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課程題目: ElasticSearch培訓(xùn)

4401 人關(guān)注
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課程大綱:

ElasticSearch培訓(xùn)

 

 

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1. 有了RabbitMQ、ActiveMQ等消息中間件,為什么還需要Kafka

2. Kafka核心組成:Topic、Partition、Broker、Data Replication

3. Kafka的一些重要特征,如:串序保持、Offset偏移量及探針 等

1:
1. 在大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系中,Kafka的佳適用場景有哪些

2. 基于Hadoop技術(shù)生態(tài),Kafka一些運維層面的佳實踐,如:數(shù)據(jù)積壓等問題

3. 基于湖倉一體化架構(gòu),Kafka都扮演了哪些關(guān)鍵角色

4. 在大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系中,如何通過Kafka做到架構(gòu)解耦

2:
1. 基于大數(shù)據(jù)運維,Kafka實戰(zhàn)問題集錦與分析

2. 在直播領(lǐng)域中,如何通過Kafka做到流數(shù)據(jù)不間斷、不亂序、不積壓

3. 在IOT物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中,如何通過Kafka做到流數(shù)據(jù)不延遲、不亂序

2:
1. 如何通過Kafka,結(jié)合Flink + Hive實現(xiàn)大型分布式實時數(shù)據(jù)倉庫

2. 在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,Kafka結(jié)合Flink、Spark Streaming如何避免在弱網(wǎng)環(huán)境下,實現(xiàn)防數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)補采與補傳

3. 如何通過Kafka,實現(xiàn)湖倉一體化大數(shù)據(jù)架構(gòu)

4. 基于微服務(wù)架構(gòu),Kafka的佳適用場景有哪些

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