KTable vs KStream : lequel utiliser ?
Transformer un KTable en KStream
Introduction aux state stores dans Kafka Streams
Principes d'intégration d'un state store à une application Kafka Streams
Rajouter et utiliser un state Store dans une application Kafka Streams
Garantir la haute disponibilité et la tolérance aux pannes d'un state store
Principes de développement d'un processeur personnalisé
Développer un processeur statefull personnalisé avec TransformValue() - I
Développer un processeur statefull personnalisé avec TransformValue() - II
Exercice : implémentez un processeur personnalisé avec Process()
Les 6 principes fondamentaux des opérations d'agrégation en Kafka Streams
Le processeur d'agrégation Count()
Le processeur d'agrégation Reduce() - I
Le processeur d'agrégation Reduce() - II
Le processeur d'agrégation Aggregate()
Exercice effectuez des agrégations avec reduce() & aggregate()
Le fenêtrage en Kafka Streams
Spécifier le domaine temporel des fenêtres
Développer un TimeStampExtractor personnalisé
Développer un TimeStampExtractor personnalisé - Gérer les dates invalides
Choisir le type de fenêtre à implémenter
Implémenter les fenêtres et sessions en Kafka Streams
Gérer les messages retardataires dans les fenêtres
Jointures et paradigme des jointures continues
Conditions pour effectuer une jointure en Kafka Streams
Garantir les conditions de clés et de co-partitionnement
Questions par rapport aux jointures en Kafka streams
Jointure Kstream-à-KStream - I
Jointure Kstream-à-KStream - II
Jointure Kstream-à-KStream - III
Jointure KStream-à-KTable/Global KTable
Exercice sur les jointures