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Apache Kafka - verteilte Streaming-Plattform Event Streaming

Apache Kafka - Distributed Streaming Platform

Was ist Apache Kafka?

Apache Kafka ist ein verteiltes Streaming-System, das 2011 von LinkedIn entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, Echtzeit-Event-Streams zu verarbeiten und bietet hohen Durchsatz, Ausfallsicherheit und horizontale Skalierbarkeit.

Erste Version
2011
Entwickler
LinkedIn
Typ
Distributed Streaming Platform
Lizenz
Apache 2.0
1T+
Nachrichten täglich
50k+
Nachrichten/Sekunde
80%
Fortune 100 nutzt
Kafka-Vorteile ansehenKafka-Projekte von SoftwareLogic
kafka-producer.java
// Apache Kafka Producer Example
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class KafkaProducerExample {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer =
new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ProducerRecord<String, String> record =
new ProducerRecord<>("user-events", "User action " + i);
producer.send(record);
}
producer.close();
}
}
Output:
Kafka producer started...
✓ Connected to localhost:9092
Sending 1000 messages to topic 'user-events'
Throughput: 50,000 messages/second
All messages sent successfully!
techCodeExamples.kafka.note1
techCodeExamples.kafka.note2

Vorteile Apache Kafka - warum Event Streaming wählen

Wichtige Kafka-Vorteile: hoher Durchsatz, Ausfallsicherheit, Skalierbarkeit, Echtzeit-Verarbeitung, Microservices-Kommunikation

Nachteile Apache Kafka - Herausforderungen und Einschränkungen

Operative Komplexität, Infrastruktur-Overhead, Lernkurve und andere Herausforderungen der Kafka-Implementierung im Unternehmen

Use Cases Apache Kafka - geschäftliche Anwendungen

Praktische Kafka-Anwendungen: Event Streaming, Microservices, Log-Aggregation, Echtzeit-Analytics in moderner Architektur

Event-Streaming-Architekturen

Event-driven Architecture, CQRS, Event Sourcing, Echtzeit-Datenpipelines zwischen Microservices

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Kafka StreamsApache FlinkSpark Streaming
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Netflix Content-Empfehlungen, Uber Ride-Matching, LinkedIn Activity Feeds

Microservices-Kommunikation

Asynchrone Kommunikation, Publish-Subscribe-Patterns, Saga-Patterns, verteilte Transaktionen

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Spring BootNode.js.NET Core
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E-Commerce-Bestellverarbeitung, Payment-Workflows, Lagerverwaltungssysteme

Log-Aggregation

Zentralisierte Protokollierung, Metriken-Sammlung, verteiltes Tracing, Anwendungsmonitoring

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Anwendungslogs, Server-Metriken, Benutzeraktivitäts-Tracking, System-Health-Monitoring

Echtzeit-Analytics

Stream Processing, Echtzeit-Analytics, Machine Learning Pipelines, IoT-Datenaufnahme

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Apache DruidClickHouseApache Pinot
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Betrugserkennnung, Personalisierungs-Engines, IoT-Sensordaten, Finanzhandelssysteme

FAQ: Apache Kafka – häufig gestellte Fragen

Umfassende Antworten zu Kafka - von Event Streaming bis zur Wahl zwischen Kafka vs RabbitMQ, Performance und geschäftlichen Vorteilen

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