🔥 Mô phỏng dùng Nifi đẩy dữ liệu vào Kafka | TechData.AI
Author: Mentor Trung Nghia
👉 Apache Kafka là một nền tảng xử lý luồng phân tán, được thiết kế để xử lý dữ liệu truyền tải lớn trong thời gian thực. Nó được sử dụng chủ yếu để xây dựng các ứng dụng và hệ thống yêu cầu thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực với khối lượng lớn. Kafka được phát triển ban đầu bởi LinkedIn và sau đó được đưa vào Apache Software Foundation.
👉 Đặc điểm chính của Kafka:
– Hệ thống Pub/Sub: Kafka hoạt động dựa trên mô hình Publish-Subscribe, trong đó các nhà sản xuất dữ liệu (Producers) gửi thông điệp vào các chủ đề (Topics) và các nhà tiêu thụ (Consumers) đăng ký (subscribe) để nhận những thông điệp này.
– Topic: Là nơi chứa các tin nhắn trong Kafka. Mỗi topic được chia thành nhiều phân vùng (Partitions), giúp tăng khả năng mở rộng.
– Phân vùng (Partitioning): Mỗi topic trong Kafka có thể được chia thành nhiều phân vùng để tăng khả năng song song và mở rộng hệ thống. Mỗi phân vùng có thể được lưu trữ trên nhiều máy chủ khác nhau trong một cụm Kafka.
– Hệ thống phân tán: Kafka có khả năng mở rộng dễ dàng bằng cách thêm các nút (nodes) vào cụm, giúp tăng hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.
– Độ bền dữ liệu: Kafka lưu trữ các bản ghi dữ liệu theo chuỗi thời gian và đảm bảo độ bền của dữ liệu. Các bản ghi có thể được giữ lại trong một khoảng thời gian nhất định, tùy thuộc vào cấu hình.
– Tốc độ cao: Kafka được thiết kế để xử lý hàng triệu thông điệp mỗi giây, với độ trễ rất thấp, do đó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu truyền tải dữ liệu theo thời gian thực.
👉 Thành phần chính của Kafka:
– Producer (Nhà sản xuất): Là thành phần gửi dữ liệu (message) vào các topic của Kafka.
– Consumer (Người tiêu thụ): Là thành phần đọc dữ liệu từ các topic của Kafka.
– Broker: Là một máy chủ trong cụm Kafka. Mỗi broker chịu trách nhiệm quản lý các phân vùng của topic và xử lý yêu cầu từ nhà sản xuất và người tiêu thụ.
– Zookeeper: Là hệ thống quản lý và theo dõi trạng thái của các broker trong cụm Kafka. Nó giúp điều phối các broker và lưu trữ siêu dữ liệu về cụm Kafka.
– Streams: Kafka Streams là một thư viện để xây dựng các ứng dụng xử lý luồng trên Kafka, cho phép bạn xử lý và biến đổi dữ liệu trong thời gian thực.
👉 Ứng dụng của Kafka:
– Xử lý dữ liệu thời gian thực: Thu thập và xử lý dữ liệu theo thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau như ứng dụng web, hệ thống IoT, hoặc các dịch vụ backend.
– Streaming Analytics: Phân tích dữ liệu theo thời gian thực như dữ liệu giao dịch, hành vi người dùng.
– Logging và Monitoring: Kafka thường được sử dụng để thu thập và theo dõi log, giúp quản trị viên có thể phân tích hệ thống theo thời gian thực.
– Tích hợp hệ thống: Kafka giúp tích hợp các hệ thống khác nhau, chẳng hạn từ cơ sở dữ liệu, dịch vụ, hoặc các hệ thống phân tán.
——————————————————-
🔥 Hiện tại TechData.AI cung cấp khoá đào tạo Data Engineer Offline duy nhất tại TPHCM, khoá đào tạo được các bạn học viên đánh giá khung chương trình đào tạo chất lượng & chuẩn nhất thị trường.
👉 Lộ trình đào tạo Data Engineer tại TechData.AI:
– Phase 1: Building the Foundation
Topics: Data engineering overview, Python programming (OOP), Linux, Docker.
– Phase 2: Data Source & Data Store
Topics: SQL (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), NoSQL (MongoDB).
– Phase 3: Data Pipeline
Topics: Nifi, Airflow, Data Fusion CDAP, data crawling, building pipelines.
– Phase 4: Cloud Computing
Topics: Cloud foundations, architectures, platforms (GCP).
– Phase 5: Big Data Technologies
Topics: Big data foundations, Hadoop, Spark.
– Phase 6: Streaming & Real-time
Topics: Streaming technologies, Kafka streaming.
– Phase 7: Data Warehouse
Topics: Data warehouse foundations, architecture, building warehouses.
– Phase 8: Data Visualization
Topics: Power BI foundation, desktop, service.
– Phase 9: Data Governance
Topics: Data policies, quality, security.
– Phase 10: Practical Project
Industries: Retail, banking, financial services, healthcare.
– Phase 11: Practical Project (Building)
Topics: Building data pipelines, warehouses, and dashboards.
– Phase 12: Certification
Topic: Data Engineer Certificate.
—————————————————–
💪 TIÊU CHÍ ĐÀO TẠO: THỰC HỌC – THỰC LÀM – THỰC GIÁ TRỊ. Bạn sẽ được trang bị những KIẾN THỨC, KINH NGHIỆM và TRẢI NGHIỆM THỰC TẾ từ đội ngũ giảng dạy
👉 MIỄN PHÍ: Được hỗ trợ thực hành, tư vấn thêm sau khóa học cho tới khi thành thạo, được học lại miễn phí
📣 LINK ĐĂNG KÝ GHI DANH:
👉 HÌNH THỨC HỌC: ONLINE & OFFLINE
👉 ĐỊA CHỈ: Tầng 4, 375-377 Nguyễn Thái Bình, Phường 12, Quận Tân Bình, TP Hồ Chí Minh
🌐 WEBSITE:
📞 HOTLINE TƯ VẤN: 0906 379 147
👉 Tham gia GROUP TechData.AI để nhận các thông tin hữu ích về lĩnh vực dữ liệu: TechData.AI – Data Engineer, Data Analyst, Data Science, AI Engineer
#dataanalyst #dataengineer #datascience #techdataai
#datawarehouse #datamart #datalake #phantichdulieu
