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Kafka训练营
研发学院 Kafka
郭俊

目前就职于字节跳动,主要负责以 Hadoop、Spark 为代表的大数据系统在万级节点下的优化;多年Kafka/Hadoop/Spark研究、应用及调优经验。同时拥有丰富的数据仓库建模及调优经验,精通PostgreSQL。曾就职于IBM、Cisco、eBay 等500强外企从事大数据产品研发及数据仓库建模调优工作,负责大数据平台(Spark/Hadoop/Flink/Kafka)优化工作。

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课程内容


课程大纲

1. Kafka架构介绍

1.1 为何使用消息系统

1.2 Kafka设计理念

1.3 Kafka整体架构设计(含实操演示)

2. Kafka 最佳实践

2.1 Kafka Producer 最佳实践(现场实例演示)

2.2 Kafka Consumer 最佳实践(现场实例演示)

3. Kafka高可用性方案演进

3.1 常见高可用方案设计

3.2 Kafka领导选举

3.3 Kafka基于ISR的高可用原理(实例演示)

4. Kafka Consumer Rebalance演进

4.1 Consumer API(代码演示)

4.2 自治式Consumer Group Rebalance

4.3 集权式Rebalance(实操演示))

5. Kafka实现Exactly Once

5.1 不同的Delivery Guarantee

5.2 基于幂等的的Exactly Once(伪代码演示)

5.3 基于事务的Exactly Once(伪代码演示)

6. Kafka Stream

6.1 Kafka Stream特点

6.2 Kafka Stream示例(代码演示)

6.3 Kafka Stream 与其它流式系统对比

7. Kafka运维

7.1 分区重新分配(实操演示)

7.2 Preferred Replica Election(实操演示)

7.3 Kafka 扩缩容(实操演示)

7.4 Kafka 问题排查

8. 同类产品对比

8.1 Kafka vs. IBM MQ


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