Formation Kafka - Centraliser les flux de données en temps réel
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Kafka Flux de données, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement d’Apache Kafka
- Connaître et mettre en œuvre les bonnes pratiques liées à l’utilisation d’une messagerie distribuée
- Savoir intégrer les flux d’évènements et d’autres données liées au Big Data à Kafka
- Être capable d’interagir avec les APIs de Kafka
- Connaître le fonctionnement et les différences entre KSQL et Kafka Streams
- Savoir intégrer la sécurité au sein d’un projet Apache Kafka
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Kafka est un système de messagerie distribuée construit pour supporter les flux d’évènements liés au Big Data. Développé initialement par LinkedIn, il est dorénavant distribué en Open Source par la fondation Apache et connaît un fort déploiement en entreprise.
Cette formation Kafka Flux de données orientée développeurs et architectes a pour vocation de faire comprendre les cas d’utilisation d’Apache Kafka et de proposer de nombreux ateliers pratiques permettant de se familiariser avec les différentes APIs de Kafka et les principales configurations possibles pour les producteurs et consommateurs de message.
Programme
Introduction à Apache Kafka
Naissance, historique, objectifs du projetLes différents cas d'utilisation de Kafka et retours d’expérience
Event-processing vs database centric applications
Traitement de flux en temps réel, les enjeux du Big Data
Les composants du système : Zookeeper, brokers, topics, consumers, producers
Analyse préalable à la mise en service de kafka, les différents modes de distribution de message et leur garantie, bonnes pratiques
Prise en main d'un cluster Kafka
Ensemble Zookeeper, rôle de l'ensembleConnexion cliente via zkCli.sh
Configuration d'un broker Kafka
Traces d'un broker, Structure de stockage du commit log
Utilitaires fournis par la distribution
Tâche de gestion de clusterAtelierCycle de construction, déploiement dans registre et exécution d’une imageJour 2
Kafka APIs
Producer API, Choix de la sérialisation des données JSON, Avro, StringConsumer API, Choix du désérialiseur, Indépendance vis-à-vis du consommateur
Frameworks (Spring, Quarkus, VertX)
Connect API, Intégration et importation de données provenant d’autres systèmes, Alternatives à Connect API
Autres APIS (AdminClient et KafkaStream)AtelierDéveloppement de Producteur/Consommateur de message
Kafka Streams
Typologie des processeurs, topologie de processeurs, scalabilité et tâchesÉvènements et horodatage, fenêtre temporelle
Dualité des streams et des tables, agrégation, jointure
Développement avec Kafka Stream, Comparaison Processor API et DSL
Transformation stateless
Transformations stateful : agrégations, jointures, fenêtrage
Requêtes interactivesAtelierDéveloppement de Kstream et KTableJour 3
ksqlDB
ksqlDB vs Kafka StreamsCas d’utilisation de ksqlDB
Écosystème de ksqlDB
Alternatives de mise en place
Syntaxe SQL appliquée aux Streams
Opérateurs et fonctions
API Rest
Cas d’utilisation typiques : mise à jour automatique de vues, Pipeline ETL, microservices piloté par évènementsAtelierDéploiement stand-alone, atelier de démarrage suivi des trois cas d’utilisation typique
Sécurité
Enjeux de la sécurité des clusters KafkaAuthentification des connections clients / brokers, les différentes alternatives
Authentification des connections brokers / Zookeeper
Mise en place de TLS pour les échanges de données
Autorisation des clients, opérations read/write
Intégration avec des annuaires externes
Prérequis
Public
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