Apache Kafka Streams實時計算框架完全教程

          非常感謝您能夠購買我的課程，這是一門關於Kafka Streams框架的完全教學視頻，在該視頻中我會非常詳細由淺入深的介紹並且練習每一個Kafka Streams框架的使用細節.

       Kafka Streams是一個輕量級的用戶端library旨在構建streams的應用和微服務，Kafka Streams消費Kafka Topic中的數據經過實時計算處理后，將運算結果寫回Kafka的target topic。。

[課程要求]

• 需要一定的Java開發經驗

• 具備Kafka的基礎知識

• 如果有其它streaming開發經驗將更有助於説明您學習這門課程，比如Spark Streaming， Storm， Flink

【課程特色】

• 代碼驅動

• 大量的案例

• 由淺入深

• 課程內容緊湊

• 涵蓋絕大多數Kafka Stream框架的內容

• 豐富的綜合案例

[課程大綱]

• Kafka Streams介紹

• Kafka Streams的關鍵概念和關鍵詞

• Kafka Streams的並行模型

• 無狀態操作之Map

• 無狀態操作之MapValues

• 無狀態操作之flatMap

• 無狀態之flatMapValues

• 無狀態操作之selectKey

• 無狀態操作之forEach

• 無狀態操作之Print&Peek

• 無狀態操作之split & merge & BranchedKStream

• 如何自定義Serdes

• 大賣場（XMall）交易數據即時分析綜合練習

• 有狀態操作與statestore介紹

• 詳細解釋有狀態操作的內部細節

• 有狀態操作之Joining（inner join/left join/outer join）

• 有狀態操作之grouping

• 有狀態操作之aggregation（count，reduce，aggregate）

• 基於Kafka Streams構建即時分析應用：即時分析銷管

• 基於Kafka Streams構建即時分析應用：銷售數據的統計分析

• 有狀態KStream的可查詢Storestore

• 有狀態KStream的可查詢Storestore的交互操作

• KGroupedStream windowing操作詳解

• 時間語義以及如何自定義TimestampExtractor

• 基於Tumbling time window分析潛在網路攻擊

• 基於Hopping time window構建網站訪問的UV，PV實時數據分析

• 病人身體體征數據實時監測應用程式的構建

• 什麼是KTable，如何創建KTable

• KTable的基本操作比如 map values， filtering

• KTable基本操作之transformValues詳解

• KStream inner&left join the KTable豐富原始數據

• KTable inner join， inner foreign key with other KTable操作詳解

• KTable left join， left foreign join， outer join KTable操作詳解

• KTable & KGroupedTable的aggregating 操作如： count/reduce/aggregate

[課程目標]

• 全面掌握Kafka Streams的概念和用法

• 深入理解Kafka Streams的並行模型

• 掌握Kafka Streams無狀態操作的用法，並構建複雜即時數據處理應用

• 掌握Kafka Streams有狀態操作的用法，並構建複雜即時數據處理應用

• 深入掌握Kafka Stream是的內部工作原理

• 深入掌握Statestore，基於有狀態操作以及Statestore等構建複雜實時數據處理應用

• 全面掌握KTable&GlobalKTable和Windowing操作

  
  

希望你能夠喜歡這門課程，經過這門課程的學習，您將成為Kafka Streams的專家，並且能夠基於Kafka Streams構建複雜即時事件處理應用程式