Apache Kafka для инженеров данных

1. Основные концепции и архитектура Apache Kafka

• Архитектура и история возникновения Kafka
• Основные абстракции и понятия
• Основные API
• Изучим основные компоненты и API Kafka, принципы их взаимодействия и killer features.

2. Topic, partition и offset в Apache Kafka

• Понятие топика, раздела и смещения
• Управление Topic-ами из консоли
• Отслеживание последнего прочитанного сообщения
• Семантики доставки сообщений (at least once, at most once, exactly once)

Разберемся в анатомии топика, использовании механизмов партиционирования и consumer групп.

3. Producer API

• Публикация сообщений с помощью кода

Погрузимся в детальную настройку и использование Kafka Producer-а и best practices на стороне производителя сообщений.

4. Consumer API

• Прием сообщений point-to-point
• Kafka Broadcasting и группы. Гибкий процесс приема сообщений.

Научимся принимать сообщения и на практике реализуем минимальное приложение, работающее с Kafka.
Познакомимся с концепцией групп (consumer groups) и научимся настраивать группы для работы с сообщениями в режиме broadcasting.

5. Потоковая обработка в Kafka

• Архитектура Kafka Streams
• Потоковая обработка в Apache Kafka. Основные абстракции Kafka Streams

Изучим общие принципы и приемы в процессе работы с Kafka Streams.

6. Kafka Streams DSL

• Kafka Streams DSL — теория и практика
• Создание Kafka Streams приложения

Изучим специализированный язык описания (DSL) потоков данных в Kafka и научимся его использовать.
Напишем базовое Kafka Streams приложение.

7. Processor API

• Использование Processor API

Научимся работать на “низком” уровне – создавать топологии и перенаправлять по ним сообщения, использовать расписание (punctuator).
Напишем приложение с использованием Processor API.

8. Kafka Connect

• Архитектура Kafka Connect
• Виды Kafka Connector-ов
• Готовые Connector и Confluent HUB
• Connect API

Разберемся в том, какие готовые Connector-ы есть для Kafka, создадим собственные Source и Sink коннекторы.

9. Inside Kafka

• Особенности хранения данных
• Сериализация и десериализация данных и Confluent Registry
• Компактируемые топики и retension
• Конфигурация и производительность процесса работы с данными в Kafka
• ksqlDB как способ создания не сложных потоковых приложений
• использование Producer и Consumer API с другими языками программирования

Познакомимся с внутренним устройством топиков, партиций и сегментов. Поймем влияние параметров конфигурации на производительность процесса публикаци и потребления сообщений.
Научимся сериализовать и десериализовать данные с использованием Avro, познакомимся с ksqlDB, его особенностями и применимостью. На примере python API познакомимся с тем, как можно использовать Kafka не из Java.