Kafka đang nhanh chóng trở thành xương sống của nhiều đường dẫn dữ liệu trong doanh nghiệp. Để hiểu về Kafka, trước tiên chúng ta cần hiểu về các thuật ngữ chính trong kiến trúc của nó. Cùng Bizfly Cloud tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!
Chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng hai microservice — một service publish message và một service consume message một cách bất đồng bộ. Dù bạn đang thiết kế hệ thống cho xử lý dữ liệu thời gian thực, streaming API, hay kiến trúc phân tán, bài viết này sẽ cung cấp một nền tảng thực hành cơ bản.
Một use case rất phổ biến cho Apache Flink là luồng dữ liệu di chuyển (movement) và phân tích (analytics). Thông thường, các luồng dữ liệu được nhập từ Apache Kafka - một hệ thống cung cấp tính bền bỉ và chức năng pub/sub cho các luồng dữ liệu.
Apache Kafka là một nền tảng xử lý dữ liệu phân tán được sử dụng để build các data pipeline thời gian thực và các ứng dụng xử lý dữ liệu trực tuyến. Đây là một công cụ mạnh mẽ, cung cấp kiến trúc xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng và chịu lỗi.
Apache Kafka có thể tích hợp với hầu hết các ngôn ngữ được sử dụng hiện nay. Và trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng đề cập đến việc tích hợp của Kafka với Java, cụ thể là Quarkus Java stack. Cùng Bizfly Cloud tìm hiểu nhé!
Kafka và Redis là hai công nghệ không thể phủ nhận trong việc xử lý dữ liệu và thông tin. Kafka là một hệ thống xử lý luồng dữ liệu mã nguồn mở, trong khi Redis là một cơ sở dữ liệu cache và lưu trữ dữ liệu mã nguồn mở. Hãy cùng so sánh Kafka và Redis xem chúng có những điểm khác biệt nào.
Kafka và Spark đều là hai công nghệ phổ biến được sử dụng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Chúng đều có vai trò quan trọng trong việc xây dựng hệ thống dữ liệu phân tán nhưng chúng chúng cũng có những đặc điểm riêng biệt.
