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Comment apprendre Apache Kafka en 2025 : Ressources, Plan, Carrières

Découvrez ce qu'est Apache Kafka, pourquoi il est utile et comment commencer à l'apprendre.
Actualisé 20 janv. 2025  · 10 min de lecture

Chaque fois que nous cliquons, publions ou diffusons quelque chose, nous créons des données qui peuvent être transformées en informations et prédictions significatives grâce aux bons outils. D'ici 2028, on estime que nous produirons environ 394 zettaoctets de données par an (source : Statista). 

La possibilité de traiter ces données en temps réel nous permet de prendre des mesures instantanées, telles que la détection des fraudes ou la formulation de recommandations personnalisées. C'est là que Apache Kafka entre en jeu. Il permet aux entreprises de mettre à jour leurs stratégies de données grâce à une architecture de flux d'événements.

Ce guide explique comment apprendre Apache Kafka à partir de zéro. Je vous aiderai à élaborer un plan d'apprentissage, je partagerai mes meilleurs conseils pour l'apprendre efficacement et je vous fournirai des ressources utiles pour vous aider à trouver des postes qui nécessitent Apache Kafka.

Qu'est-ce qu'Apache Kafka ?

Le traitement des données en temps réel nous offre de grandes possibilités. Si une banque détecte un achat bizarre avec notre carte de crédit, elle peutimmédiatement bloquer la transaction . Ou encore, si vous recherchez un produit, des suggestions de produits peuvent apparaître au fur et à mesure que vous naviguez sur le site web. Cette rapidité est synonyme de meilleures décisions, de clients plus satisfaits et d'une entreprise plus efficace.

Apache Kafka est un magasin de données distribué à haut débit, optimisé pour la collecte, le traitement, le stockage et l'analyse de données en continu en temps réel. Il permet à différentes applications de publier et de s'abonner à des flux de données, ce qui leur permet de communiquer et de réagir aux événements au fur et à mesure qu'ils se produisent.

Parce qu'il gère efficacement les flux de données, Kafka est devenu très populaire. Il est utilisé dans différents systèmes, depuis les achats en ligne et les médias sociaux jusqu'aux services bancaires et aux soins de santé.

Qu'est-ce qui fait la popularité d'Apache Kafka ? 

Apache Kafka est devenu populaire parmi les praticiens des données qui sont confrontés aux défis du traitement des flux de données en temps réel. Nous pouvons expliquer sa popularité par plusieurs facteurs clés :

  • Haut débit : Kafka peut traiter d'énormes quantités de données avec une grande rapidité et efficacité, ce qui le rend idéal pour le traitement des flux de données en temps réel.
  • Tolérance aux pannes : L'architecture distribuée de Kafka garantit que nos données sont répliquées sur plusieurs courtiers, ce qui confère à notre application une résilience contre les pannes et assure la durabilité des données.
  • Évolutivité : Kafka peut facilement évoluer pour gérer des volumes de données croissants et les demandes des utilisateurs en ajoutant des courtiers supplémentaires au cluster.
  • Traitement en temps réel : La capacité de Kafka à gérer des flux de données en temps réel permet à nos applications de réagir aux événements dès qu'ils se produisent, ce qui nous permet de prendre des décisions en temps réel.
  • Persistance : Kafka stocke les données de manière durable, ce qui permet à nos applications d'accéder aux données historiques à des fins d'analyse et d'audit.

facteurs de popularité d'apache kafka

Principales fonctionnalités d'Apache Kafka

Apache Kafka est actuellement utilisé dans des applications nécessitant le traitement et l'analyse de données en temps réel. Mais quelles sont les caractéristiques qui en font un outil puissant pour le traitement des données en continu ? Examinons-les :

  • Modèle éditeur-abonné : Kafka suit un modèle éditeur-souscripteur, dans lequel les producteurs publient des données sur des sujets, et les consommateurs s'abonnent à ces sujets pour recevoir des données.
  • Thèmes et partitions : Les données de Kafka sont organisées en thèmes, eux-mêmes divisés en partitions pour des raisons d'évolutivité et de parallélisme.
  • Brokers et clusters : Les courtiers Kafka sont chargés de stocker et de servir les données. Un cluster Kafka est constitué de plusieurs courtiers qui travaillent ensemble pour assurer la tolérance aux pannes et la haute disponibilité.
  • Producteurs et consommateurs : Les producteurs publient des données dans des rubriques Kafka, tandis que les consommateurs s'abonnent aux rubriques et traitent les données.
  • Intégration de ZooKeeper : Kafka s'appuie sur ZooKeeper pour gérer les métadonnées des clusters et assurer la coordination des courtiers.

une image montrant comment le producteur publie des données qui sont transmises au modèle pubsub, puis à l'abonné.

Le modèle éditeur-abonné sur lequel repose Kafka. Source : Amazon

Pourquoi l'apprentissage d'Apache Kafka est-il si utile ?

L'apprentissage d'Apache Kafka fait de vous un candidat précieux pour les employeurs et les entreprises qui génèrent et traitent des données à des taux élevés. Apache Kafka, avec ses puissantes fonctionnalités et son utilisation répandue, est devenu un outil clé pour la construction d'architectures de données modernes. architectures de données modernes de données et d'applications.

Il y a une demande de compétences en Apache Kafka

J'ai mentionné que Kafka est devenu très populaire ces dernières années. On estime qu'Apache Kafka est actuellement utilisé par plus de 80 % des entreprises du Fortune 100 Fortune.

L'utilisation croissante de Kafka dans diverses industries, ainsi que son rôle dans la mise en place de solutions de données en temps réel, rendent les compétences Kafka très précieuses sur le marché du travail. Selon PayScale et ZipRecruiteren novembre 2024, le salaire moyen d'un ingénieur ayant des compétences en Kafka aux États-Unis est de 100 000 $ par an.

Apache Kafka a de nombreuses applications 

Nous avons déjà mentionné les points forts d'Apache Kafka, mais examinons quelques exemples spécifiques d'utilisation :

  • Analyse en temps réel : Grâce à Kafka, nous pouvons ingérer et traiter des données en temps réel, ce qui nous permet d'obtenir des informations immédiates à partir de données en continu et de prendre des décisions opportunes.
  • Le cursus de l'activité du site web : Parce que Kafka peut traiter des données de trafic de site web à haut volume, nous pouvons comprendre le comportement des utilisateurs, les performances du site web et les contenus les plus populaires.
  • Mesures et suivi : Kafka peut collecter et traiter des données métriques provenant de divers systèmes et applications. Nous pouvons profiter de sa plateforme centralisée pour contrôler les performances et identifier les problèmes potentiels.
  • Agrégation de journaux : Kafka peut agréger des journaux provenant de sources multiples. Nous pouvons tirer parti de la gestion et de l'analyse centralisées des journaux pour le dépannage et la surveillance de la sécurité.
  • Traitement des flux : Kafka Streams nous permet de créer des applications qui traitent les données en temps réel. Cela nous permet de développer des modèles efficaces pour la détection des fraudes, la détection des anomalies et les recommandations en temps réel.

applications apache kafka

Comment apprendre Apache Kafka à partir de zéro en 2025

Si vous apprenez Apache Kafka de manière méthodique, vous aurez plus de chances de réussir. Concentrons-nous sur quelques principes que vous pouvez utiliser dans votre parcours d'apprentissage.

1. Comprendre pourquoi vous apprenez Apache Kafka

Avant d'apprendre les détails techniques, définissez votre motivation pour apprendre PySpark. Posez-vous la question :

  • Quels sont mes objectifs de carrière ?
    • Kafka est une compétence dont vous avez besoin pour progresser dans votre poste actuel ou pour décrocher l'emploi de vos rêves ?
    • Vous souhaitez faire évoluer votre carrière vers l'ingénierie des big data, le développement d'applications en temps réel ou la diffusion de données en continu ?
    • Quelles sont les opportunités qui s'offrent à vous grâce à la maîtrise de Kafka ? Pensez à des rôles spécifiques comme ingénieur Kafka, architecte de données ou ingénieur logiciel spécialisé dans les systèmes en temps réel. 
  • Quels sont les problèmes que j'essaie de résoudre ?
    • Les systèmes de messagerie existants vous posent-ils des problèmes que Kafka pourrait éventuellement résoudre ?
    • Vous devez créer des applications capables de gérer les complexités des flux de données en temps réel ?
    • Traitez-vous de gros volumes d'événements provenant d'appareils IoT, de flux de médias sociaux ou de transactions financières ?
    • Vous vous efforcez d'intégrer de manière fiable et efficace des données provenant de sources et de systèmes différents ?
  • Qu'est-ce qui m'intéresse ?
    • L'idée de construire des systèmes distribués hautement évolutifs et tolérants aux pannes vous séduit-elle ?
    • Le traitement des données en temps réel et le potentiel qu'il représente pour les entreprises et les applications vous intéressent ?
    • Vous souhaitez découvrir l'écosystème plus large des technologies big data et la place qu'occupe Kafka dans ce contexte ?
  • Ai-je un projet spécifique en tête qui nécessite les capacités de Kafka ?
    • Vous travaillez sur un projet personnel qui implique un flux de données en temps réel, comme la création d'une application de chat ?
    • Votre entreprise a un projet à venir qui nécessite une expertise Kafka, comme la migration vers un nouveau système de messagerie, la mise en œuvre d'analyses en temps réel ou la construction d'une architecture microservices ?

comment apprendre kafka

2. Commencez par les bases d'Apache Kafka

Après avoir identifié vos objectifs, maîtrisez les bases de Kafka et comprenez leur fonctionnement.

Installation d'Apache Kafka

Pour apprendre Apache Kafka, nous devons d'abord l'installer sur notre machine locale. Parce que Kafka est développé en utilisant Javanous devons nous assurer que Java est installé. Ensuite, nous devons télécharger les binaires Kafka depuis le site officiel et les extraire.

Nous allons maintenant démarrer ZooKeeper, puis le serveur Kafka, à l'aide des scripts fournis. Enfin, nous pouvons utiliser les outils de ligne de commande pour créer des sujets et essayer de produire et de consommer des messages afin de comprendre les principes de base. DataCamp's Apache Kafka pour les débutants de DataCamp peut vous aider à vous mettre à niveau.

Comprendre le modèle éditeur-abonné

Le premier concept que nous devons apprendre est le modèle éditeur-souscripteur de Kafka. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles Apache Kafka peut traiter efficacement les données en continu. Comprendre comment les producteurs publient des messages et comment les consommateurs s'abonnent à ces sujets, ne recevant que les messages correspondant à leurs intérêts.

Introduction à Apache Kafka de DataCamp Introduction à Apache Kafka propose une introduction, des exercices interactifs et des exemples pratiques.

Explorer les composants de Kafka

Lors de la description du modèle éditeur-souscripteur, nous avons mentionné certains composants clés de Kafka : Producteur et consommateur. Cependant, nous devrions explorer toutes les composantes essentielles. Nous devrions apprendre comment Kafka organise les données en sujets et en partitions, et comprendre comment les partitions contribuent à l'évolutivité et à la tolérance aux pannes.

Nous devons également comprendre comment les courtiers forment une grappe pour assurer une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.

Consultez l'article de DataCamp intitulé Introduction à Apache Kafka ainsi que l'article Apache Kafka pour les débutants pour avoir une idée claire de ces sujets.

3. Maîtriser les compétences intermédiaires d'Apache Kafka

Une fois que vous êtes à l'aise avec les bases, il est temps d'explorer les compétences intermédiaires d'Apache Kafka.

Kafka Connect pour l'intégration de données

L'une des principales caractéristiques d'Apache Kafka est sa capacité à traiter de grands volumes de données en continu. Kafka Connect est un composant libre et gratuit d'Apache Kafka qui simplifie l'intégration des données entre les systèmes de fichiers, les bases de données, les index de recherche et les magasins de valeurs clés.

Apprendre à utiliser Connect peut nous aider à débloquer un flux de données efficace pour l'analyse, l'intégration d'applications et la construction d'une architecture de données robuste et évolutive. Consultez notre Apache Kafka pour les débutants pour plus de détails.

Kafka Streams pour le traitement des flux

Les flux constituent une autre fonctionnalité avancée de Kafka. Nous devrions apprendre à construire des applications de traitement de flux directement dans Kafka à l'aide de Streams. Il propose des API et un langage de haut niveau spécifique au domaine pour traiter, convertir et évaluer des flux continus de données. Pour en savoir plus, consultez Article sur Apache Kafka pour les débutants.

Surveillance et gestion de Kafka

Comme pour toute autre technologie, il est toujours bon de suivre ses performances. Pour ce faire, nous devons apprendre à surveiller l'état et les performances de notre cluster Kafka. Nous pouvons explorer les outils et les techniques permettant de surveiller les paramètres clés, de gérer les thèmes et les partitions et de garantir des performances optimales.

4. Apprenez Apache Kafka en faisant

Suivre des cours sur Apache Kafka est un excellent moyen de se familiariser avec la technologie. Cependant, pour maîtriser Kafka, vous devez résoudre des problèmes difficiles et développer vos compétences, tels que ceux auxquels vous serez confrontés dans le cadre de projets réels.

Vous pouvez commencer par expérimenter des tâches simples de flux de données, comme la production et la consommation de messages, puis augmenter progressivement la complexité en explorant des sujets tels que le partitionnement, la tolérance aux pannes et l'intégration avec des systèmes externes à l'aide de Kafka Connect. 

Voici quelques façons d'exercer vos compétences :

  • Mettez en place un cluster Kafka local : Installez Kafka sur votre machine locale et expérimentez la production et la consommation de messages. Utilisez un fournisseur de cloud comme Confluent Cloud, AWS MSK ou Azure HDInsight Kafka pour faire l'expérience d'un environnement Kafka géré. C'est un excellent moyen de se familiariser avec les aspects opérationnels et de mise à l'échelle. 
  • Participez à des webinaires et à des séances de codage. Vérifiez les les prochains webinaires DataCamp ou Webinaires Confluent où vous pourrez suivre des tutoriels et des exemples de code sur Apache Kafka. Cela vous aidera à renforcer votre compréhension des concepts et à vous familiariser avec les modèles de codage.
  • Contribuer à des projets à code source ouvert. Contribuez aux projets Apache Kafka sur des plateformes telles que GitHub pour acquérir de l'expérience en collaborant avec d'autres personnes et en travaillant sur des projets concrets. Apache Kafka lui-même offre de telles possibilités.

5. Constituer un portefeuille de projets

Vous réaliserez différents projets au fur et à mesure que vous progresserez dans votre apprentissage d'Apache Kafka. Pour mettre en valeur vos compétences et votre expérience Apache Kafka auprès d'employeurs potentiels, vous devez les rassembler dans un portfolio. Ce portfolio doit refléter vos compétences et vos intérêts et être adapté à la carrière ou au secteur qui vous intéresse.

Essayez de rendre vos projets originaux et de mettre en valeur vos compétences en matière de résolution de problèmes. Incluez des projets qui démontrent votre maîtrise des différents aspects de Kafka, tels que la construction de pipelines de données avec Kafka Connect, le développement d'applications de streaming avec Kafka Streams, ou le travail avec des clusters Kafka.  Documentez vos projets de manière approfondie, en fournissant le contexte, la méthodologie, le code et les résultats. Vous pouvez utiliser des plateformes comme GitHub pour héberger votre code et Confluent Cloud pour un environnement Kafka géré.

6. Continuez à vous lancer des défis

L'apprentissage de Kafka est un processus continu. La technologie évolue constamment et de nouvelles fonctionnalités et applications sont développées régulièrement. Kafka n'est pas une exception à cette règle.

Une fois que vous aurez maîtrisé les principes fondamentaux, vous pourrez vous lancer dans des tâches et des projets plus ambitieux, tels que l'optimisation des performances des systèmes à haut débit et la mise en œuvre d'un traitement avancé des flux avec Kafka Streams. Concentrez-vous sur vos objectifs et spécialisez-vous dans les domaines qui correspondent à vos objectifs de carrière et à vos centres d'intérêt.

Tenez-vous au courant des nouveaux développements, comme les nouvelles fonctionnalités ou les propositions KIP, et apprenez à les appliquer à vos projets. Continuez à vous entraîner, cherchez à relever de nouveaux défis et à saisir de nouvelles opportunités, et acceptez l'idée que faire des erreurs est un moyen d'apprendre.

Un exemple de plan de formation Apache Kafka

Même si chaque personne a sa propre façon d'apprendre, il est toujours bon d'avoir un plan ou un guide à suivre pour apprendre un nouvel outil. J'ai créé un plan d'apprentissage potentiel indiquant où concentrer votre temps et vos efforts si vous débutez avec Apache Kafka.

plan d'apprentissage pour apache kafka

Plan d'apprentissage pour les mois 1 à 3

  • Concepts de base. Installez Apache Kafka et démarrez ZooKeeper et le serveur Kafka. Comprendre comment utiliser les outils de ligne de commande pour créer des thèmes. 
  • Java et Scala. Kafka étant développé dans ces langages de programmation, vous pouvez également apprendre les bases de Java et de Scala.
  • Modèle éditeur-abonné. Comprendre le système central de Kafka, le modèle éditeur-souscripteur. Découvrez comment les messages sont produits et consommés de manière asynchrone. Complétez le cours Introduction à Apache Kafka.
  • Composants Kafka : Maîtrisez les concepts et les éléments clés de Kafka, y compris les sujets et les partitions, les courtiers et les clusters, les producteurs et les consommateurs. Comprendre leur rôle et leur interaction pour garantir la tolérance aux pannes et l'évolutivité. Explorez des outils tels que Kafka Manager pour visualiser et surveiller votre cluster Kafka.

Plan d'apprentissage pour les mois 4 à 6

  • Kafka Connect. Apprenez à connecter Kafka avec différents systèmes tels que des bases de données (MySQL, PostgreSQL), des services cloud (AWS S3, Azure Blob Storage) et d'autres systèmes de messagerie (JMS, RabbitMQ) à l'aide de Kafka Connect. Explorez les différents types de connecteurs (source et puits) et les options de configuration.
  • Kafka Streams. Explorez des concepts tels que les opérations avec état, le fenêtrage et la dualité flux-table. Apprenez à écrire, tester et déployer des applications de traitement de flux au sein de votre infrastructure Kafka.
  • Surveillance et gestion de Kafka. Apprenez à surveiller les mesures clés de Kafka comme le débit, la latence et le délai de consommation en utilisant des outils comme Burrow et Kafka Manager. Comprendre comment identifier et dépanner les goulots d'étranglement de performance et assurer la santé de votre cluster Kafka.

À partir du 7e mois

  • Élaborer un projet. Plongez dans des sujets Kafka avancés tels que la sécurité, l'optimisation des performances et les techniques avancées de traitement des flux. Contribuez à la communauté Kafka et construisez des projets concrets.
  • Obtenez la certification Kafka.  Préparez et obtenez une certification Kafka, comme le Confluent Certified Developer for Apache Kafka. Consultez ce Guide de certification Kafka.
  • Ingénieur en données avec le cursus Python. Terminez le parcours cursus Ingénieur de données sur DataCamp, qui couvre les compétences essentielles en ingénierie des données comme la manipulation des données, SQL, le cloud computing et les pipelines de données.

Six conseils pour apprendre Apache Kafka

J'imagine que vous êtes maintenant prêt à vous lancer dans l'apprentissage de Kafka et à mettre la main sur un grand ensemble de données pour mettre en pratique vos nouvelles compétences. Mais avant cela, permettez-moi de mettre en avant ces conseils qui vous aideront à naviguer sur le chemin de la maîtrise d'Apache Kafka.

1. Réduisez votre champ d'action

Kafka est un outil polyvalent qui peut être utilisé de nombreuses façons. Vous devez identifier vos objectifs et intérêts spécifiques au sein de l'écosystème Kafka. Quel est l'aspect de Kafka qui vous attire le plus ? Vous êtes intéressé par l'ingénierie des données, le traitement des flux ou l'administration de Kafka ? Une approche ciblée peut vous aider à acquérir les aspects et les connaissances les plus pertinents d'Apache Kafka pour répondre à vos intérêts.

2. Pratiquer fréquemment et constamment

La constance est la clé de la maîtrise de toute nouvelle compétence. Vous devez consacrer du temps à la pratique de Kafka. Une courte période de temps chaque jour suffit. Vous n'avez pas besoin d'aborder des concepts complexes tous les jours. Vous pouvez faire des exercices pratiques, travailler avec des tutoriels et expérimenter différentes fonctionnalités de Kafka. Plus vous vous entraînerez, plus vous serez à l'aise avec la plateforme.

3. Travailler sur des projets réels

C'est l'un des principaux conseils, que vous lirez à plusieurs reprises dans ce guide. La pratique d'exercices est un excellent moyen de gagner en confiance. Cependant, c'est en appliquant vos compétences en matière de Kafka à des projets concrets que vous excellerez dans ce domaine.

Commencez par des projets et des questions simples et passez progressivement à des projets et des questions plus complexes. Il peut s'agir de mettre en place une simple application producteur-consommateur, puis de construire un pipeline de données en temps réel avec Kafka Connect, ou même de concevoir une application de streaming tolérante aux pannes avec Kafka Streams. L'essentiel est de se remettre continuellement en question et d'élargir ses compétences pratiques en matière de Kafka.

4. S'engager dans une communauté

L'apprentissage est souvent plus efficace lorsqu'il est réalisé en collaboration. Partager vos expériences et apprendre des autres peut accélérer vos progrès et vous apporter des informations précieuses.

Pour échanger des connaissances, des idées et des questions, vous pouvez rejoindre des groupes liés à Apache Kafka et assister à des rencontres et des conférences. Vous pouvez rejoindre des communautés en ligne telles que le Confluent Slack channel ou le Confluent Forum où vous pourrez interagir avec d'autres passionnés de Kafka. Vous pouvez également participer à des rencontresqui proposent des interventions d'experts Kafka, ou à des conférences, telles que ApacheCon.

5. Faire des erreurs

Comme pour toute autre technologie, l'apprentissage d'Apache Kafka est un processus itératif. Apprendre de ses erreurs est un élément essentiel de ce processus. N'ayez pas peur d'expérimenter, d'essayer différentes approches et d'apprendre de vos erreurs. 

Essayez différentes configurations pour vos producteurs et consommateurs Kafka, explorez différentes méthodes de sérialisation des données (JSON, Avro, Protobuf) et expérimentez différentes stratégies de partitionnement. Poussez votre cluster Kafka à ses limites avec de gros volumes de messages et observez comment il gère la charge. Analysez le décalage des consommateurs, affinez les configurations et comprenez l'impact de vos optimisations sur les performances.

6. Ne vous précipitez pas

Prenez le temps de bien comprendre les concepts de base tels que les sujets, les partitions, les groupes de consommateurs et le rôle de ZooKeeper. Si vous construisez maintenant une base solide, il vous sera plus facile de comprendre les sujets plus avancés et de résoudre les problèmes de manière efficace. Décomposez le processus d'apprentissage en petites étapes et donnez-vous le temps de comprendre l'information. Une approche lente et régulière conduit souvent à une compréhension et à une maîtrise plus approfondies.

Les meilleures façons d'apprendre Apache Kafka

Voici quelques méthodes efficaces pour apprendre Apache Kafka.

Suivre des cours en ligne

Les cours en ligne sont un excellent moyen d'apprendre Apache Kafka à votre rythme. DataCamp propose un cours intermédiaire Kafka. Ce cours couvre les concepts fondamentaux de Kafka, y compris le modèle éditeur-souscripteur, les sujets et les partitions, les courtiers et les clusters, les producteurs et les consommateurs. 

Suivre des tutoriels en ligne

Les tutoriels sont un autre excellent moyen d'apprendre Apache Kafka, en particulier si vous êtes novice en la matière. Ils contiennent des instructions étape par étape sur la manière d'effectuer des tâches spécifiques ou de comprendre certains concepts. Pour commencer, pensez à ces tutoriels :

Lire les blogs

Pour mieux connaître les avantages d'Apache Kafka, vous devez également comprendre quelles sont les principales similitudes et différences avec d'autres technologies. Vous pouvez lire des articles sur la comparaison de Kafka avec d'autres outils tels que les suivants :

Découvrez Apache Kafka à travers des livres

Les livres sont une excellente ressource pour apprendre Apache Kafka. Ils offrent des connaissances approfondies et des points de vue d'experts, ainsi que des extraits de code et des explications. Voici quelques-uns des livres les plus populaires sur Kafka :

Les différentes carrières dans Apache Kafka aujourd'hui

L'adoption d'Apache Kafka ne cesse de croître, tout comme les opportunités de carrière pour les professionnels possédant des compétences Kafka, qu'il s'agisse d'ingénieurs Kafka spécifiques ou d'ingénieurs logiciels. Si vous évaluez l'adéquation de vos compétences en matière de Kafka, pensez à ces rôles :

parcours professionnel kafka

Ingénieur Kafka

En tant qu'ingénieur Kafka, vous êtes responsable de la conception, de l'élaboration et de la maintenance de solutions de flux de données basées sur Kafka, avec une disponibilité et une évolutivité élevées. Vous devrez assurer la fiabilité et l'efficacité du flux de données au sein de l'entreprise, ainsi que surveiller et optimiser les performances de Kafka pour garantir un débit et une latence optimaux.

  • Compétences clés :
    • Forte compréhension de l'architecture et des composants de Kafka.
    • Maîtrise de l'administration et de la configuration de Kafka.
    • Expérience des pipelines de données et des processus ETL.
    • Connaissance des concepts de traitement des flux et des flux Kafka.
  • Principaux outils utilisés :
    • Apache Kafka
    • Kafka Connect
    • Flux Kafka
    • ZooKeeper
    • Outils de suivi

Ingénieur de données

En tant qu'ingénieur de données, vous êtes l'architecte de l'infrastructure de données, responsable de la conception et de la construction des systèmes qui traitent les données d'une entreprise. Kafka joue souvent un rôle important dans ces pipelines de données, permettant un flux de données en temps réel efficace et évolutif entre différents systèmes. Vous devrez vous assurer que Kafka s'intègre de manière transparente avec d'autres composants.

  • Compétences clés :
    • Forte compréhension des concepts d'entreposage et de modélisation des données.
    • Maîtrise des outils de traitement de données tels que Spark et Hadoop.
    • Expérience avec des plateformes cloud comme AWS, Azure ou GCP.
    • Connaissance de Kafka pour la diffusion de données en temps réel.
  • Principaux outils utilisés :
    • Apache Kafka
    • Apache Spark
    • Hadoop
    • Ruche
    • Plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)

Ingénieur logiciel

En tant qu'ingénieur logiciel, vous utiliserez Kafka pour créer des applications en temps réel telles que des plateformes de chat et des jeux en ligne. Vous devrez l'intégrer dans le code de l'application pour garantir un flux de données fluide en vous connectant à divers systèmes de messagerie et API. Vous optimiserez également ces applications en termes d'évolutivité et de performances, ce qui leur permettra de traiter de grandes quantités de données en temps réel.

  • Compétences clés :
    • Solides compétences en programmation dans des langages tels que Java, Python ou Scala.
    • Compréhension du modèle éditeur-souscripteur et de l'API de Kafka.
    • Expérience de la construction de systèmes et d'applications distribués.
    • Connaissance des meilleures pratiques en matière d'ingénierie logicielle.
  • Principaux outils utilisés :
    • Apache Kafka
    • Langages de programmation (Java, Python, Scala)
    • Systèmes de messagerie (par exemple, RabbitMQ, ActiveMQ)
    • Outils et cadres de développement

Rôle

Ce que vous faites

Vos compétences clés

Les outils que vous utilisez

Kafka Engineer

Concevoir et mettre en œuvre des clusters Kafka pour la haute disponibilité et l'évolutivité.

Architecture et composants de Kafka,

administration et configuration, concepts de traitement des flux.

Apache Kafka,

Kafka Connect,

Kafka Streams,

ZooKeeper

Ingénieur de données

Concevoir et mettre en œuvre des entrepôts de données et des lacs de données, intégrer Kafka à d'autres systèmes de traitement et de stockage des données.

Maîtrise des outils de traitement des données, expérience des plateformes cloud et connaissance de Kafka.

Apache Kafka,

Apache Spark,

Hadoop,

Ruche,

Plateformes cloud

Ingénieur logiciel

Concevoir et développer des applications qui exploitent Kafka pour la communication de données en temps réel.

Compétences en programmation, systèmes et applications distribués, connaissance de l'éditeur et de l'abonné Kafka. 

Apache Kafka,

Java, Python, Scala,

RabbitMQ, ActiveMQ,

Outils et cadres de développement.

Comment trouver un emploi qui utilise Apache Kafka ?

Si un diplôme peut s'avérer très utile pour poursuivre une carrière dans un poste lié aux données qui utilise Apache Kafka, ce n'est pas la seule voie à suivre pour réussir. De plus en plus de personnes issues de milieux divers et ayant des expériences différentes commencent à travailler dans des fonctions liées aux données. Avec de l'engagement, un apprentissage constant et une approche proactive, vous pouvez décrocher l'emploi de vos rêves qui utilise Apache Kafka.

Continuez à vous informer sur Kakfa

Restez informé des derniers développements de Kafka. Suivez les professionnels influents qui sont impliqués dans Apache Kafka sur les médias sociaux, lisez les blogs liés à Apache Kafka et écoutez les podcasts liés à Kafka.

Engagez-vous auprès de personnalités influentes, telles que Neha Narkhedequi a co-créé Kafka et est également le directeur technique de Confluent. Vous aurez un aperçu des sujets d'actualité, des technologies émergentes et de l'orientation future d'Apache Kafka. Vous pouvez pouvez également lire le blog de Confluent, qui propose des articles et des tutoriels approfondis sur un large éventail de sujets relatifs à Kafka, de l'architecture à l'administration en passant par les cas d'utilisation et les meilleures pratiques.

Vous devriez également assister à des événements du secteur, tels que les webinaires de Confluent ou le Sommet Kafka.

Développer un portefeuille

Vous devez vous démarquer des autres candidats. Un bon moyen d'y parvenir est de constituer un solide portfolio qui mette en valeur vos compétences et les projets que vous avez menés à bien. 

Votre portfolio doit contenir des projets qui démontrent votre compétence dans la construction de pipelines de données, la mise en œuvre d'applications de traitement de flux et l'intégration de Kafka avec d'autres systèmes. 

Élaborer un curriculum vitae efficace

Les responsables du recrutement doivent examiner des centaines de CV et distinguer les meilleurs candidats. De plus, votre curriculum vitae passe souvent par des systèmes de suivi des candidats (ATS), des logiciels automatisés utilisés par de nombreuses entreprises pour examiner les curriculum vitae et écarter ceux qui ne répondent pas à des critères spécifiques. Vous devez donc rédiger un excellent CV et une lettre de motivation impressionnante. lettre de motivation impressionnante pour impressionner à la fois le SEA et vos recruteurs.

Faites-vous remarquer par un responsable du recrutement

Si vous êtes remarqué par le responsable du recrutement ou si votre curriculum vitae efficace passe le processus de sélection, vous devez ensuite vous préparer à un entretien technique. Pour vous préparer, vous pouvez consulter cet article sur 20 questions d'entretien Kafka pour les ingénieurs de données.

Conclusion

L'apprentissage d'Apache Kafka peut ouvrir la voie à de meilleures opportunités et à de meilleurs résultats professionnels. L'apprentissage de Kafka est gratifiant mais nécessite de la constance et de la pratique. Expérimenter et résoudre des problèmes à l'aide de cet outil peut accélérer votre processus d'apprentissage et vous fournir des exemples concrets qui vous permettront de mettre en valeur vos compétences pratiques lorsque vous serez à la recherche d'un emploi. 

FAQ

Pourquoi la demande de compétences Apache Kafka augmente-t-elle ?

Les entreprises ont besoin de traiter des flux de données en temps réel, de créer des applications évolutives et d'intégrer divers systèmes, autant de tâches pour lesquelles Kafka excelle.

Quelles sont les principales fonctionnalités d'Apache Kafka ?

Aes principales caractéristiques de Kafka sont le haut débit, la tolérance aux pannes, l'évolutivité et les capacités de flux de données en temps réel, ce qui en fait un outil idéal pour créer des pipelines de données robustes et des applications distribuées.

Quels sont les rôles qui utilisent Apache Kafka ?

Ingénieur de données, ingénieur Kafka et ingénieur logiciel.


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Maria Eugenia Inzaugarat
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Réparties entre nos deux programmes d'impact social, DataCamp Classrooms et #DCDonates, les bourses offrent un accès illimité à tout ce que DataCamp Premium a à offrir.
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Nathaniel Taylor-Leach

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