Apache Kafka (eBook, ePUB) - Pfannenschmidt, Lars; Wisniewski, Frank; Ullrich, Tobias
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  • Format: ePub

In diesem shortcut geht es um Apache Kafka, den verteilten, partitionierenden und replizierenden Service für Datenströme. Kapitel 1 stellt die Konzepte vor, mithilfe derer Apache Kafka seine Funktionen zur Verfügung stellt, und erläutert deren effektive Performance. Im zweiten Kapitel geht es um die Abfrage und Verwaltung aktueller und historischer Definitionen von Datenstrukturen mithilfe von Schema Registry. In diesem Zusammenhang werden Avro-Schemas erläutert und es wird auf die Vorteile einer zentralen Schemaverwaltung eingegangen. Kapitel 3 widmet sich dem Kafka-REST-Proxy, der eine…mehr

  • Geräte: eReader
  • ohne Kopierschutz
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  • Größe: 4.94MB
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Produktbeschreibung
In diesem shortcut geht es um Apache Kafka, den verteilten, partitionierenden und replizierenden Service für Datenströme. Kapitel 1 stellt die Konzepte vor, mithilfe derer Apache Kafka seine Funktionen zur Verfügung stellt, und erläutert deren effektive Performance. Im zweiten Kapitel geht es um die Abfrage und Verwaltung aktueller und historischer Definitionen von Datenstrukturen mithilfe von Schema Registry. In diesem Zusammenhang werden Avro-Schemas erläutert und es wird auf die Vorteile einer zentralen Schemaverwaltung eingegangen. Kapitel 3 widmet sich dem Kafka-REST-Proxy, der eine zusätzliche Möglichkeit bietet, über HTTP/REST mit einem Kafka-Cluster zu interagieren. Neben den Funktionen dieses Proxys demonstrieren die Autoren anhand einer Beispielanwendung den Umgang mit dem REST-API.

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Autorenporträt
Lars Pfannenschmidt beschäftigt sich vorrangig mit Themen rund um das Internet of Things, Mobile-Applikationen, Machine Learning, Big Data und agile Vorgehensmodelle wie Scrum und Kanban. Lars arbeitet als Staff Software Engineer bei Intuit Data Engineering & Analytics an Echtzeitlösungen und ist Mitgründer der mobile.cologne User Group Köln. Frank Wisniewski arbeitet als Senior Software Engineer im Bereich Echtzeitlösungen bei Intuit Data Engineering & Analytics. Sein Erfahrungshorizont umfasst außerdem 3-D-Visualisierung und -Rendering (C++/OpenGL, 3-D-PDFs), moderne Webentwicklung und Big Data in Echtzeit sowie agile Vorgehensmodelle wie Scrum oder Kanban. Twitter: @ultraknackig. Tobias Ullrich beschäftigt sich seit mehreren Jahren beruflich mit der Entwicklung von Lösungen in den Bereichen Datenanalyse, Machine Learning, Natural Language Processing und Big Data. Als Staff Data Engineering Manager in der Intuit Data Engineering & Analytics Gruppe liegt sein Fokus momentan auf der Entwicklung von Echtzeitlösungen für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Privat ist er ein Gadget-Freak und fährt gerne im Auto durch Los Santos. Twitter: @utobi