Apache Kafka Streams實時計算框架完全教程

Apache Kafka Streams: Stateless Streams, Stateful Streams, KTable, Window, Statestore, RocksDB,實時數據處理

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Description

          非常感謝您能夠購買我的課程，這是一門關於Kafka Streams框架的完全教學視頻，在該視頻中我會非常詳細由淺入深的介紹並且練習每一個Kafka Streams框架的使用細節.

       Kafka Streams是一個輕量級的用戶端library旨在構建streams的應用和微服務，Kafka Streams消費Kafka Topic中的數據經過實時計算處理后，將運算結果寫回Kafka的target topic。。


[課程要求]

  • 需要一定的Java開發經驗

  • 具備Kafka的基礎知識

  • 如果有其它streaming開發經驗將更有助於説明您學習這門課程，比如Spark Streaming， Storm， Flink


【課程特色】

  • 代碼驅動

  • 大量的案例

  • 由淺入深

  • 課程內容緊湊

  • 涵蓋絕大多數Kafka Stream框架的內容

  • 豐富的綜合案例


[課程大綱]

  • Kafka Streams介紹

  • Kafka Streams的關鍵概念和關鍵詞

  • Kafka Streams的並行模型

  • 無狀態操作之Map

  • 無狀態操作之MapValues

  • 無狀態操作之flatMap

  • 無狀態之flatMapValues

  • 無狀態操作之selectKey

  • 無狀態操作之forEach

  • 無狀態操作之Print&Peek

  • 無狀態操作之split & merge & BranchedKStream

  • 如何自定義Serdes

  • 大賣場（XMall）交易數據即時分析綜合練習

  • 有狀態操作與statestore介紹

  • 詳細解釋有狀態操作的內部細節

  • 有狀態操作之Joining（inner join/left join/outer join）

  • 有狀態操作之grouping

  • 有狀態操作之aggregation（count，reduce，aggregate）

  • 基於Kafka Streams構建即時分析應用：即時分析銷管

  • 基於Kafka Streams構建即時分析應用：銷售數據的統計分析

  • 有狀態KStream的可查詢Storestore

  • 有狀態KStream的可查詢Storestore的交互操作

  • KGroupedStream windowing操作詳解

  • 時間語義以及如何自定義TimestampExtractor

  • 基於Tumbling time window分析潛在網路攻擊

  • 基於Hopping time window構建網站訪問的UV，PV實時數據分析

  • 病人身體體征數據實時監測應用程式的構建

  • 什麼是KTable，如何創建KTable

  • KTable的基本操作比如 map values， filtering

  • KTable基本操作之transformValues詳解

  • KStream inner&left join the KTable豐富原始數據

  • KTable inner join， inner foreign key with other KTable操作詳解

  • KTable left join， left foreign join， outer join KTable操作詳解

  • KTable & KGroupedTable的aggregating 操作如： count/reduce/aggregate


[課程目標]

  • 全面掌握Kafka Streams的概念和用法

  • 深入理解Kafka Streams的並行模型

  • 掌握Kafka Streams無狀態操作的用法，並構建複雜即時數據處理應用

  • 掌握Kafka Streams有狀態操作的用法，並構建複雜即時數據處理應用

  • 深入掌握Kafka Stream是的內部工作原理

  • 深入掌握Statestore，基於有狀態操作以及Statestore等構建複雜實時數據處理應用

  • 全面掌握KTable&GlobalKTable和Windowing操作


希望你能夠喜歡這門課程，經過這門課程的學習，您將成為Kafka Streams的專家，並且能夠基於Kafka Streams構建複雜即時事件處理應用程式


What You Will Learn!

  • 深入理解即時計算數據處理模型
  • 深入理解kafka Streams stateless操作
  • 深入理解kafka Streams stateful操作
  • 深入理解Kafka Streams KTable & GlobalKTable
  • 構建複雜的事件驅動流式處理程式
  • Rocksdb 和 statestore

Who Should Attend!

  • Big Data Developer（大數據工程師）
  • 高級Java/Scala/Groovy/Clojure開發工程師
  • Kafka工程師
  • 大數據工程師