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Formation numérique

Kafka, ingestion et traitement de messages

Reference : KAITM
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Prochaines sessions
    Kafka, ingestion et traitement de messages
    Objectifs

    • Comprendre le fonctionnement de kafka, acquérir les bonnes pratiques de distribution de messages, savoir configurer kafka pour intégrer les données de différents formats et de sources différentes.

    Pré requis

    • Connaissance de l’écosystème hadoop et bases de programmation dans un langage objet (java ou scala ou python)

    Modalités pédagogiques

    Cours dispensé en mode présentiel avec une alternance d’apports théoriques et méthodologiques, et de mises en situations pratiques

    Public visé
    • Chefs de projet, développeurs souhaitant mettre en œuvre kafka pour la distribution de messages
    Inscription

    Programmes de Kafka, ingestion et traitement de messages

    Introduction

    • Le projet Kafka : historique, fonctionnalités, principe de fonctionnement.
      Présentation de l’achitecture et du rôle de chaque composant :
      broker, producer, consumer
      Liaison avec Zookeeper

    Mise en oeuvre

    • Préconisations d’installation et prérequis
      Travaux pratiques:
      installation et lancement de zookeeper et du kafka-server,
      Création d’un topic simple,
      Mise en oeuvre d’une chaîne de base.
      Visualisation des messages avec kafka-console-consumer

    Multi-broker

    • Etude de la configuration du broker
      Travaux pratiques :
      création d’une configuration multi-broker,
      démarrage de plusieurs noeuds

    La réplication

    • Facteur de réplication
      Partitions
      Travaux pratiques:
      tests de haute disponibilité dans une configuration multi-noeuds

    Kafka Connect

    • Présentation des fonctionnalités : intégration de données d’origines multiples,
      modes de fonctionnement (standalone ou distribué)
      Travaux pratiques :
      configuration de connecteurs, ingestion de données,
      création d’une chaîne de transformation

    Kafka Streams

    • Les apports de Kafka Streams: applications temps réel et microservices