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Cómo aprender Apache Kafka en 2025: Recursos, Plan, Carreras

Aprende qué es Apache Kafka, por qué es útil y cómo empezar a aprenderlo.
Actualizado 20 ene 2025  · 10 min de lectura

Cada vez que hacemos clic, publicamos o transmitimos algo, creamos datos que se pueden procesar para obtener información y predicciones significativas con las herramientas adecuadas. Se calcula que en 2028 generaremos unos 394 zettabytes de datos al año (fuente: Statista).

Poder procesar esos datos en tiempo real nos permite tomar medidas instantáneas, como detectar fraudes o hacer recomendaciones personalizadas. Ahí es donde entra en juego Apache Kafka. Permite a las empresas actualizar sus estrategias de datos con una arquitectura de flujo de eventos.

Esta guía explorará cómo aprender Apache Kafka desde cero. Te ayudaré a elaborar un plan de aprendizaje, compartiré mis mejores consejos para aprenderlo eficazmente y te proporcionaré recursos útiles para ayudarte a encontrar puestos que requieran Apache Kafka.

¿Qué es Apache Kafka?

El tratamiento de datos en tiempo real nos brinda grandes oportunidades. Si un banco detecta una compra extraña con nuestra tarjeta de crédito, puede detener la transacción inmediatamente. O, si estamos buscando un producto, pueden aparecer sugerencias de productos mientras navegamos por el sitio web. Esta rapidez se traduce en mejores decisiones, clientes más satisfechos y un negocio más eficiente.

Apache Kafka es un almacén de datos distribuido de alto rendimiento optimizado para recopilar, procesar, almacenar y analizar datos de flujo en tiempo real. Permite que distintas aplicaciones publiquen y se suscriban a flujos de datos, lo que les permite comunicarse y reaccionar a los acontecimientos a medida que suceden.

Kafka se ha hecho muy popular porque gestiona eficazmente flujos de datos. Se utiliza en distintos sistemas, desde las compras online y las redes sociales hasta la banca y la sanidad.

Apache Kafka se ha hecho popular entre los profesionales de los datos que se enfrentan al reto de manejar flujos de datos en tiempo real. Podemos explicar su popularidad por varios factores clave:

  • Alto rendimiento: Kafka puede manejar enormes cantidades de datos con gran velocidad y eficacia, por lo que es ideal para procesar flujos de datos en tiempo real.
  • Tolerancia a fallos: La arquitectura distribuida de Kafka garantiza que nuestros datos se repliquen en varios intermediarios, lo que confiere a nuestra aplicación resistencia frente a fallos y garantiza la durabilidad de los datos.
  • Escalabilidad: Kafka puede escalar fácilmente para manejar volúmenes de datos crecientes y demandas de los usuarios añadiendo más brokers al clúster.
  • Procesamiento en tiempo real: La capacidad de Kafka para manejar flujos de datos en tiempo real permite a nuestras aplicaciones responder a los acontecimientos a medida que se producen, dándonos oportunidades de tomar decisiones en tiempo real.
  • Persistencia: Kafka almacena datos de forma duradera, lo que permite a nuestras aplicaciones acceder a datos históricos con fines de análisis y auditoría.

factores de la popularidad de apache kafka

Principales características de Apache Kafka

Apache Kafka se utiliza actualmente en aplicaciones que requieren procesar y analizar datos en tiempo real. Pero, ¿qué características la convierten en una potente herramienta para manejar datos en flujo? Echémosles un vistazo:

  • Modelo editor-suscriptor: Kafka sigue un modelo editor-suscriptor, en el que los productores publican datos en temas, y los consumidores se suscriben a estos temas para recibir datos.
  • Temas y particiones: Los datos en Kafka se organizan en temas, divididos a su vez en particiones para la escalabilidad y el paralelismo.
  • Corredores y agrupaciones: Los brokers Kafka se encargan de almacenar y servir los datos. Un clúster de Kafka está formado por varios intermediarios que trabajan juntos para proporcionar tolerancia a fallos y alta disponibilidad.
  • Productores y consumidores: Los productores publican datos en temas Kafka, mientras que los consumidores se suscriben a los temas y procesan los datos.
  • Integración con ZooKeeper: Kafka se basa en ZooKeeper para gestionar los metadatos del cluster y garantizar la coordinación del broker.

una imagen que muestra cómo el productor publica datos que van al modelo pubsub y luego van al suscriptor

El modelo editor-suscriptor en el que se basa Kafka. Fuente: Amazon

¿Por qué es tan útil aprender Apache Kafka?

Aprender Apache Kafka te convierte en un candidato valioso para empleadores y empresas que generan y procesan datos a gran velocidad. Apache Kafka, con sus potentes funciones y su uso generalizado, se ha convertido en una herramienta clave para construir arquitecturas de datos y aplicaciones modernas.

Hay demanda de competencias en Apache Kafka

Ya he mencionado que Kafka se ha hecho muy popular en los últimos años. Se estima que Apache Kafka es utilizado actualmente por más del 80% de las 100 empresas empresas.

El creciente uso de Kafka en diversos sectores, junto con su papel a la hora de habilitar soluciones de datos en tiempo real, hace que los conocimientos de Kafka sean muy valiosos en el mercado laboral. Según PayScale y ZipRecruiteren noviembre de 2024, el salario medio de un ingeniero con conocimientos de Kafka en Estados Unidos es de 100.000 dólares al año.

Apache Kafka tiene diversas aplicaciones 

Ya hemos mencionado los puntos fuertes de Apache Kafka, pero veamos algunos ejemplos concretos de dónde puedes utilizarlos:

  • Análisis en tiempo real: Con Kafka, podemos realizar la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real, lo que nos ayuda a obtener información inmediata de los datos en flujo y a tomar decisiones oportunas.
  • Seguimiento de la actividad del sitio web: Como Kafka puede manejar un gran volumen de datos de tráfico de sitios web, podemos comprender el comportamiento de los usuarios, el rendimiento del sitio web y los contenidos más populares.
  • Métricas y seguimiento: Kafka puede recopilar y procesar métricas de varios sistemas y aplicaciones. Podemos aprovechar su plataforma centralizada para supervisar el rendimiento e identificar posibles problemas.
  • Agregación de registros: Kafka puede agregar registros de múltiples fuentes. Podemos aprovechar su gestión y análisis centralizados de registros para la resolución de problemas y la supervisión de la seguridad.
  • Procesamiento de flujos: Kafka Streams nos permite construir aplicaciones que procesan datos en tiempo real. Esto nos permite desarrollar modelos eficaces para la detección del fraude, la detección de anomalías y las recomendaciones en tiempo real.

aplicaciones apache kafka

Cómo aprender Apache Kafka desde cero en 2025

Si aprendes Apache Kafka metódicamente, tendrás más posibilidades de éxito. Centrémonos en algunos principios que puedes utilizar en tu viaje de aprendizaje.

1. Comprende por qué estás aprendiendo Apache Kafka

Antes de aprender los detalles técnicos, define tu motivación para aprender PySpark. Pregúntate a ti mismo:

  • ¿Cuáles son mis objetivos profesionales?
    • ¿Es Kafka una habilidad que necesitas para avanzar en tu puesto actual o conseguir el trabajo de tus sueños?
    • ¿Quieres hacer una transición profesional hacia la ingeniería de big data, el desarrollo de aplicaciones en tiempo real o el streaming de datos?
    • ¿Qué oportunidades ves que se abren al dominar Kafka? Piensa en funciones específicas como Ingeniero Kafka, Arquitecto de Datos o Ingeniero de Software centrado en sistemas en tiempo real. 
  • ¿Qué problemas intento resolver?
    • ¿Te enfrentas a retos con los sistemas de mensajería existentes que Kafka podría resolver potencialmente?
    • ¿Necesitas crear aplicaciones que puedan manejar la complejidad de los flujos de datos en tiempo real?
    • ¿Estás procesando grandes volúmenes de eventos procedentes de dispositivos IoT, fuentes de medios sociales o transacciones financieras?
    • ¿Te cuesta integrar datos de distintas fuentes y sistemas de forma fiable y eficaz?
  • ¿Qué me interesa?
    • ¿Te entusiasma la idea de construir sistemas distribuidos altamente escalables y tolerantes a fallos?
    • ¿Te interesa el tratamiento de datos en tiempo real y el potencial que desata para las empresas y las aplicaciones?
    • ¿Te interesa explorar el ecosistema más amplio de las tecnologías de big data y cómo encaja Kafka en el panorama?
  • ¿Tengo en mente un proyecto específico que requiere las capacidades de Kafka?
    • ¿Estás trabajando en un proyecto personal que implica la transmisión de datos en tiempo real, como la creación de una aplicación de chat?
    • ¿Tiene tu empresa un próximo proyecto que requiera experiencia en Kafka, como la migración a un nuevo sistema de mensajería, la implementación de análisis en tiempo real o la construcción de una arquitectura de microservicios?

cómo aprender kafka

2. Empieza con lo básico de Apache Kafka

Después de identificar tus objetivos, domina los fundamentos de Kafka y comprende cómo funcionan.

Instalación de Apache Kafka

Para aprender Apache Kafka, primero tenemos que instalarlo en nuestra máquina local. Dado que Kafka se desarrolla utilizando Javadebemos asegurarnos de tener Java instalado. A continuación, tenemos que descargar los binarios de Kafka del sitio web oficial y extraerlos.

Ahora iniciaremos ZooKeeper, seguido del servidor Kafka, utilizando los scripts proporcionados. Por último, podemos utilizar las herramientas de la línea de comandos para crear temas e intentar producir y consumir algunos mensajes para comprender lo básico. DataCamp Apache Kafka para principiantes puede ayudarte a ponerte al día.

Comprender el modelo editor-suscriptor

El primer concepto que debemos aprender es el modelo editor-suscriptor en Kafka. Esta es una de las razones clave por las que Apache Kafka puede manejar datos en streaming de forma eficiente. Comprende cómo los productores publican mensajes y los consumidores se suscriben a estos temas, recibiendo sólo mensajes relevantes para sus intereses.

DataCamp Introducción a Apache Kafka proporciona una introducción, ofreciendo ejercicios interactivos y ejemplos prácticos.

Explorar los componentes de Kafka

Al describir el modelo editor-suscriptor, hemos mencionado algunos componentes clave de Kafka: Productor y consumidor. Sin embargo, deberíamos explorar todos los componentes básicos. Debemos aprender cómo organiza Kafka los datos en temas y particiones, y comprender cómo contribuyen las particiones a la escalabilidad y la tolerancia a fallos.

También debemos entender cómo los brokers forman un clúster para proporcionar alta disponibilidad y tolerancia a fallos.

Consulta el DataCamp's Introducción a Apache Kafka así como el Artículo Apache Kafka para principiantes para tener una idea clara de estos temas.

3. Dominar los conocimientos intermedios de Apache Kafka

Una vez que te sientas cómodo con los conceptos básicos, es hora de explorar las habilidades intermedias de Apache Kafka.

Kafka Connect para la integración de datos

Una de las características clave de Apache Kafka es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos en streaming. Kafka Connect es un componente gratuito y de código abierto de Apache Kafka que simplifica la integración de datos entre sistemas de archivos, bases de datos, índices de búsqueda y almacenes de valores clave.

Aprender a utilizar Connect puede ayudarnos a desbloquear un flujo de datos eficaz para la analítica, la integración de aplicaciones y la creación de una arquitectura de datos sólida y escalable. Consulta nuestro Apache Kafka para principiantes para más detalles.

Kafka Streams para el procesamiento de flujos

Otra característica avanzada de Kafka es Streams. Debemos aprender a construir aplicaciones de procesamiento de flujos directamente dentro de Kafka con la ayuda de Streams. Ofrece API y un Lenguaje Específico de Dominio de alto nivel para manejar, convertir y evaluar flujos continuos de datos. Más información en Artículo Apache Kafka para principiantes.

Supervisión y gestión de Kafka

Como con cualquier otra tecnología, siempre es bueno hacer un seguimiento de su rendimiento. Para ello, debemos aprender a controlar la salud y el rendimiento de nuestro clúster Kafka. Podemos explorar herramientas y técnicas para controlar las métricas clave, gestionar temas y particiones, y garantizar un rendimiento óptimo.

4. Aprende Apache Kafka haciendo

Hacer cursos sobre Apache Kafka es una forma excelente de familiarizarse con la tecnología. Sin embargo, para llegar a dominar Kafka, necesitas resolver problemas desafiantes y que desarrollen tus habilidades, como aquellos a los que te enfrentarás en proyectos del mundo real.

Puedes empezar experimentando con tareas sencillas de flujo de datos, como producir y consumir mensajes, y luego aumentar gradualmente la complejidad explorando temas como la partición, la tolerancia a fallos y la integración con sistemas externos mediante Kafka Connect. 

Aquí tienes algunas formas de practicar tus habilidades:

  • Configura un clúster local de Kafka: Instala Kafka en tu máquina local y experimenta produciendo y consumiendo mensajes. Utiliza un proveedor en la nube como Confluent Cloud, AWS MSK o Azure HDInsight Kafka para experimentar un entorno Kafka gestionado. Esto es estupendo para aprender sobre la ampliación y los aspectos operativos. 
  • Participa en webinars y code-alongs. Consulta próximos seminarios web DataCamp o seminarios web de Confluent donde podrás seguir tutoriales sobre Apache Kafka y ejemplos de código. Esto te ayudará a reforzar tu comprensión de los conceptos y a familiarizarte con los patrones de codificación.
  • Contribuye a proyectos de código abierto. Contribuye a proyectos de Apache Kafka en plataformas como GitHub para adquirir experiencia colaborando con otros y trabajando en proyectos del mundo real. El propio Apache Kafka ofrece estas oportunidades.

5. Construye una cartera de proyectos

Completarás diferentes proyectos a medida que avanzas en tu viaje de aprendizaje de Apache Kafka. Para mostrar tus habilidades y experiencia en Apache Kafka a posibles empleadores, debes recopilarlas en un portafolio. Este portafolio debe reflejar tus habilidades e intereses y estar adaptado a la carrera o industria que te interesa.

Intenta que tus proyectos sean originales y muestren tu capacidad para resolver problemas. Incluye proyectos que demuestren tu competencia en diferentes aspectos de Kafka, como la creación de canalizaciones de datos con Kafka Connect, el desarrollo de aplicaciones de streaming con Kafka Streams o el trabajo con clusters de Kafka.  Documenta tus proyectos minuciosamente, proporcionando contexto, metodología, código y resultados. Puedes utilizar plataformas como GitHub para alojar tu código y Confluent Cloud para un entorno Kafka gestionado.

6. Sigue desafiándote a ti mismo

Aprender Kafka es un viaje continuo. La tecnología evoluciona constantemente, y regularmente se desarrollan nuevas funciones y aplicaciones. Kafka no es una excepción.

Una vez que domines los fundamentos, puedes buscar tareas y proyectos más desafiantes, como el ajuste del rendimiento de sistemas de alto rendimiento y la implementación del procesamiento avanzado de flujos con Kafka Streams. Céntrate en tus objetivos y especialízate en áreas que sean relevantes para tus objetivos e intereses profesionales.

Mantente al día de las novedades, como las nuevas funciones o las propuestas de KIP, y aprende a aplicarlas a tus proyectos. Sigue practicando, busca nuevos retos y oportunidades, y acepta la idea de cometer errores como una forma de aprender.

Un ejemplo de plan de aprendizaje de Apache Kafka

Aunque cada persona tiene su forma de aprender, siempre es buena idea tener un plan o guía a seguir para aprender una nueva herramienta. He creado un posible plan de aprendizaje que esboza dónde centrar tu tiempo y esfuerzos si estás empezando con Apache Kafka.

plan de aprendizaje de apache kafka

Plan de aprendizaje del mes 1-3

  • Conceptos básicos. Instala Apache Kafka e inicia ZooKeeper y el servidor Kafka. Comprende cómo utilizar las herramientas de la línea de comandos para crear temas. 
  • Java y Scala. Dado que Kafka se desarrolla en estos lenguajes de programación, también puedes aprender los fundamentos de Java y Scala.
  • Modelo editor-suscriptor. Comprender el sistema central de Kafka, el modelo editor-suscriptor. Explora cómo se producen y consumen los mensajes de forma asíncrona. Completa el curso Curso de Introducción a Apache Kafka.
  • Componentes Kafka: Domina los conceptos y elementos clave de Kafka, incluidos los temas y particiones, brokers y clusters, productores y consumidores. Comprende sus funciones y cómo interactúan para garantizar la tolerancia a fallos y la escalabilidad. Explora herramientas como Kafka Manager para visualizar y supervisar tu clúster Kafka.

Plan de aprendizaje del mes 4-6

  • Kafka Connect. Aprende a conectar Kafka con varios sistemas como bases de datos (MySQL, PostgreSQL), servicios en la nube (AWS S3, Azure Blob Storage) y otros sistemas de mensajería (JMS, RabbitMQ) utilizando Kafka Connect. Explora diferentes tipos de conectores (fuente y sumidero) y opciones de configuración.
  • Kafka Streams. Explora conceptos como operaciones con estado, ventanas y dualidad flujo-tabla. Aprende a escribir, probar y desplegar aplicaciones de procesamiento de flujos dentro de tu infraestructura Kafka.
  • Supervisar y gestionar Kafka. Aprende a controlar las métricas clave de Kafka, como el rendimiento, la latencia y el retraso del consumidor, utilizando herramientas como Burrow y Kafka Manager. Comprende cómo identificar y solucionar los cuellos de botella en el rendimiento y garantizar la salud de tu clúster Kafka.

A partir del mes 7

  • Desarrolla un proyecto. Sumérgete en temas avanzados de Kafka, como seguridad, ajuste del rendimiento y técnicas avanzadas de procesamiento de flujos. Contribuye a la comunidad Kafka y construye proyectos del mundo real.
  • Consigue la certificación Kafka.  Prepárate y obtén una certificación Kafka, como la de Desarrollador Certificado Confluent para Apache Kafka. Comprueba esto Guía de certificación de Kafka.
  • Ingeniero de Datos con Python Pista. Completar la Ingeniero de Datos en DataCamp, que abarca conocimientos esenciales de ingeniería de datos como manipulación de datos, SQL, computación en la nube y canalización de datos.

Seis consejos para aprender Apache Kafka

Imagino que, a estas alturas, ya estás preparado para lanzarte a aprender Kafka y poner tus manos sobre un gran conjunto de datos para practicar tu nueva habilidad. Pero antes, permíteme destacar estos consejos que te ayudarán a recorrer el camino hacia el dominio de Apache Kafka.

1. Reduce tu alcance

Kafka es una herramienta versátil que puede utilizarse de muchas maneras. Debes identificar tus objetivos e intereses específicos dentro del ecosistema Kafka. ¿Qué aspecto de Kafka te atrae más? ¿Te interesa la ingeniería de datos, el procesamiento de flujos o la administración de Kafka? Un enfoque centrado puede ayudarte a adquirir los aspectos y conocimientos más relevantes de Apache Kafka para satisfacer tus intereses.

2. Practica frecuente y constantemente

La constancia es clave para dominar cualquier habilidad nueva. Debes reservar un tiempo dedicado a practicar Kafka. Basta con dedicar un poco de tiempo cada día. No necesitas abordar conceptos complejos todos los días. Puedes hacer ejercicios prácticos, trabajar con tutoriales y experimentar con distintas funciones de Kafka. Cuanto más practiques, más cómodo te sentirás con la plataforma.

3. Trabaja en proyectos reales

Este es uno de los consejos clave, y lo leerás varias veces en esta guía. Practicar ejercicios es estupendo para ganar confianza. Sin embargo, aplicar tus conocimientos de Kafka a proyectos del mundo real es lo que te hará sobresalir en él.

Empieza con proyectos y preguntas sencillos y, poco a poco, ve haciéndote cargo de otros más complejos. Esto podría implicar la creación de una sencilla aplicación de productor-consumidor, para luego pasar a construir una canalización de datos en tiempo real con Kafka Connect, o incluso diseñar una aplicación de streaming tolerante a fallos con Kafka Streams. La clave es desafiarte continuamente y ampliar tus conocimientos prácticos de Kafka.

4. Participa en una comunidad

El aprendizaje suele ser más eficaz cuando se realiza en colaboración. Compartir tus experiencias y aprender de los demás puede acelerar tu progreso y proporcionarte valiosos conocimientos.

Para intercambiar conocimientos, ideas y preguntas, puedes unirte a algunos grupos relacionados con Apache Kafka y asistir a reuniones y conferencias. puedes unirte a comunidades en línea como el canal Slack de Confluent o Foro Confluent donde podrás interactuar con otros entusiastas de Kafka. También puedes unirte a reuniones virtuales o presenciales reunionescon charlas de expertos en Kafka, o conferencias, como la ApacheCon.

5. Comete errores

Como con cualquier otra tecnología, aprender Apache Kafka es un proceso iterativo. Aprender de tus errores es una parte esencial de este proceso. No tengas miedo de experimentar, probar distintos enfoques y aprender de tus errores. 

Prueba distintas configuraciones para tus productores y consumidores de Kafka, explora varios métodos de serialización de datos (JSON, Avro, Protobuf) y experimenta con distintas estrategias de partición. Pon tu clúster Kafka al límite con grandes volúmenes de mensajes y observa cómo gestiona la carga. Analiza el retraso de los consumidores, ajusta las configuraciones y comprende cómo repercuten tus optimizaciones en el rendimiento.

6. No te precipites

Tómate tu tiempo para comprender realmente conceptos básicos como temas, particiones, grupos de consumidores y el papel de ZooKeeper. Si construyes ahora una base sólida, te resultará más fácil comprender temas más avanzados y solucionar problemas con eficacia. Divide el proceso de aprendizaje en pasos más pequeños y date tiempo para comprender la información. Un enfoque lento y constante suele conducir a una comprensión y un dominio más profundos.

Las mejores formas de aprender Apache Kafka

Veamos algunos métodos eficaces para aprender Apache Kafka.

Haz cursos online

Los cursos online ofrecen una forma excelente de aprender Apache Kafka a tu ritmo. DataCamp ofrece un curso intermedio de Kafka. Este curso cubre los conceptos básicos de Kafka, incluyendo el modelo editor-suscriptor, temas y particiones, brokers y clusters, productores y consumidores. 

Sigue los tutoriales en línea

Los tutoriales son otra forma estupenda de aprender Apache Kafka, especialmente si eres nuevo en la tecnología. Contienen instrucciones paso a paso sobre cómo realizar tareas específicas o comprender determinados conceptos. Para empezar, considera estos tutoriales:

Leer blogs

Para tener un conocimiento más profundo de las ventajas de Apache Kafka, también debes comprender cuáles son las principales similitudes y diferencias con otras tecnologías. Puedes leer artículos sobre cómo se compara Kafka con otras herramientas, como los siguientes:

Descubre Apache Kafka a través de los libros

Los libros son un recurso excelente para aprender Apache Kafka. Ofrecen conocimientos profundos y opiniones de expertos junto con fragmentos de código y explicaciones. Éstos son algunos de los libros más populares sobre Kafka:

Las diferentes carreras de Apache Kafka en la actualidad

Dado que la adopción de Apache Kafka sigue creciendo, también lo hacen las oportunidades profesionales para los profesionales con conocimientos de Kafka, desde ingenieros específicos de Kafka hasta ingenieros de software. Si estás evaluando la adecuación de tus conocimientos de Kafka, ten en cuenta estas funciones:

carrera profesional en kafka

Kafka engineer

Como ingeniero de Kafka, serás responsable de diseñar, construir y mantener soluciones de flujo de datos basadas en Kafka con alta disponibilidad y escalabilidad. Tendrás que garantizar un flujo de datos fiable y eficaz dentro de la empresa, así como supervisar y optimizar el rendimiento de Kafka para garantizar un rendimiento y una latencia óptimos.

  • Habilidades clave:
    • Conocimiento profundo de la arquitectura y los componentes de Kafka.
    • Dominio de la administración y configuración de Kafka.
    • Experiencia con canalizaciones de datos y procesos ETL.
    • Conocimiento de los conceptos de procesamiento de flujos y Kafka Streams.
  • Herramientas clave utilizadas:
    • Apache Kafka
    • Kafka Connect
    • Kafka Streams
    • ZooKeeper
    • Herramientas de control

Ingeniero de datos

Como ingeniero de datos, eres el arquitecto de la infraestructura de datos, responsable de diseñar y construir los sistemas que manejan los datos de una empresa. Kafka desempeña a menudo un papel importante en estas canalizaciones de datos, permitiendo un flujo de datos en tiempo real eficiente y escalable entre diferentes sistemas. Tendrás que asegurarte de que Kafka se integra perfectamente con otros componentes.

  • Habilidades clave:
    • Sólida comprensión de los conceptos de almacenamiento de datos y modelado de datos.
    • Dominio de herramientas de procesamiento de datos como Spark y Hadoop.
    • Experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP.
    • Conocimiento de Kafka para el flujo de datos en tiempo real.
  • Herramientas clave utilizadas:
    • Apache Kafka
    • Apache Spark
    • Hadoop
    • Colmena
    • Plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP)

Ingeniero de software

Como ingeniero de software, utilizarás Kafka para crear aplicaciones en tiempo real, como plataformas de chat y juegos en línea. Tendrás que integrarlo en el código de la aplicación para garantizar un flujo de datos fluido mediante la conexión con diversos sistemas de mensajería y API. También optimizarás estas aplicaciones en cuanto a escalabilidad y rendimiento, permitiéndoles manejar grandes cantidades de datos en tiempo real.

  • Habilidades clave:
    • Sólidos conocimientos de programación en lenguajes como Java, Python o Scala.
    • Comprensión del modelo editor-suscriptor y de la API de Kafka.
    • Experiencia en la creación de sistemas y aplicaciones distribuidos.
    • Conocimiento de las mejores prácticas de ingeniería de software.
  • Herramientas clave utilizadas:
    • Apache Kafka
    • Lenguajes de programación (Java, Python, Scala)
    • Sistemas de mensajería (por ejemplo, RabbitMQ, ActiveMQ)
    • Herramientas y marcos de desarrollo

Papel

Lo que haces

Tus competencias clave

Herramientas que utilizas

Kafka Engineer

Diseña e implementa clusters de Kafka para una alta disponibilidad y escalabilidad.

Arquitectura de Kafka, componentes,

administración y configuración, conceptos de procesamiento de flujos.

Apache Kafka,

Kafka Connect,

Kafka Streams,

ZooKeeper

Data Engineer

Diseñar e implementar almacenes y lagos de datos, integrar Kafka con otros sistemas de procesamiento y almacenamiento de datos

Dominio de herramientas de procesamiento de datos, experiencia con plataformas en la nube y conocimientos de Kafka.

Apache Kafka,

Apache Spark,

Hadoop,

Colmena,

Plataformas en la nube

Ingeniero de Software

Diseña y desarrolla aplicaciones que aprovechen Kafka para la comunicación de datos en tiempo real.

Conocimientos de programación, sistemas y aplicaciones distribuidas, conocimiento de Kafka publisher-subscriber. 

Apache Kafka,

Java, Python, Scala,

RabbitMQ, ActiveMQ,

Herramientas y marcos de desarrollo.

Cómo encontrar un trabajo que utilice Apache Kafka

Aunque tener un título puede ser muy valioso a la hora de desarrollar una carrera en un puesto relacionado con los datos que utilice Apache Kafka, no es el único camino para tener éxito. Cada vez más personas de diversos orígenes y con distintas experiencias empiezan a trabajar en funciones relacionadas con los datos. Con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños que utilice Apache Kafka.

Sigue aprendiendo sobre Kakfa

Mantente al día de los últimos avances en Kafka. Sigue en las redes sociales a profesionales influyentes relacionados con Apache Kafka, lee blogs relacionados con Apache Kafka y escucha podcasts relacionados con Kafka.

Comprométete con figuras influyentes, como Neha Narkhedecocreadora de Kafka y directora técnica de Confluent. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección futura de Apache Kafka. puedes leer también la página blog de Confluent que ofrece artículos y tutoriales en profundidad sobre una amplia gama de temas relacionados con Kafka, desde arquitectura y administración hasta casos de uso y mejores prácticas.

También deberías consultar los eventos del sector, como los seminarios web de Confluent o la cumbre anual Cumbre Kafka.

Desarrollar una cartera

Tienes que destacar entre los demás candidatos. Una buena forma de hacerlo es crear una sólida cartera que muestre tus habilidades y proyectos realizados. 

Tu cartera debe contener proyectos que demuestren tu competencia en la creación de canalizaciones de datos, la implementación de aplicaciones de procesamiento de flujos y la integración de Kafka con otros sistemas. 

Elaborar un currículum eficaz

Los responsables de contratación tienen que revisar cientos de currículos y distinguir a los grandes candidatos. Además, muchas veces, tu currículum pasa por Sistemas de Seguimiento de Candidatos (ATS), sistemas de software automatizados que utilizan muchas empresas para revisar los currículum y descartar los que no cumplen criterios específicos. Por lo tanto, debes elaborar un buen currículum y redactar una carta de presentación impresionante para impresionar tanto a ATS como a tus reclutadores.

Hazte notar por un jefe de contratación

Si el responsable de contratación se fija en ti o tu currículum efectivo pasa el proceso de selección, a continuación debes prepararte para una entrevista técnica. Para estar preparado, puedes consultar este artículo sobre 20 preguntas de entrevista sobre Kafka para ingenieros de datos.

Conclusión

Aprender Apache Kafka puede abrirte las puertas a mejores oportunidades y resultados profesionales. El camino hacia el aprendizaje de Kafka es gratificante, pero requiere constancia y práctica. Experimentar y resolver retos utilizando esta herramienta puede acelerar tu proceso de aprendizaje y proporcionarte ejemplos del mundo real para mostrar tus habilidades prácticas cuando busques trabajo. 

Preguntas frecuentes

¿Por qué crece la demanda de competencias en Apache Kafka?

Las empresas necesitan manejar flujos de datos en tiempo real, crear aplicaciones escalables e integrar diversos sistemas, y para todo ello Kafka destaca.

¿Cuáles son las principales características de Apache Kafka?

Aas principales características de Caché Kafka son su alto rendimiento, tolerancia a fallos, escalabilidad y capacidad de transmisión de datos en tiempo real, lo que lo hace ideal para construir sólidos conductos de datos y aplicaciones distribuidas.

¿Cuáles son algunas de las funciones que utilizan Apache Kafka?

Ingeniero de Datos, Ingeniero de Kafka e Ingeniero de Software.


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Author
Maria Eugenia Inzaugarat
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