и потребление данных
- Работа с продюсерами и консумерами
- Создание простых приложений для публикации и чтения сообщений
- Настройка партиционирования и репликации
4. Обработка потоков данных
- Введение в Kafka Streams
- Создание потоковых приложений
- Использование KSQL для анализа данных
5. Мониторинг и отладка Kafka
- Логирование и мониторинг
- Устранение проблем и оптимизация производительности
- Интеграция с системами мониторинга, такими как Prometheus и Grafana
6. Интеграция Kafka с другими системами
- Связь Kafka с базами данных, микросервисами и облачными платформами
- Использование Kafka Connect для интеграции с внешними источниками данных
Результаты обучения:
После прохождения курса вы сможете:
- Понимать ключевые концепции и архитектуру Kafka
- Создавать, настраивать и управлять кластерами Kafka
- Разрабатывать приложения для обработки потоков данных
- Интегрировать Kafka с другими системами и сервисами
- Эффективно мониторить и оптимизировать производительность Kafka
Формат обучения:
- Формат: занятия с теорией и практическими заданиями
- Ресурсы: доступ к лабораториям, примеры кода, консультации с преподавателем
- Итоговый проект: создание полноценного приложения с использованием Kafka
Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет опыт работы с системами обработки данных. Полученные навыки помогут вам стать востребованным специалистом в области больших данных и потоковой обработки.
