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Kafka原理与实践      
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Jason
多年从事大数据、云计算研发工作经验,资深软件架构师
 
地点时间:北京 上海 深圳根据报名开班
课程费用:5000元/人,详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册



认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    1.详解kafka架构,包含数据持久化方式——Topic / Partition / Segment,及数据发布方案——Producer,数据路由策略——Partitioner,和消息订阅方案——Consumer
    2.分析Kafka实现高可用的原理(可用性与数据一致性动态平衡机制ISR,Replica选主核心Controller),并将其推广到通用分布式系统,从而为分布式系统常见问题提供参考解决方案
    3.分析Kafka的Consumer Group Rebalance方案原理及其演进过程(从各自为政到Consumer Coordinator),并分析不同方案的优劣
    4.讲解Kafka Stream的适用场景,基于Partition的并发模型。同时分析流式处理系统的常见问题,以及Kafka Stream的对应解决方案。并给出Kafka Stream与其它流式处理系统的区别及各自适合的应用场景
    5.分析 Kafka 0.11.*版本中幂等Producer的实现原理,Kafka事务机制设计思路(Transaction Coordinator),以及Kafka Stream实现端到端正好一次语义的关键技术
    6.介绍Kafka运维思路与方法

     
    培训目标:

    1. 掌握Kafka的使用方式,以及如何与现有业务系统集成
    2. 理解Kafka实现高可用的原理,包括但不限于Controller与ISR原理
    3. 了解Consumer Group Rebalance的原理及方案演进以及对业务代码的影响。同时为分布式系统经典问题提供思路
    4. 掌握Kafka Stream的原理及适用场景
    5. 掌握使用Kafka实现端到端正好一次语义的方法
    6. 掌握Kafka运维的核心问题解决方案
    7. 了解Kafka运维思路与方法
    培训对象:分布式应用开发工程师
    学员基础:具有java编程基础
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    主题 课程安排
    1. Kafka架构 1.1 Kafka整体架构
    1.2 Topic & Partition
    1.3 Producer最佳实践
    1.4 消息路由之自定义Partitioner
    1.5 两种不同的Consumer用法
    2. Kafka高可用原理 2.1 Kafka面临的CAP问题
    2.2 高可用下的数据分发
    2.3 动态平衡策略ISR
    2.4 基于Zookeeper的领导选举方案(Controller)
    2.5 Failover原理
    3. Consumer Rebalance方案演进 3.1 为什么需要Rebalance
    3.2 Rebalance实现的效果
    3.3 自治式Rebalance原理及问题
    3.4 集中式Rebalance实现原理(Consumer Coordinator)
    3.5 应用程序如何处理Consumer Rebalance
    4. Kafka Stream 4.1 Kafka Stream架构
    4.2 Kafka Stream并发模型
    4.3 实现Topology的两种方式
    4.4 窗口和Join原理与可恢复性保障
    4.5 适用场景
    5. Kafka运维与如何实现正好一次 5.1 重新分配Replica
    5.2 Preferred Replica Leader Election
    5.3 两阶段提交实现正好一次
    5.4 幂等操作实现正好一次
    5.5 数据处理与offset管理放在同一事务实现正好一次
    6. Kafka事务机制 6.1 幂等Producer原理
    6.2 Kafka事务原理(Transaction Coordinator)
    6.3 Kafka Stream中的事务
    7. Kafka运维 7.1 Partition重新分配
    7.2 Preferred Replica Leader Election
    7.3 Kafka监控
     
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    定制内训


    咨询服务:大数据技术平台构建与应用
    咨询目标 帮助客户设计、规划大数据架构
    帮助客户建立大数据技术平台,
    帮助客户建立大数据分析模型
    咨询范围 大数据架构:数据结构模型,存储空间,数据分析模型
    大数据技术平台:分布式存储与计算平台,采集工具,分析工具
    大数据分析应用案例:分析模型,结果报告
    咨询方式 调查分析客户当前的数据资源和使用情况。
    为客户设计大数据架构
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    建立大数据分析应用示例。
    详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn

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     讲座 数据治理
     讲师:王辉
     时间:2019-10-19
     
    某军工研究单位  嵌入式软件架构
    某银行  人工智能+Python+大数据
    中国机械集团某研究院   基于模型的系统工程(MBSE)
    航天科工某子公司  C++中级开发实战(SOUI)
    中航工业某研究所  嵌入式软件开发指南
     
     
     

     
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