Kafka БАЗА! Теория + Практика анализ данных !

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 11 фев 2025
  • Здесь мы разобрали самую основную теорию по Kafka + подробный разбор реального применения Kafka для коммуникации 2 сервисов.
    🔥 t.me/+Wl7z_U34... - в моем тг канале куча гайдов, разбора кода, уроков по машинному обучению.
    📌 t.me/data_anal... - здесь мы занимаемся анализом данных на практике
    📌 t.me/addlist/2... - Супер полезная папка для всех, кто изучает Python и машинное обучение
    📌 lmstudio.ai/ - lm studio
    📌Ссылка на код из урока - github.com/Dev...
    1 сервис пишет в Kafka JSON с данными погоды, 2 сервис считывает эти данные из Kafka
    Apache Kafka - это распределённая платформа потоковой передачи данных, которая используется для построения приложений и систем, работающих с большими объемами данных в реальном времени. Основные причины, по которым используется Apache Kafka, включают:
    Высокая производительность и масштабируемость: Kafka может обрабатывать миллионы сообщений в секунду и легко масштабируется для удовлетворения растущих требований бизнеса.
    Надёжность и устойчивость к сбоям: Благодаря репликации данных на несколько серверов, Kafka обеспечивает высокую степень надёжности и отказоустойчивости.
    Обработка в реальном времени: Kafka позволяет собирать, обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, что делает его идеальным для приложений, требующих мгновенной реакции.
    Централизованная обработка данных: Kafka может служить центральным хабом для всех потоков данных в организации, обеспечивая удобное и эффективное управление данными из разных источников.
    Поддержка различных сценариев использования:
    Массовая передача данных: Kafka используется для передачи больших объемов данных между системами и приложениями.
    Мониторинг и логирование: Сбор и анализ логов и метрик с различных сервисов в реальном времени.
    Интеграция данных: Объединение данных из разных систем и их дальнейшая обработка и анализ.
    Событийно-ориентированные архитектуры: Создание систем, реагирующих на события и изменяющих своё поведение в ответ на них.
    Гибкость и расширяемость: Kafka поддерживает различные типы данных и интеграцию с множеством других систем и инструментов, таких как Hadoop, Spark, Flink, и других.
    Apache Kafka является мощным инструментом для управления потоками данных, обеспечивая высокую производительность, надежность и гибкость, необходимые для современных распределённых систем и приложений.
    #python
    #datascience #apachekafka #kafka

Комментарии • 15