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Tutoriels vidéo : messages Java consommateur/producteur entre serveur Kafka

Tutoriels vidéo : messages Java consommateur/producteur entre serveur Kafka

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Les tutoriels vidéo sur les messages Java consommateur/producteur entre serveur Kafka sont une excellente façon d’apprendre à maîtriser cette technologie. Découvrez comment configurer et utiliser cette technologie !

Comment envoyer et recevoir des messages entre un consommateur Java et un producteur et le serveur Apache Kafka dans cette série de tutoriels vidéo

Premier Paragraphe

L’architecture Apache Kafka est un système de messagerie distribué qui peut être utilisé pour construire des applications de streaming et de traitement des données. Il est largement utilisé dans les applications de streaming et de traitement des données pour la mise en œuvre de pipelines de traitement des données complexes. Dans cette série de tutoriels vidéo, nous allons explorer la procédure d’envoi et de réception de messages entre un consommateur et un producteur Java et le serveur Apache Kafka. Nous allons également examiner le code Java pour consommer des messages à partir du serveur Apache Kafka.

Deuxième Paragraphe

Le code Java pour consommer des messages à partir du serveur Apache Kafka est assez simple. Tout d’abord, vous devez créer un objet KafkaConsumer et spécifier le type de données que vous souhaitez consommer. Ensuite, vous devez définir le serveur Apache Kafka sur lequel vous souhaitez envoyer les messages. Enfin, vous pouvez appeler la méthode subscribe () pour s’abonner à un sujet et commencer à recevoir des messages. Vous pouvez également spécifier le type de données que vous souhaitez recevoir à l’aide de la méthode subscribe ().

Troisième Paragraphe

Une fois que vous avez abonné un sujet, vous pouvez appeler la méthode poll () pour récupérer les messages du serveur Apache Kafka. La méthode poll () prend en charge plusieurs paramètres, notamment le temps d’attente maximal, le nombre maximum de messages à récupérer et le type de données à récupérer. Une fois que vous avez récupéré les messages, vous pouvez les traiter en fonction des besoins de votre application. Une fois que vous avez traité les messages, vous pouvez les envoyer à un autre serveur Apache Kafka ou les stocker dans un magasin de données.

Source de l’article sur DZONE

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Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry

Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry

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Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry est une tâche essentielle pour les applications modernes. Découvrez comment le faire facilement!

Si vous êtes familier avec Apache Kafka®, vous avez peut-être rencontré un registre de schémas compatible avec Kafka – un composant distinct que vous déployez en dehors de votre cluster Kafka, car Kafka n’en a pas intégré. 

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées, et donc un registre de schémas fournit un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux de manière transparente. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que vous évoluez, car les schémas de données peuvent changer et évoluer au fil du temps (pouvant potentiellement tout casser plus tard). 

## Utilisation d’un registre de schémas compatible avec Apache Kafka®

L’architecture Apache Kafka® est bien connue et il est possible de rencontrer un registre de schémas compatible avec Kafka, qui est un composant distinct que l’on déploie en dehors du cluster Kafka, car celui-ci n’en comporte pas.

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées et un registre de schémas fournit donc un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux sans heurts. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que l’on se développe, car les schémas de données peuvent changer et évoluer dans le temps (pouvant potentiellement provoquer des dysfonctionnements plus tard).

Un registre de schémas est donc une solution très pratique pour gérer ce type d’architecture. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, le registre de schémas permet de conserver l’historique des versions des schémas, ce qui peut être très utile pour le débogage et le développement.

Enfin, le registre de schémas peut également être utilisé pour aider à la validation des données. Les producteurs peuvent envoyer des données à un registre de schémas avant de les envoyer à Kafka, ce qui permet de s’assurer que les données sont conformes aux schémas attendus. De même, les consommateurs peuvent également valider les données reçues avant de les traiter, ce qui permet d’assurer la qualité des données et d’améliorer l’efficacité des processus.

En somme, le registre de schémas est un outil très pratique pour gérer les architectures orientées événements. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, il permet également d’aider à la validation des données, ce qui permet d’améliorer la qualité et l’efficacité des processus.

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Quelle est l'adresse Kafka annoncée ?

Quelle est l’adresse Kafka annoncée ?

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du logiciel

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis toujours à la recherche des dernières technologies et des meilleurs outils pour aider mes clients à atteindre leurs objectifs. L’un des domaines les plus importants de l’informatique est le logiciel. Les logiciels sont des programmes informatiques qui peuvent être utilisés pour effectuer des tâches spécifiques. Il existe de nombreux types de logiciels, allant des systèmes d’exploitation aux applications de bureau, en passant par les jeux et les applications mobiles. Apprendre à utiliser ces logiciels peut être une tâche ardue, mais avec un peu de patience et de pratique, vous pouvez maîtriser les bases du logiciel.

Afin de bien comprendre les bases du logiciel, il est important de comprendre le langage de programmation. Le langage de programmation est un langage spécial qui permet aux développeurs de créer des logiciels. Il existe de nombreux langages de programmation différents, chacun ayant ses propres caractéristiques et avantages. Apprendre un langage de programmation peut prendre du temps et de la pratique, mais une fois que vous avez maîtrisé le langage, vous serez en mesure de créer des logiciels plus efficacement et plus rapidement.

Une fois que vous avez compris le langage de programmation, vous devrez apprendre à utiliser les outils et les technologies qui sont associés à ce langage. Les outils et les technologies peuvent inclure des bibliothèques, des frameworks et des outils de développement. Ces outils et technologies peuvent vous aider à développer des logiciels plus rapidement et plus efficacement. Apprendre à utiliser ces outils et technologies peut prendre du temps et de la pratique, mais une fois que vous avez maîtrisé ces outils et technologies, vous serez en mesure de créer des logiciels plus rapidement et plus efficacement.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que maîtriser les bases du logiciel est essentiel pour réussir dans ce domaine. Apprendre à utiliser le langage de programmation, ainsi que les outils et technologies associés, est un processus long et difficile, mais une fois que vous avez maîtrisé ces compétences, vous serez en mesure de créer des logiciels plus efficacement et plus rapidement. Avec un peu de patience et de pratique, vous pouvez maîtriser les bases du logiciel et réussir dans ce domaine passionnant.

## Démarrage avec les bases du logiciel

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis toujours à la recherche des dernières technologies et des meilleurs outils pour aider mes clients à atteindre leurs objectifs. L’un des domaines les plus importants de l’informatique est le logiciel. Les logiciels sont des programmes informatiques qui peuvent être utilisés pour effectuer des tâches spécifiques. Il existe de nombreux types de logiciels, allant des systèmes d’exploitation aux applications de bureau, en passant par les jeux et les applications mobiles. Apprendre à utiliser ces logiciels peut être une tâche ardue, mais avec un peu de patience et de pratique, vous pouvez maîtriser les bases du logiciel.

Afin de bien comprendre les bases du logiciel, il est important de comprendre le langage de programmation. Le langage de programmation est un langage spécial

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A Table Tennis Success Story Built With Apache Kafka

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The sports world is changing. Digitalization is everywhere. Cameras and sensors analyze matches. Stadiums get connected and incorporate mobile apps and location-based services. Players use social networks to influence and market themselves and consumer products. Real-time data processing is crucial for most innovative sports use cases. This blog post explores how data streaming with Apache Kafka helps reimagine the sports industry, showing a concrete example from the worldwide table tennis organization. 

Innovation in Sports and Gaming With Real-time Analytics

Reimagining a data architecture to provide real-time data flow for sporting leagues and events is an enormous challenge. However, digitalization enables a ton of innovative use cases to improve user experiences and engage better with players, fans, and business partners.

Think about wonderful customer experiences with gamification when watching a match, live betting, location-based services in the stadium, automated payments, coupons, integration with connected fan shops and shopping malls, and so on.

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Open API and Omnichannel with Apache Kafka in Healthcare

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IT modernization and innovative new technologies change the healthcare industry significantly. This blog series explores how data streaming with Apache Kafka enables real-time data processing and business process automation. Real-world examples show how traditional enterprises and startups increase efficiency, reduce cost, and improve the human experience across the healthcare value chain, including pharma, insurance, providers, retail, and manufacturing. This is part five: Open API and Omnichannel. Examples include Care.com and Invitae.

Blog Series – Kafka in Healthcare

Many healthcare companies leverage Kafka today. Use cases exist in every domain across the healthcare value chain. Most companies deploy data streaming in different business domains. Use cases often overlap. I tried to categorize a few real-world deployments into different technical scenarios and added a few real-world examples:

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The Definitive Guide to Building a Data Mesh With Event Streams

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Data mesh. This oft-talked-about architecture has no shortage of blog posts, conference talks, podcasts, and discussions. One thing that you may have found lacking is a concrete guide on precisely how to get started building your own data mesh implementation. We have you covered. In this blog post, we’ll show you how to build a data mesh using event streams, highlighting our design decisions, and the key benefits and challenges you’ll need to consider along the way. In fact, we’ll go one better: we’ve built a data mesh prototype for you to check out on your own to see what this would look like in action, or fork to bootstrap a data mesh for your own organization. 

Data mesh is technology agnostic so there are a few different ways you can go about building one. The canonical approach is to build the mesh using event streaming technology that provides a secure, governed, real-time mechanism for moving data between different points in the mesh. 

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Three easy ways to run Kafka without Zookeeper

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There has been a couple of years since the announcement of the removal of Apache Zookeeper as a dependency to manage Apache Kafka metadata. Since version 2.8, we now can run a Kafka cluster without Zookeeper. This article will go over three easy ways to get started with a single node cluster using containers.

Control and data planes

Apache Kafka implements independent control and data planes for its clusters. The control plane manages the cluster, keeps track of what brokers are alive, and takes action when the set changes. Meanwhile, the data plane consists of the features required to handle producers and consumers and their records. In the previous iterations, Zookeeper was the cluster component that held most of the implementation of the control plane. 

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Apache Kafka in Cybersecurity for SIEM/SOAR Modernization

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Apache Kafka became the de facto standard for processing data in motion across enterprises and industries. Cybersecurity is a key success factor across all use cases. Kafka is not just used as a backbone and source of truth for data. It also monitors, correlates, and proactively acts on events from real-time and batch data sources to detect anomalies and respond to incidents. This blog series explores use cases and architectures for Kafka in the cybersecurity space, including situational awareness, threat intelligence, forensics, air-gapped and zero trust environments, and SIEM/SOAR modernization. This post is part six: SIEM/SOAR Modernization.

Blog Series: Apache Kafka for Cybersecurity

This blog series explores why security features such as RBAC, encryption, and audit logs are only the foundation of a secure event streaming infrastructure. Learn about use cases,  architectures, and reference deployments for Kafka in the cybersecurity space:

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Apache Kafka in the Gaming Industry: Use Cases + Architectures

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This blog post explores how event streaming with Apache Kafka provides a scalable, reliable, and efficient infrastructure to make gamers happy and gaming companies successful. Various use cases and architectures in the gaming industry are discussed, including online and mobile games, betting, gambling, and video streaming.

Learn about:

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Apache Kafka in the Insurance Industry

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The rise of data in motion in the insurance industry is visible across all lines of business, including life, healthcare, travel, vehicle, and others. Apache Kafka changes how enterprises rethink data. This blog post explores use cases and architectures for event streaming. Real-world examples from Generali, Centene, Humana, and Tesla show innovative insurance-related data integration and stream processing in real-time.

Digital Transformation in the Insurance Industry

Most insurance companies have similar challenges:

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