So lernst du Apache Kafka im Jahr 2025: Ressourcen, Plan, Karriere

Was ist Apache Kafka?

Die Verarbeitung von Daten in Echtzeit bietet uns große Möglichkeiten. Wenn eine Bank einen merkwürdigen Kauf mit unserer Kreditkarte entdeckt, kann sie die Transaktion sofort stoppen. Oder wenn wir nach einem Produkt suchen, können Produktvorschläge auftauchen, während wir auf der Website surfen. Diese Geschwindigkeit bedeutet bessere Entscheidungen, zufriedenere Kunden und ein effizienteres Unternehmen.

Apache Kafka ist ein verteilter Datenspeicher mit hohem Durchsatz, der für das Sammeln, Verarbeiten, Speichern und Analysieren von Streaming-Daten in Echtzeit optimiert ist. Es ermöglicht verschiedenen Anwendungen, Datenströme zu veröffentlichen und zu abonnieren, damit sie miteinander kommunizieren und auf Ereignisse reagieren können, sobald sie eintreten.

Weil es Datenströme effizient verwaltet, ist Kafka sehr beliebt geworden. Sie wird in verschiedenen Systemen eingesetzt, vom Online-Shopping über soziale Medien bis hin zum Bankwesen und Gesundheitswesen.

Was macht Apache Kafka so beliebt? 

Apache Kafka ist bei Datenexperten, die mit Echtzeit-Datenströmen umgehen müssen, sehr beliebt. Wir können seine Beliebtheit durch mehrere Schlüsselfaktoren erklären:

• Hoher Durchsatz: Kafka kann riesige Datenmengen mit großer Geschwindigkeit und Effizienz verarbeiten und ist daher ideal für die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit.
• Fehlertoleranz: Die verteilte Architektur von Kafka stellt sicher, dass unsere Daten über mehrere Broker repliziert werden, was unsere Anwendung vor Ausfällen schützt und die Haltbarkeit der Daten gewährleistet.
• Skalierbarkeit: Kafka kann leicht skaliert werden, um wachsende Datenmengen und Nutzeranforderungen zu bewältigen, indem weitere Broker zum Cluster hinzugefügt werden.
• Verarbeitung in Echtzeit: Die Fähigkeit von Kafka, Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten, ermöglicht es unseren Anwendungen, auf Ereignisse zu reagieren, sobald sie eintreten, und gibt uns die Möglichkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
• Ausdauer: Kafka speichert Daten dauerhaft, sodass unsere Anwendungen zu Analyse- und Prüfzwecken auf historische Daten zugreifen können.

Hauptmerkmale von Apache Kafka

Apache Kafka wird derzeit in Anwendungen eingesetzt, die eine Echtzeitverarbeitung und -analyse von Daten erfordern. Aber welche Funktionen machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Verarbeitung von Streaming-Daten? Schauen wir sie uns an:

• Herausgeber-Abonnenten-Modell: Kafka folgt einem Publisher-Subscriber-Modell, bei dem Produzenten Daten in Topics veröffentlichen und Konsumenten diese Topics abonnieren, um Daten zu erhalten.
• Themen und Fächer: Die Daten in Kafka sind in Themen organisiert, die aus Gründen der Skalierbarkeit und Parallelität in Partitionen unterteilt sind.
• Makler und Cluster: Kafka-Broker sind für die Speicherung und Bereitstellung von Daten zuständig. Ein Kafka-Cluster besteht aus mehreren Brokern, die zusammenarbeiten, um Fehlertoleranz und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.
• Erzeuger und Verbraucher: Erzeuger veröffentlichen Daten in Kafka-Themen, während Verbraucher Themen abonnieren und die Daten verarbeiten.
• ZooKeeper Integration: Kafka verlässt sich auf ZooKeeper, um Cluster-Metadaten zu verwalten und die Koordination der Broker sicherzustellen.

Das Publisher-Subscriber-Modell, auf dem Kafka basiert. Quelle: Amazon

Warum ist das Erlernen von Apache Kafka so nützlich?

Das Erlernen von Apache Kafka macht dich zu einem wertvollen Kandidaten für Arbeitgeber und Unternehmen, die hohe Datenmengen erzeugen und verarbeiten. Apache Kafka hat sich mit seinen leistungsstarken Funktionen und seiner weiten Verbreitung zu einem wichtigen Werkzeug für den Aufbau modernen Datenarchitekturen und Anwendungen.

Es besteht eine Nachfrage nach Kenntnissen in Apache Kafka

Ich habe bereits erwähnt, dass Kafka in den letzten Jahren sehr beliebt geworden ist. Es wird geschätzt, dass Apache Kafka derzeit von über 80% der Fortune 100 Unternehmen eingesetzt.

Der zunehmende Einsatz von Kafka in verschiedenen Branchen und seine Rolle bei der Bereitstellung von Echtzeit-Datenlösungen machen Kafka-Kenntnisse auf dem Arbeitsmarkt sehr wertvoll. Laut PayScale und ZipRecruiterliegt das Durchschnittsgehalt eines Ingenieurs mit Kafka-Kenntnissen in den Vereinigten Staaten im November 2024 bei 100.000 Dollar pro Jahr.

Apache Kafka hat eine Vielzahl von Anwendungen 

Wir haben bereits die Stärken von Apache Kafka erwähnt, aber schauen wir uns nun ein paar konkrete Beispiele an, wo du sie einsetzen kannst:

• Echtzeit-Analysen: Mit Kafka können wir Daten in Echtzeit aufnehmen und verarbeiten, was uns hilft, sofortige Erkenntnisse aus Streaming-Daten zu gewinnen und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
• Verfolgung der Website-Aktivitäten: Da Kafka große Mengen an Website-Verkehrsdaten verarbeiten kann, können wir das Nutzerverhalten, die Website-Leistung und beliebte Inhalte verstehen.
• Metriken und Überwachung: Kafka kann Metriken von verschiedenen Systemen und Anwendungen sammeln und verarbeiten. Wir können die Vorteile der zentralen Plattform nutzen, um die Leistung zu überwachen und mögliche Probleme zu erkennen.
• Log-Aggregation: Kafka kann Logs aus mehreren Quellen aggregieren. Wir können die zentralisierte Log-Verwaltung und -Analyse für die Fehlerbehebung und Sicherheitsüberwachung nutzen.
• Stream-Verarbeitung: Mit Kafka Streams können wir Anwendungen erstellen, die Daten in Echtzeit verarbeiten. So können wir effiziente Modelle für die Betrugserkennung, die Erkennung von Anomalien und Echtzeitempfehlungen entwickeln.

So lernst du Apache Kafka im Jahr 2025 von Grund auf

Wenn du Apache Kafka methodisch lernst, hast du mehr Chancen auf Erfolg. Konzentrieren wir uns auf ein paar Prinzipien, die du auf deiner Lernreise anwenden kannst.

1. Verstehe, warum du Apache Kafka lernst

Bevor du die technischen Details lernst, solltest du deine Motivation für das Erlernen von PySpark definieren. Frag dich selbst:

• Was sind meine beruflichen Ziele?
• Ist Kafka eine Fähigkeit, die du brauchst, um in deiner aktuellen Position voranzukommen oder deinen Traumjob zu bekommen?
• Strebst du einen Karrieresprung in Richtung Big Data Engineering, Echtzeit-Anwendungsentwicklung oder Daten-Streaming an?
• Welche Möglichkeiten siehst du, die sich durch die Beherrschung von Kafka eröffnen? Denke an spezifische Rollen wie Kafka Engineer, Data Architect oder Software Engineer mit Schwerpunkt auf Echtzeitsystemen. 
• Welche Probleme versuche ich zu lösen?
• Stehst du vor Herausforderungen mit bestehenden Messaging-Systemen, die du mit Kafka lösen könntest?
• Musst du Anwendungen entwickeln, die die Komplexität von Echtzeit-Datenströmen bewältigen können?
• Verarbeitest du große Mengen an Ereignissen von IoT-Geräten, Social Media Feeds oder Finanztransaktionen?
• Fällt es dir schwer, Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen zuverlässig und effizient zu integrieren?
• Was interessiert mich?
• Begeistert dich die Idee, hochskalierbare und fehlertolerante verteilte Systeme zu bauen?
• Interessierst du dich für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit und das Potenzial, das sich daraus für Unternehmen und Anwendungen ergibt?
• Bist du daran interessiert, das breitere Ökosystem der Big-Data-Technologien zu erkunden und wie Kafka in dieses Bild passt?
• Habe ich ein bestimmtes Projekt im Sinn, das die Fähigkeiten von Kafka erfordert?
• Arbeitest du an einem persönlichen Projekt, bei dem es um das Streamen von Echtzeitdaten geht, z.B. an einer Chat-Anwendung?
• Steht in deinem Unternehmen ein Projekt an, für das du Kafka-Kenntnisse benötigst, z. B. die Migration zu einem neuen Messaging-System, die Implementierung von Echtzeit-Analysen oder der Aufbau einer Microservices-Architektur?

2. Beginne mit den Grundlagen von Apache Kafka

Nachdem du deine Ziele festgelegt hast, solltest du die Grundlagen von Kafka beherrschen und verstehen, wie sie funktionieren.

Installation von Apache Kafka

Um Apache Kafka zu lernen, müssen wir es zunächst auf unserem lokalen Rechner installieren. Da Kafka mit Javaentwickelt wird, sollten wir sicherstellen, dass wir Java installiert haben. Dann müssen wir die Kafka-Binärdateien von der offiziellen Website herunter und entpacken sie.

Wir starten nun ZooKeeper und anschließend den Kafka-Server mithilfe der mitgelieferten Skripte. Schließlich können wir mit den Kommandozeilen-Tools Themen erstellen und versuchen, einige Nachrichten zu produzieren und zu konsumieren, um die Grundlagen zu verstehen. DataCamp's Apache Kafka für Einsteiger kann dir dabei helfen, auf den neuesten Stand zu kommen.

Das Herausgeber-Abonnenten-Modell verstehen

Das erste Konzept, das wir lernen sollten, ist das Publisher-Subscriber-Modell in Kafka. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Apache Kafka Streaming-Daten effizient verarbeiten kann. Verstehe, wie Produzenten Nachrichten veröffentlichen und Konsumenten diese Themen abonnieren, um nur Nachrichten zu erhalten, die ihren Interessen entsprechen.

DataCamp's Einführung in Apache Kafka Kurs bietet eine Einführung mit interaktiven Übungen und praktischen Beispielen.

Kafka-Komponenten erforschen

Bei der Beschreibung des Publisher-Subscriber-Modells haben wir einige Schlüsselkomponenten von Kafka erwähnt: Produzent und Konsument. Wir sollten jedoch alle Kernkomponenten untersuchen. Wir sollten lernen, wie Kafka Daten in Topics und Partitionen organisiert, und verstehen, wie Partitionen zur Skalierbarkeit und Fehlertoleranz beitragen.

Wir sollten auch verstehen, wie Broker einen Cluster bilden, um hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz zu gewährleisten.

Schau dir die DataCamp's Einführung in Apache Kafka Kurs sowie den Artikel Apache Kafka für Einsteiger um ein klares Bild von diesen Themen zu bekommen.

3. Beherrschung von Apache Kafka auf mittlerem Niveau

Sobald du die Grundlagen beherrschst, ist es an der Zeit, die fortgeschrittenen Fähigkeiten von Apache Kafka zu erkunden.

Kafka Connect für Datenintegration

Eine der wichtigsten Eigenschaften von Apache Kafka ist seine Fähigkeit, große Mengen an Streaming-Daten zu verarbeiten. Kafka Connect ist eine kostenlose Open-Source-Komponente von Apache Kafka, die die Datenintegration zwischen Dateisystemen, Datenbanken, Suchindizes und Key-Value-Stores vereinfacht.

Wenn wir lernen, wie man Connect nutzt, können wir einen effizienten Datenfluss für Analysen, Anwendungsintegration und den Aufbau einer robusten, skalierbaren Datenarchitektur erreichen. Lesen Sie unseren Artikel Apache Kafka für Einsteiger für weitere Details.

Kafka Streams für die Stream-Verarbeitung

Eine weitere erweiterte Funktion von Kafka sind Streams. Wir sollten lernen, wie wir mit Hilfe von Streams direkt in Kafka Stream-Processing-Anwendungen erstellen können. Sie bietet APIs und eine High-Level Domain-Specific Language für die Verarbeitung, Konvertierung und Auswertung kontinuierlicher Datenströme. Erfahren Sie mehr Details auf Apache Kafka für Einsteiger Artikel.

Kafka überwachen und verwalten

Wie bei jeder anderen Technologie auch, ist es immer gut, ihre Leistung zu verfolgen. Dazu sollten wir lernen, wie wir den Zustand und die Leistung unseres Kafka-Clusters überwachen können. Wir können Tools und Techniken zur Überwachung wichtiger Kennzahlen, zur Verwaltung von Themen und Partitionen und zur Sicherstellung einer optimalen Leistung untersuchen.

4. Lerne Apache Kafka, indem du

Die Teilnahme an Kursen über Apache Kafka ist eine hervorragende Möglichkeit, sich mit der Technologie vertraut zu machen. Um Kafka zu beherrschen, musst du jedoch anspruchsvolle und fähigkeitserweiternde Aufgaben lösen, wie sie in realen Projekten vorkommen.

Du kannst damit beginnen, mit einfachen Daten-Streaming-Aufgaben zu experimentieren, wie z.B. dem Produzieren und Konsumieren von Nachrichten, und dann schrittweise die Komplexität erhöhen, indem du Themen wie Partitionierung, Fehlertoleranz und Integration mit externen Systemen mit Kafka Connect erkundest. 

Hier sind einige Möglichkeiten, deine Fähigkeiten zu trainieren:

• Richte einen lokalen Kafka-Cluster ein: Installiere Kafka auf deinem lokalen Rechner und experimentiere mit dem Produzieren und Konsumieren von Nachrichten. Nutze einen Cloud-Anbieter wie Confluent Cloud, AWS MSK oder Azure HDInsight Kafka, um eine verwaltete Kafka-Umgebung zu erleben. Das ist ideal, um etwas über Skalierung und betriebliche Aspekte zu lernen. 
• Nimm an Webinaren und Code Alongs teil. Suche nach kommende DataCamp Webinare oder Confluent Webinare wo du Apache Kafka-Tutorials und Code-Beispiele verfolgen kannst. Das wird dir helfen, dein Verständnis von Konzepten zu festigen und dich mit den Codierungsmustern vertraut zu machen.
• Trage zu Open-Source-Projekten bei. Trage zu Apache Kafka-Projekten auf Plattformen wie GitHub bei, um Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen und der Arbeit an realen Projekten zu sammeln. Apache Kafka selbst bietet solche Möglichkeiten.

5. Baue ein Portfolio von Projekten auf

Du wirst verschiedene Projekte abschließen, während du auf deiner Apache Kafka-Lernreise voranschreitest. Um deine Fähigkeiten und Erfahrungen mit Apache Kafka potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren, solltest du sie in einem Portfolio zusammenstellen. Dieses Portfolio sollte deine Fähigkeiten und Interessen widerspiegeln und auf den Beruf oder die Branche zugeschnitten sein, für die du dich interessierst.

Versuche, deine Projekte originell zu gestalten und deine Problemlösungskompetenz unter Beweis zu stellen. Füge Projekte hinzu, die zeigen, dass du verschiedene Aspekte von Kafka beherrschst, z.B. den Aufbau von Datenpipelines mit Kafka Connect, die Entwicklung von Streaming-Anwendungen mit Kafka Streams oder die Arbeit mit Kafka-Clustern.  Dokumentiere deine Projekte gründlich und stelle den Kontext, die Methodik, den Code und die Ergebnisse dar. Du kannst Plattformen wie GitHub nutzen, um deinen Code zu hosten und Confluent Cloud für eine verwaltete Kafka-Umgebung.

6. Fordere dich weiter heraus

Kafka zu lernen ist eine kontinuierliche Reise. Die Technologie entwickelt sich ständig weiter, und es werden regelmäßig neue Funktionen und Anwendungen entwickelt. Kafka ist da keine Ausnahme.

Sobald du die Grundlagen beherrschst, kannst du dich anspruchsvolleren Aufgaben und Projekten zuwenden, wie z.B. dem Performance-Tuning für Systeme mit hohem Durchsatz und der Implementierung fortgeschrittener Stream-Verarbeitung mit Kafka Streams. Konzentriere dich auf deine Ziele und spezialisiere dich auf Bereiche, die für deine beruflichen Ziele und Interessen relevant sind.

Halte dich über neue Entwicklungen auf dem Laufenden, wie z.B. neue Funktionen oder KIP-Vorschläge, und lerne, wie du sie auf deine Projekte anwenden kannst. Übe weiter, suche nach neuen Herausforderungen und Gelegenheiten und nimm die Idee an, dass man aus Fehlern lernen kann.

Ein Beispiel für einen Apache Kafka Lernplan

Auch wenn jeder Mensch auf seine Weise lernt, ist es immer gut, einen Plan oder einen Leitfaden zu haben, dem man beim Erlernen eines neuen Werkzeugs folgt. Ich habe einen möglichen Lernplan erstellt, der zeigt, worauf du deine Zeit und deine Bemühungen konzentrieren solltest, wenn du gerade erst mit Apache Kafka anfängst.

Lernplan für Monat 1-3

• Kernkonzepte. Installiere Apache Kafka und starte ZooKeeper und den Kafka-Server. Verstehen, wie man die Kommandozeilen-Tools zum Erstellen von Themen verwendet. 
• Java und Scala. Da Kafka in diesen Programmiersprachen entwickelt wird, kannst du auch die Grundlagen von Java und Scala.
• Herausgeber-Abonnenten-Modell. Verstehe das Kernsystem hinter Kafka, das Publisher-Subscriber-Modell. Erforsche, wie Nachrichten asynchron produziert und konsumiert werden. Schließe den Kurs Einführung in Apache Kafka.
• Kafka-Komponenten: Beherrsche die wichtigsten Konzepte und Elemente von Kafka, einschließlich der Themen und Partitionen, Broker und Cluster, Produzenten und Konsumenten. Verstehe ihre Rollen und wie sie zusammenwirken, um Fehlertoleranz und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Erforsche Tools wie den Kafka Manager, um deinen Kafka-Cluster zu visualisieren und zu überwachen.

Monat 4-6 Lernplan

• Kafka Connect. Lerne, wie du Kafka mit verschiedenen Systemen wie Datenbanken (MySQL, PostgreSQL), Cloud-Diensten (AWS S3, Azure Blob Storage) und anderen Messaging-Systemen (JMS, RabbitMQ) mit Kafka Connect verbinden kannst. Erforsche verschiedene Steckertypen (Quelle und Senke) und Konfigurationsmöglichkeiten.
• Kafka Streams. Du lernst Konzepte wie zustandsbehaftete Operationen, Windowing und Stream-Table-Dualismus kennen. Lerne, wie du Stream-Processing-Anwendungen in deiner Kafka-Infrastruktur schreibst, testest und einsetzt.
• Überwachung und Verwaltung von Kafka. Lerne, wichtige Kafka-Kennzahlen wie Durchsatz, Latenz und Consumer Lag mit Tools wie Burrow und Kafka Manager zu überwachen. Verstehe, wie du Leistungsengpässe erkennst und behebst und den Zustand deines Kafka-Clusters sicherstellst.

Ab Monat 7

• Entwickle ein Projekt. Vertiefe dich in fortgeschrittene Kafka-Themen wie Sicherheit, Leistungsoptimierung und fortgeschrittene Stream-Verarbeitungstechniken. Trage zur Kafka-Community bei und baue reale Projekte.
• Hol dir die Kafka-Zertifizierung.  Bereite dich auf eine Kafka-Zertifizierung vor und erhalte sie, wie z.B. den Confluent Certified Developer for Apache Kafka. Schau dir das an Leitfaden zur Kafka-Zertifizierung.
• Data Engineer mit Python Lernpfad. Schließe die Lernpfad zum Dateningenieur auf dem DataCamp, in dem du wichtige Data-Engineering-Kenntnisse wie Datenmanipulation, SQL, Cloud Computing und Datenpipelines erwirbst.

Sechs Tipps zum Erlernen von Apache Kafka

Ich kann mir vorstellen, dass du jetzt bereit bist, Kafka zu lernen und einen großen Datensatz in die Hände zu bekommen, um deine neuen Fähigkeiten zu üben. Aber bevor du das tust, möchte ich dir diese Tipps geben, die dir helfen, Apache Kafka zu beherrschen.

1. Grenzen Sie Ihren Spielraum ein

Kafka ist ein vielseitiges Werkzeug, das auf viele Arten genutzt werden kann. Du solltest deine spezifischen Ziele und Interessen innerhalb des Kafka-Ökosystems ermitteln. Welcher Aspekt von Kafka zieht dich am meisten an? Interessierst du dich für Data Engineering, Stream Processing oder Kafka-Administration? Ein fokussierter Ansatz kann dir helfen, die wichtigsten Aspekte und Kenntnisse über Apache Kafka zu erlangen, um deine Interessen zu erfüllen.

2. Übe häufig und konstant

Beständigkeit ist der Schlüssel zur Beherrschung jeder neuen Fähigkeit. Du solltest dir viel Zeit nehmen, um Kafka zu üben. Es reicht, wenn du jeden Tag eine kurze Zeitspanne einhältst. Du musst dich nicht jeden Tag mit komplexen Konzepten auseinandersetzen. Du kannst praktische Übungen machen, Tutorials durcharbeiten und mit verschiedenen Kafka-Funktionen experimentieren. Je mehr du übst, desto besser wirst du dich auf der Plattform zurechtfinden.

3. Arbeit an echten Projekten

Dies ist einer der wichtigsten Tipps, den du in diesem Leitfaden mehrmals lesen wirst. Das Üben von Übungen ist großartig, um Selbstvertrauen zu gewinnen. Die Anwendung deiner Kafka-Kenntnisse auf reale Projekte wird dich jedoch zu einer herausragenden Fachkraft machen.

Beginne mit einfachen Projekten und Fragen und nimm nach und nach komplexere Aufgaben an. Dabei kann es sich um die Einrichtung einer einfachen Producer-Consumer-Anwendung handeln, die dann zu einer Echtzeit-Datenpipeline mit Kafka Connect weiterentwickelt wird, oder sogar um die Entwicklung einer fehlertoleranten Streaming-Anwendung mit Kafka Streams. Das Wichtigste ist, dass du dich ständig selbst herausforderst und deine praktischen Kafka-Kenntnisse erweiterst.

4. Engagiere dich in einer Gemeinschaft

Lernen ist oft effektiver, wenn es in Zusammenarbeit geschieht. Wenn du deine Erfahrungen mit anderen teilst und von ihnen lernst, kannst du deine Fortschritte beschleunigen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Um Wissen, Ideen und Fragen auszutauschen, kannst du einigen Gruppen beitreten, die mit Apache Kafka zu tun haben, und an Meetings und Konferenzen teilnehmen. Du kannst Online-Communities beitreten wie dem Confluent Slack-Kanal oder Confluent Forum wo du dich mit anderen Kafka-Enthusiasten austauschen kannst. Du kannst auch an virtuellen oder persönlichen Meet-upsmit Vorträgen von Kafka-Experten oder an Konferenzen wie der ApacheCon.

5. Fehler machen

Wie bei jeder anderen Technologie ist das Erlernen von Apache Kafka ein iterativer Prozess. Aus deinen Fehlern zu lernen ist ein wesentlicher Teil dieses Prozesses. Hab keine Angst zu experimentieren, verschiedene Ansätze auszuprobieren und aus deinen Fehlern zu lernen. 

Probiere verschiedene Konfigurationen für deine Kafka-Produzenten und -Konsumenten aus, erkunde verschiedene Methoden der Datenserialisierung (JSON, Avro, Protobuf) und experimentiere mit verschiedenen Partitionierungsstrategien. Bringe deinen Kafka-Cluster mit hohen Nachrichtenmengen an seine Grenzen und beobachte, wie er die Last bewältigt. Analysiere die Verzögerungen bei den Verbrauchern, passe die Konfigurationen an und verstehe, wie sich deine Optimierungen auf die Leistung auswirken.

6. Nichts überstürzen

Nimm dir Zeit, um die Kernkonzepte wie Themen, Partitionen, Verbrauchergruppen und die Rolle von ZooKeeper wirklich zu verstehen. Wenn du dir jetzt eine solide Grundlage schaffst, wird es dir leichter fallen, fortgeschrittenere Themen zu verstehen und Probleme effektiv zu beheben. Unterteile den Lernprozess in kleinere Schritte und gib dir Zeit, die Informationen zu verstehen. Eine langsame und stetige Herangehensweise führt oft zu einem tieferen Verständnis und einer besseren Beherrschung.

Die besten Wege, Apache Kafka zu lernen

Wir stellen dir ein paar effiziente Methoden vor, um Apache Kafka zu lernen.

Online-Kurse belegen

Online-Kurse bieten eine hervorragende Möglichkeit, Apache Kafka in deinem Tempo zu lernen. DataCamp bietet einen Kafka-Zwischenkurs. Dieser Kurs behandelt die Kernkonzepte von Kafka, darunter das Publisher-Subscriber-Modell, Topics und Partitionen, Broker und Cluster, Producer und Consumer. 

Online-Tutorials folgen

Tutorien sind eine weitere gute Möglichkeit, Apache Kafka zu lernen, vor allem wenn du neu in der Technologie bist. Sie enthalten Schritt-für-Schritt-Anweisungen, wie man bestimmte Aufgaben ausführt oder bestimmte Konzepte versteht. Für den Anfang kannst du dir diese Tutorials ansehen:

• Apache Kafka für Einsteiger
• Kafka Partition: Wesentliche Konzepte

Blogs lesen

Um die Vorteile von Apache Kafka besser kennenzulernen, solltest du auch die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu anderen Technologien verstehen. Du kannst Artikel darüber lesen, wie Kafka im Vergleich zu anderen Tools abschneidet, z. B:

• Kafka vs SQS 
• ActiveMQ vs Kafka  

Apache Kafka durch Bücher entdecken

Bücher sind eine hervorragende Ressource, um Apache Kafka zu lernen. Sie bieten neben Code-Schnipseln und Erklärungen auch fundiertes Wissen und Einblicke von Experten. Hier sind einige der beliebtesten Bücher über Kafka:

• Kafka: Der endgültige Leitfaden
• Effektives Kafka
• Entwurf datenintensiver Anwendungen

Die verschiedenen Karrieren in Apache Kafka heute

Da Apache Kafka immer beliebter wird, steigen auch die Karrierechancen für Fachkräfte mit Kafka-Kenntnissen, von speziellen Kafka-Ingenieuren bis hin zu Software-Ingenieuren. Wenn du überlegst, ob deine Kafka-Fähigkeiten zu dir passen, solltest du diese Rollen in Betracht ziehen:

Kafka Ingenieur

Als Kafka-Ingenieur bist du für die Entwicklung, den Aufbau und die Wartung von Kafka-basierten Daten-Streaming-Lösungen mit hoher Verfügbarkeit und Skalierbarkeit verantwortlich. Du musst den zuverlässigen und effizienten Datenfluss innerhalb des Unternehmens sicherstellen und die Kafka-Leistung überwachen und optimieren, um optimalen Durchsatz und Latenzzeiten zu gewährleisten.

• Schlüsselqualifikationen:
• Ausgeprägtes Verständnis der Kafka-Architektur und -Komponenten.
• Beherrschung der Kafka-Administration und -Konfiguration.
• Erfahrung mit Datenpipelines und ETL-Prozessen.
• Kenntnisse über Stream-Processing-Konzepte und Kafka Streams.
• Die wichtigsten Instrumente:
• Apache Kafka
• Kafka Connect
• Kafka Streams
• ZooKeeper
• Überwachungsinstrumente

Dateningenieur

Als Data Engineer bist du der Architekt der Dateninfrastruktur und verantwortlich für die Entwicklung und den Aufbau der Systeme, die die Daten eines Unternehmens verarbeiten. Kafka spielt in diesen Datenpipelines oft eine wichtige Rolle, da es effizientes und skalierbares Echtzeit-Datenstreaming zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht. Du musst sicherstellen, dass Kafka nahtlos mit anderen Komponenten zusammenarbeitet.

• Schlüsselqualifikationen:
• Ausgeprägtes Verständnis von Data Warehousing und Datenmodellierungskonzepten.
• Beherrschung von Datenverarbeitungstools wie Spark und Hadoop.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP.
• Kenntnisse von Kafka für Echtzeit-Datenstreaming.
• Die wichtigsten Instrumente:
• Apache Kafka
• Apache Spark
• Hadoop
• Bienenstock
• Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)

Software Ingenieur

Als Softwareentwickler/in nutzt du Kafka, um Echtzeitanwendungen wie Chat-Plattformen und Online-Spiele zu entwickeln. Du musst sie in den Anwendungscode integrieren, um einen reibungslosen Datenfluss durch die Verbindung mit verschiedenen Nachrichtensystemen und APIs zu gewährleisten. Außerdem optimierst du diese Anwendungen hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit und Leistung, damit sie große Mengen an Echtzeitdaten verarbeiten können.

• Schlüsselqualifikationen:
• Starke Programmierkenntnisse in Sprachen wie Java, Python oder Scala.
• Verständnis für das Publisher-Subscriber-Modell und die API von Kafka.
• Erfahrung mit der Entwicklung verteilter Systeme und Anwendungen.
• Kenntnisse der Best Practices der Softwareentwicklung.
• Die wichtigsten Instrumente:
• Apache Kafka
• Programmiersprachen (Java, Python, Scala)
• Messaging-Systeme (z. B. RabbitMQ, ActiveMQ)
• Entwicklungstools und Frameworks

Wie man einen Job findet, der Apache Kafka nutzt

Ein Hochschulabschluss kann zwar sehr wertvoll sein, wenn du eine Karriere in einer datenbezogenen Funktion anstrebst, die Apache Kafka nutzt, aber er ist nicht der einzige Weg zum Erfolg. Immer mehr Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund und unterschiedlichen Erfahrungen beginnen, in datenbezogenen Funktionen zu arbeiten. Mit Engagement, kontinuierlichem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise kannst du deinen Traumjob finden, bei dem Apache Kafka zum Einsatz kommt.

Lerne weiter über Kakfa

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in Kafka. Folge einflussreichen Fachleuten, die mit Apache Kafka zu tun haben, in den sozialen Medien, lese Blogs über Apache Kafka und höre dir Podcasts über Kafka an.

Tritt mit einflussreichen Persönlichkeiten in Kontakt, wie zum Beispiel Neha Narkhededie Kafka mitentwickelt hat und auch CTO von Confluent ist. Du erhältst Einblicke in aktuelle Themen, neue Technologien und die zukünftige Ausrichtung von Apache Kafka. Du kannst auch lesen den Confluent Blog, der ausführliche Artikel und Tutorials zu einer Vielzahl von Kafka-Themen bietet, von der Architektur und Verwaltung bis hin zu Anwendungsfällen und Best Practices.

Du solltest auch Branchenveranstaltungen besuchen, wie z. B. Webinare bei Confluent oder den jährlichen Kafka-Gipfel.

Ein Portfolio entwickeln

Du musst dich von anderen Bewerbern abheben. Eine gute Möglichkeit, dies zu tun, ist der Aufbau eines starken Portfolios, in dem du deine Fähigkeiten und abgeschlossenen Projekte präsentieren kannst. 

Dein Portfolio sollte Projekte enthalten, die deine Fähigkeiten beim Aufbau von Datenpipelines, der Implementierung von Stream-Processing-Anwendungen und der Integration von Kafka mit anderen Systemen zeigen. 

Entwickle einen effektiven Lebenslauf

Personalverantwortliche müssen Hunderte von Lebensläufen durchsehen und großartige Kandidaten unterscheiden. Außerdem wird dein Lebenslauf oft durch Applicant Lernpfade (ATS) geleitet, automatisierte Softwaresysteme, die von vielen Unternehmen genutzt werden, um Lebensläufe zu überprüfen und diejenigen auszusortieren, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Du solltest also einen tollen Lebenslauf erstellen und ein beeindruckendes Anschreiben um sowohl das ATS als auch deine Personalverantwortlichen zu beeindrucken.

Werde von einem Personalverantwortlichen wahrgenommen

Wenn der Personalverantwortliche auf dich aufmerksam wird oder dein aussagekräftiger Lebenslauf den Auswahlprozess durchläuft, solltest du dich als Nächstes auf ein Fachgespräch vorbereiten. Um vorbereitet zu sein, kannst du diesen Artikel lesen 20 Kafka-Interview-Fragen für Dateningenieure.

Fazit

Das Erlernen von Apache Kafka kann Türen für bessere Chancen und Karrieremöglichkeiten öffnen. Der Weg, Kafka zu lernen, ist lohnend, erfordert aber Konsequenz und praktische Übung. Das Experimentieren und Lösen von Herausforderungen mit diesem Tool kann deinen Lernprozess beschleunigen und dir Beispiele aus der Praxis liefern, mit denen du deine praktischen Fähigkeiten bei der Jobsuche präsentieren kannst.