Rajouter et utiliser un state Store dans une application Kafka Streams

Rajouter et utiliser un state Store dans une application Kafka Streams

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Expert Kafka : Développez des applications Streaming en Kafka Streams

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1 - Installations et configurations de démarrage

Installer et configurer un environnement Kafka Streams - I

Installer et configurer un environnement Kafka Streams - II

Installer et configurer un environnement Kafka Streams - III3

Installer le DSL de Kafka Streams pour Scala

2 - Apache Kafka avancée - architecting streaming applications

Comprendre les problématiques streaming

Les challenges des problématiques streaming

Qu'est ce Apache Kafka ?

Qu'est ce qu'un Objet de données ?

Architecture et mécanisme de persistance de données dans Kafka

Demo - Architecture du stockage de Kafka

Comprendre la mécanique de pub-sub dans Kafka - I

Comprendre la mécanique de pub-sub dans Kafka - II

Comprendre la mécanique de tolérance aux pannes dans Kafka

Faire l'arbitrage entre la performance du système et la durabilité des messages

Comprendre les garanties de niveau de Sémantique dans Kafka

Les garanties de sémantique offertes par Kafka au niveau du Producer

Les garanties de sémantique offertes par Kafka au niveau du Consumer

Les garanties de sémantique offertes par Kafka au niveau des traitements

Rendre un Producer Kafka Exactly-Once

Rendre un consumer Kafka Exactly-Once / ACID - I

Rendre un consumer Kafka Exactly-Once / ACID - II

Développer une application Kafka Streams Exactly-Once

3 - Les bases du développement en Kafka Streams

Comprendre l'intérêt et les caractéristiques de Kafka Streams

Développer sa première application Kafka Streams - I

Développer sa première application Kafka Streams - II

Développer une application WordCount en Kafka Streams - I

Développer une application WordCount en Kafka Streams - II

Comprendre la topologie

Kafka Streams imitation d'Apache Samza

4 - Représenter les événements streaming en objets Kafka

Introduction à la représentation orientée-objet des événements streaming

Introduction au mapping des messages en abstraction orientée objet

Mapping orienté objet des messages avec la méthode POJO

Mapping orienté-objet des messages avec la méthode CASE CLASS

Comprendre le processus de sérialisation/Désérialisation

Apprendre à Sérialiser/Désérialiser un objet avec Jackson

Exercice : modélisez et rédigez des SerDes pour la transaction orders-OrderLines

Etapes de développement d'un SerDes Kafka

Développement d'un Sérialiseur Kafka

Développement d'un Désérialiseur Kafka

Développement d'un SerDes Kafka binaire

Développement d'un SerDes Kafka JSON

Exercice : développez un SerDes Kafka Avro

Résoudre le problème de T au Runtime - récupérer des types au runtime avec Scala

Utilisation d'un SerDes personnalisé - Généralités

Utilisation d'un SerDes personnalisé - la méthode automatique

Utilisation d'un SerDes personnalisé - Développer un Wrapper

Correction partielle - développer un SerDes Kafka Avro

Utilisation d'un SerDes personnalisé dans un Producer/Consumer Kafka

Résoudre les problèmes lors de l'utilisation d'un SerDes personnalisé

5 - Savoir utiliser les processeurs de Kafka Streams

Introduction aux processeurs de Kafka Streams

Savoir utiliser les Processeurs Map & MapValue

Savoir utiliser les Processeurs Filter & FilterNot

Savoir utiliser les Processeurs FlatMap & FlatMapValue

Savoir utiliser les Processeurs ForEach/Peek/Print

Savoir utiliser les Processeurs Branch() et Merge ()

Les Processeurs SelectKey()/ GroupByKey() & GroupBy()

Les Processeurs to() & through()

Comprendre le re-partitionnement en Kafka et le processeur repartition()

Transformer un KStream en KTable

Bonus : Savoir développer un custom Partitioner Kafka pour le routage des messages

6 - KTables, State Stores et opérations statefull

Définition du KTable

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 KTable-à-KTable

Jointure KStream-à-KTable/Global KTable

Exercice sur les jointures

7 - Déployer des apps kafka Streams en production

Effectuer les Tests Unitaires d'une topologie Kafka Streams - I

Effectuer les Tests Unitaires d'une topologie Kafka Streams - II

Exercice sur les tests unitaires

Créer le Build de son application Kafka Streams

Créer le Build de son application Kafka Streams II

Déployer le Build d'une application Kafka Streams en production

Déploiement mono-thread et stratégies de scaling de Kafka Stream

Scaling multi-thread de vos déploiements Kafka streams

Scaling multi-instances & Hybride de vos déploiements Kafka streams

Garantir l'élasticité et la tolérance aux pannes de vos déploiements Kafka streams

BackPressure Management - rendre vos apps Kafka streams robustes en production

BackPressure Management - réfléchir sérieusement à la politique de cleanup des topics

Monitorer ses applications Kafka Streams en production

Conclusion de la Formation

Ressources

Check Liste - Développement d'applications Kafka Streams

Data pour les projets

kafka_2.11-2.4.0.tgz