curso
Como aprender o Apache Kafka em 2025: Recursos, plano, carreiras
Toda vez que clicamos, publicamos ou transmitimos algo, criamos dados que podem ser processados em insights e previsões significativas com as ferramentas certas. Até 2028, estima-se que geraremos cerca de 394 zettabytes de dados anualmente (fonte: Statista).
A capacidade de processar esses dados em tempo real nos permite tomar medidas instantâneas, como detectar fraudes ou fazer recomendações personalizadas. É aí que entra em cenao Apache Kafka. Ele permite que as empresas atualizem suas estratégias de dados com a arquitetura de streaming de eventos.
Este guia explorará como você pode aprender o Apache Kafka do zero. Ajudarei você a elaborar um plano de aprendizado, compartilharei minhas melhores dicas para aprendê-lo com eficiência e fornecerei recursos úteis para ajudá-lo a encontrar funções que exijam o Apache Kafka.
O que é o Apache Kafka?
O processamento de dados em tempo real nos dá grandes oportunidades. Se um banco detectar uma compra estranha com nosso cartão de crédito, ele poderá interromper a transação imediatamente. Ou, se estivermos pesquisando um produto, sugestões de produtos podem aparecer à medida que você navega no site. Essa velocidade significa melhores decisões, clientes mais satisfeitos e uma empresa mais eficiente.
O Apache Kafka é um armazenamento de dados distribuído e de alto rendimento, otimizado para coletar, processar, armazenar e analisar dados de streaming em tempo real. Ele permite que diferentes aplicativos publiquem e assinem fluxos de dados, possibilitando que eles se comuniquem e reajam a eventos à medida que eles acontecem.
Como ele gerencia fluxos de dados com eficiência, o Kafka se tornou muito popular. Ele é usado em diferentes sistemas, desde compras on-line e mídias sociais até serviços bancários e de saúde.
O que torna o Apache Kafka popular?
O Apache Kafka tornou-se popular entre os profissionais de dados que enfrentam os desafios de lidar com fluxos de dados em tempo real. Podemos explicar sua popularidade por vários fatores importantes:
- Alto rendimento: O Kafka pode lidar com grandes quantidades de dados com grande velocidade e eficiência, o que o torna ideal para processar fluxos de dados em tempo real.
- Tolerância a falhas: A arquitetura distribuída do Kafka garante que nossos dados sejam replicados em vários brokers, conferindo ao nosso aplicativo resiliência contra falhas e garantindo a durabilidade dos dados.
- Escalabilidade: O Kafka pode ser facilmente dimensionado para lidar com volumes de dados e demandas de usuários crescentes, adicionando mais brokers ao cluster.
- Processamento em tempo real: A capacidade do Kafka de lidar com fluxos de dados em tempo real permite que nossos aplicativos respondam aos eventos no momento em que eles ocorrem, oferecendo oportunidades de tomada de decisões em tempo real.
- Persistência: O Kafka armazena dados de forma duradoura, permitindo que nossos aplicativos acessem dados históricos para fins de análise e auditoria.
Principais recursos do Apache Kafka
O Apache Kafka é usado atualmente em aplicativos que exigem processamento e análise de dados em tempo real. Mas quais recursos o tornam uma ferramenta avançada para lidar com dados de streaming? Vamos dar uma olhada neles:
- Modelo editor-assinante: O Kafka segue um modelo de editor-assinante, em que os produtores publicam dados em tópicos e os consumidores se inscrevem nesses tópicos para receber dados.
- Tópicos e partições: Os dados no Kafka são organizados em tópicos, divididos em partições para escalabilidade e paralelismo.
- Corretores e clusters: Os agentes do Kafka são responsáveis por armazenar e fornecer dados. Um cluster do Kafka consiste em vários brokers trabalhando juntos para oferecer tolerância a falhas e alta disponibilidade.
- Produtores e consumidores: Os produtores publicam dados nos tópicos do Kafka, enquanto os consumidores se inscrevem nos tópicos e processam os dados.
- ZooKeeper integration: O Kafka conta com o ZooKeeper para gerenciar os metadados do cluster e garantir a coordenação do broker.
O modelo editor-assinante no qual o Kafka se baseia. Fonte: Amazon
Por que aprender o Apache Kafka é tão útil?
Ao aprender o Apache Kafka, você se torna um candidato valioso para empregadores e empresas que geram e processam dados em altas taxas. O Apache Kafka, com seus recursos avançados e uso generalizado, tornou-se uma ferramenta essencial para a criação de arquiteturas de dados modernas e aplicativos.
Há uma demanda por habilidades no Apache Kafka
Já mencionei que o Kafka se tornou muito popular nos últimos anos. Estima-se que o Apache Kafka seja usado atualmente por mais de 80% das empresas da Fortune 100 empresas.
O uso crescente do Kafka em vários setores, juntamente com sua função de possibilitar soluções de dados em tempo real, torna as habilidades em Kafka altamente valiosas no mercado de trabalho. De acordo com o PayScale e ZipRecruiterem novembro de 2024, o salário médio de um engenheiro com habilidades em Kafka nos Estados Unidos era de US$ 100.000 por ano.
O Apache Kafka tem uma variedade de aplicações
Já mencionamos os pontos fortes do Apache Kafka, mas vamos dar uma olhada em alguns exemplos específicos de onde você pode usá-los:
- Análise em tempo real: Usando o Kafka, podemos realizar a ingestão e o processamento de dados em tempo real, o que nos ajuda a obter insights imediatos dos dados de streaming e a tomar decisões oportunas.
- Rastreamento de atividades do site: Como o Kafka pode lidar com dados de tráfego de sites de alto volume, podemos entender o comportamento do usuário, o desempenho do site e o conteúdo popular.
- Métricas e monitoramento: O Kafka pode coletar e processar métricas de vários sistemas e aplicativos. Podemos tirar proveito de sua plataforma centralizada para monitorar o desempenho e identificar possíveis problemas.
- Agregação de registros: O Kafka pode agregar logs de várias fontes. Podemos aproveitar o gerenciamento e a análise centralizados de logs para solução de problemas e monitoramento de segurança.
- Processamento de fluxo: O Kafka Streams nos permite criar aplicativos que processam dados em tempo real. Isso nos permite desenvolver modelos eficientes para detecção de fraudes, detecção de anomalias e recomendações em tempo real.
Como aprender o Apache Kafka do zero em 2025
Se você aprender o Apache Kafka de forma metódica, terá mais chances de sucesso. Vamos nos concentrar em alguns princípios que você pode usar em sua jornada de aprendizado.
1. Entenda por que você está aprendendo o Apache Kafka
Antes de você aprender os detalhes técnicos, defina sua motivação para aprender PySpark. Pergunte a você mesmo:
- Quais são minhas metas de carreira?
- Kafka é uma habilidade que você precisa para avançar em sua função atual ou conseguir o emprego dos sonhos?
- Você está buscando uma transição de carreira para a engenharia de Big Data, desenvolvimento de aplicativos em tempo real ou streaming de dados?
- Que oportunidades você vê surgindo ao dominar o Kafka? Pense em funções específicas como engenheiro de Kafka, arquiteto de dados ou engenheiro de software com foco em sistemas em tempo real.
- Que problemas estou tentando resolver?
- Você está enfrentando desafios com os sistemas de mensagens existentes que o Kafka poderia resolver?
- Você precisa criar aplicativos que possam lidar com as complexidades dos fluxos de dados em tempo real?
- Você está processando grandes volumes de eventos de dispositivos IoT, feeds de mídia social ou transações financeiras?
- Você está tendo dificuldades para integrar dados de diferentes fontes e sistemas de forma confiável e eficiente?
- O que me interessa?
- A ideia de criar sistemas distribuídos altamente escalonáveis e tolerantes a falhas entusiasma você?
- Você está interessado no processamento de dados em tempo real e no potencial que ele oferece para empresas e aplicativos?
- Você tem interesse em explorar o ecossistema mais amplo das tecnologias de Big Data e como o Kafka se encaixa nesse cenário?
- Tenho um projeto específico em mente que requer os recursos do Kafka?
- Você está trabalhando em um projeto pessoal que envolve streaming de dados em tempo real, como a criação de um aplicativo de bate-papo?
- Sua empresa tem um projeto futuro que requer conhecimento especializado em Kafka, como migração para um novo sistema de mensagens, implementação de análises em tempo real ou criação de uma arquitetura de microsserviços?
2. Comece com os conceitos básicos do Apache Kafka
Depois que você identificar seus objetivos, domine os conceitos básicos do Kafka e entenda como eles funcionam.
Instalando o Apache Kafka
Para aprender sobre o Apache Kafka, primeiro precisamos instalá-lo em nosso computador local. Como o Kafka é desenvolvido usando Javadevemos garantir que você tenha o Java instalado. Em seguida, precisamos fazer o download dos binários do Kafka no site oficial e extraí-los.
Agora, iniciamos o ZooKeeper, seguido pelo servidor Kafka, usando os scripts fornecidos. Por fim, podemos usar as ferramentas de linha de comando para criar tópicos e tentar produzir e consumir algumas mensagens para que você entenda os conceitos básicos. DataCamp's Apache Kafka para iniciantes do DataCamp pode ajudar você a se atualizar.
Entendendo o modelo editor-assinante
O primeiro conceito que devemos aprender é o modelo editor-assinante no Kafka. Esse é um dos principais motivos pelos quais o Apache Kafka pode lidar com dados de streaming de forma eficiente. Entenda como os produtores publicam mensagens e os consumidores se inscrevem nesses tópicos, recebendo apenas mensagens relevantes para seus interesses.
Introdução ao Introdução ao Apache Kafka da DataCamp oferece uma introdução, com exercícios interativos e exemplos práticos.
Explorando os componentes do Kafka
Ao descrever o modelo editor-assinante, mencionamos alguns dos principais componentes do Kafka: Produtor e consumidor. No entanto, devemos explorar todos os componentes principais. Devemos aprender como o Kafka organiza os dados em tópicos e partições, e entender como as partições contribuem para a escalabilidade e a tolerância a falhas.
Também devemos entender como os corretores formam um cluster para oferecer alta disponibilidade e tolerância a falhas.
Confira o artigo do DataCamp Introdução ao Apache Kafka da DataCamp, bem como o Artigo do Apache Kafka para iniciantes para que você tenha uma visão clara desses tópicos.
3. Dominar habilidades intermediárias do Apache Kafka
Quando você estiver familiarizado com os conceitos básicos, é hora de explorar as habilidades intermediárias do Apache Kafka.
Kafka Connect para integração de dados
Um dos principais recursos do Apache Kafka é sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados de streaming. O Kafka Connect é um componente gratuito e de código aberto do Apache Kafka que simplifica a integração de dados entre sistemas de arquivos, bancos de dados, índices de pesquisa e armazenamentos de valores-chave.
Aprender a usar o Connect pode nos ajudar a desbloquear um fluxo de dados eficiente para análise, integração de aplicativos e criação de uma arquitetura de dados robusta e dimensionável. Confira nosso Artigo do Apache Kafka para iniciantes para obter mais detalhes.
Kafka Streams para processamento de fluxo
Outro recurso avançado do Kafka é o Streams. Devemos aprender a criar aplicativos de processamento de fluxo diretamente no Kafka com a ajuda do Streams. Ele oferece APIs e uma linguagem específica de domínio de alto nível para manipulação, conversão e avaliação de fluxos contínuos de dados. Saiba mais detalhes em Artigo do Apache Kafka para iniciantes.
Monitoramento e gerenciamento do Kafka
Como acontece com qualquer outra tecnologia, é sempre bom acompanhar seu desempenho. Para fazer isso, devemos aprender a monitorar a integridade e o desempenho do nosso cluster do Kafka. Podemos explorar ferramentas e técnicas para monitorar as principais métricas, gerenciar tópicos e partições e garantir o desempenho ideal.
4. Aprenda o Apache Kafka fazendo o seguinte
Fazer cursos sobre o Apache Kafka é uma excelente maneira de você se familiarizar com a tecnologia. No entanto, para se tornar proficiente em Kafka, você precisa resolver problemas desafiadores e de desenvolvimento de habilidades, como aqueles que você enfrentará em projetos do mundo real.
Você pode começar experimentando tarefas simples de streaming de dados, como produzir e consumir mensagens, e depois aumentar gradualmente a complexidade explorando tópicos como particionamento, tolerância a falhas e integração com sistemas externos usando o Kafka Connect.
Aqui estão algumas maneiras de você praticar suas habilidades:
- Configure um cluster local do Kafka: Instale o Kafka em seu computador local e experimente a produção e o consumo de mensagens. Use um provedor de nuvem como o Confluent Cloud, o AWS MSK ou o Azure HDInsight Kafka para experimentar um ambiente Kafka gerenciado. Isso é ótimo para você aprender sobre dimensionamento e aspectos operacionais.
- Participe de webinars e de code-alongs. Verifique se você tem próximos webinars do DataCamp ou Webinars da Confluent onde você poderá acompanhar os tutoriais e exemplos de código do Apache Kafka. Isso ajudará você a reforçar sua compreensão dos conceitos e a se familiarizar com os padrões de codificação.
- Contribuir para projetos de código aberto. Contribua com projetos do Apache Kafka em plataformas como o GitHub para que você ganhe experiência em colaborar com outras pessoas e trabalhar em projetos reais. O próprio Apache Kafka oferece essas oportunidades.
5. Criar um portfólio de projetos
Você concluirá diferentes projetos à medida que avança em sua jornada de aprendizado do Apache Kafka. Para mostrar suas habilidades e experiência com o Apache Kafka a possíveis empregadores, você deve compilá-las em um portfólio. Esse portfólio deve refletir suas habilidades e interesses e ser adaptado à carreira ou ao setor em que você está interessado.
Tente fazer com que seus projetos sejam originais e mostre suas habilidades de solução de problemas. Inclua projetos que demonstrem sua proficiência em diferentes aspectos do Kafka, como a criação de pipelines de dados com o Kafka Connect, o desenvolvimento de aplicativos de streaming com o Kafka Streams ou o trabalho com clusters do Kafka. Documente seus projetos minuciosamente, fornecendo contexto, metodologia, código e resultados. Você pode usar plataformas como o GitHub para hospedar seu código e o Confluent Cloud para um ambiente Kafka gerenciado.
6. Continue desafiando você mesmo
Aprender o Kafka é uma jornada contínua. A tecnologia evolui constantemente, e novos recursos e aplicativos estão sendo desenvolvidos regularmente. Kafka não é uma exceção a isso.
Depois de dominar os fundamentos, você poderá procurar tarefas e projetos mais desafiadores, como ajuste de desempenho para sistemas de alto rendimento e implementação de processamento avançado de fluxo com o Kafka Streams. Concentre-se em seus objetivos e especialize-se em áreas que sejam relevantes para seus objetivos e interesses profissionais.
Mantenha-se atualizado com os novos desenvolvimentos, como novos recursos ou propostas de KIP, e saiba como aplicá-los aos seus projetos. Continue praticando, busque novos desafios e oportunidades e aceite a ideia de cometer erros como uma forma de aprender.
Um exemplo de plano de aprendizado do Apache Kafka
Embora cada pessoa tenha sua própria maneira de aprender, é sempre uma boa ideia ter um plano ou guia a ser seguido para aprender uma nova ferramenta. Criei um plano de aprendizado em potencial que descreve onde você deve concentrar seu tempo e esforços se estiver começando com o Apache Kafka.
Plano de aprendizado do mês 1 ao 3
- Conceitos básicos. Instale o Apache Kafka e inicie o ZooKeeper e o servidor Kafka. Compreender como usar as ferramentas de linha de comando para criar tópicos.
- Java e Scala. Como o Kafka é desenvolvido nessas linguagens de programação, você também pode aprender os conceitos básicos de Java e Scala.
- Modelo editor-assinante. Entenda o sistema central por trás do Kafka, o modelo editor-assinante. Explore como as mensagens são produzidas e consumidas de forma assíncrona. Conclua o curso Curso de introdução ao Apache Kafka.
- Componentes do Kafka: Domine os principais conceitos e elementos do Kafka, incluindo tópicos e partições, corretores e clusters, produtores e consumidores. Entenda suas funções e como elas interagem para garantir a tolerância a falhas e o dimensionamento. Explore ferramentas como o Kafka Manager para visualizar e monitorar seu cluster do Kafka.
Plano de aprendizado do mês 4-6
- Kafka Connect. Aprenda a conectar o Kafka a vários sistemas, como bancos de dados (MySQL, PostgreSQL), serviços de nuvem (AWS S3, Azure Blob Storage) e outros sistemas de mensagens (JMS, RabbitMQ) usando o Kafka Connect. Explore diferentes tipos de conectores (fonte e dissipador) e opções de configuração.
- Kafka Streams. Explore conceitos como operações com estado, janelamento e dualidade de tabela de fluxo. Aprenda a escrever, testar e implementar aplicativos de processamento de fluxo na infraestrutura do Kafka.
- Monitoramento e gerenciamento do Kafka. Aprenda a monitorar as principais métricas do Kafka, como taxa de transferência, latência e atraso do consumidor, usando ferramentas como o Burrow e o Kafka Manager. Entenda como identificar e solucionar problemas de gargalos de desempenho e garantir a integridade do cluster do Kafka.
Do mês 7 em diante
- Desenvolva um projeto. Mergulhe em tópicos avançados do Kafka, como segurança, ajuste de desempenho e técnicas avançadas de processamento de fluxo. Contribua com a comunidade Kafka e crie projetos reais.
- Obtenha a certificação Kafka. Prepare-se e obtenha uma certificação Kafka, como o Confluent Certified Developer for Apache Kafka. Verifique isto Guia de certificação Kafka.
- Engenheiro de dados com Python Track. Concluir o trilha de engenheiro de dados no DataCamp, que abrange habilidades essenciais de engenharia de dados, como manipulação de dados, SQL, computação em nuvem e pipelines de dados.
Seis dicas para você aprender a usar o Apache Kafka
Imagino que, a esta altura, você esteja pronto para começar a aprender Kafka e colocar as mãos em um grande conjunto de dados para praticar sua nova habilidade. Mas, antes disso, deixe-me destacar estas dicas que ajudarão você a navegar pelo caminho da proficiência no Apache Kafka.
1. Limite seu escopo
O Kafka é uma ferramenta versátil que pode ser usada de várias maneiras. Você deve identificar seus objetivos e interesses específicos no ecossistema Kafka. Qual é o aspecto de Kafka que mais atrai você? Você tem interesse em engenharia de dados, processamento de fluxo ou administração do Kafka? Uma abordagem focada pode ajudar você a obter os aspectos e conhecimentos mais relevantes do Apache Kafka para atender aos seus interesses.
2. Pratique com frequência e constantemente
A consistência é fundamental para você dominar qualquer nova habilidade. Você deve reservar um tempo dedicado para praticar o Kafka. Basta que você dedique um curto período de tempo todos os dias. Você não precisa lidar com conceitos complexos todos os dias. Você pode fazer exercícios práticos, trabalhar com tutoriais e experimentar diferentes recursos do Kafka. Quanto mais você praticar, mais confortável ficará com a plataforma.
3. Trabalhe em projetos reais
Essa é uma das principais dicas, e você a lerá várias vezes neste guia. Praticar exercícios é ótimo para você ganhar confiança. No entanto, aplicar suas habilidades com o Kafka em projetos do mundo real é o que fará com que você se destaque nele.
Comece com projetos e perguntas simples e, gradualmente, assuma projetos mais complexos. Isso pode envolver a configuração de um aplicativo simples de produtor-consumidor e, em seguida, avançar para a criação de um pipeline de dados em tempo real com o Kafka Connect ou até mesmo projetar um aplicativo de streaming tolerante a falhas com o Kafka Streams. O segredo é desafiar você mesmo continuamente e expandir suas habilidades práticas com o Kafka.
4. Envolver-se em uma comunidade
O aprendizado costuma ser mais eficaz quando realizado de forma colaborativa. Compartilhar suas experiências e aprender com outras pessoas pode acelerar seu progresso e fornecer informações valiosas.
Para trocar conhecimentos, ideias e perguntas, você pode participar de alguns grupos relacionados ao Apache Kafka e participar de encontros e conferências. Você pode participar de comunidades on-line como o canal do Confluent no Slack ou o Fórum do Confluent onde você pode interagir com outros entusiastas do Kafka. Você também pode participar de encontros virtuais ou presenciais encontroscom palestras de especialistas em Kafka, ou conferências, como a ApacheCon.
5. Cometer erros
Como em qualquer outra tecnologia, aprender o Apache Kafka é um processo iterativo. Aprender com seus erros é uma parte essencial desse processo. Não tenha medo de experimentar, tentar abordagens diferentes e aprender com seus erros.
Experimente diferentes configurações para seus produtores e consumidores do Kafka, explore vários métodos de serialização de dados (JSON, Avro, Protobuf) e experimente diferentes estratégias de particionamento. Leve seu cluster Kafka ao limite com grandes volumes de mensagens e observe como ele lida com a carga. Analise o atraso do consumidor, ajuste as configurações e entenda como suas otimizações afetam o desempenho.
6. Não se apresse
Dedique algum tempo para que você realmente compreenda os principais conceitos, como tópicos, partições, grupos de consumidores e a função do ZooKeeper. Se você construir agora uma base sólida, será mais fácil entender tópicos mais avançados e solucionar problemas de forma eficaz. Divida o processo de aprendizado em etapas menores e dê a você mesmo tempo para entender as informações. Uma abordagem lenta e constante geralmente leva a uma compreensão e domínio mais profundos.
Melhores maneiras de aprender o Apache Kafka
Vamos abordar alguns métodos eficientes para você aprender o Apache Kafka.
Faça cursos on-line
Os cursos on-line oferecem uma excelente maneira de você aprender o Apache Kafka no ritmo que desejar. O DataCamp oferece um curso intermediário de Kafka. Este curso aborda os principais conceitos do Kafka, incluindo o modelo editor-assinante, tópicos e partições, corretores e clusters, produtores e consumidores.
Siga os tutoriais on-line
Os tutoriais são outra ótima maneira de aprender o Apache Kafka, especialmente se você for novo na tecnologia. Eles contêm instruções passo a passo sobre como executar tarefas específicas ou entender determinados conceitos. Para começar, considere estes tutoriais:
Ler blogs
Para ter um conhecimento mais profundo das vantagens do Apache Kafka, você também deve entender quais são as principais semelhanças e diferenças com outras tecnologias. Você pode ler artigos sobre como o Kafka se compara a outras ferramentas, como as seguintes:
Descubra o Apache Kafka por meio de livros
Os livros são um excelente recurso para você aprender o Apache Kafka. Eles oferecem conhecimento aprofundado e percepções de especialistas, além de trechos de código e explicações. Aqui estão alguns dos livros mais populares sobre Kafka:
As diferentes carreiras no Apache Kafka atualmente
Como a adoção do Apache Kafka continua a crescer, o mesmo acontece com as oportunidades de carreira para profissionais com habilidades em Kafka, desde engenheiros específicos do Kafka até engenheiros de software. Se você estiver avaliando a adequação de suas habilidades no Kafka, considere essas funções:
Engenheiro do Kafka
Como engenheiro do Kafka, você é responsável por projetar, criar e manter soluções de streaming de dados baseadas no Kafka com alta disponibilidade e escalabilidade. Você precisará garantir o fluxo confiável e eficiente de dados dentro da empresa, além de monitorar e otimizar o desempenho do Kafka para garantir o rendimento e a latência ideais.
- Habilidades essenciais:
- Conhecimento profundo da arquitetura e dos componentes do Kafka.
- Proficiência em administração e configuração do Kafka.
- Experiência com pipelines de dados e processos de ETL.
- Conhecimento dos conceitos de processamento de fluxo e do Kafka Streams.
- Principais ferramentas utilizadas:
- Apache Kafka
- Kafka Connect
- Kafka Streams
- ZooKeeper
- Ferramentas de monitoramento
Engenheiro de dados
Como engenheiro de dados, você é o arquiteto da infraestrutura de dados, responsável por projetar e construir os sistemas que lidam com os dados de uma empresa. O Kafka geralmente desempenha uma função importante nesses pipelines de dados, permitindo o streaming de dados em tempo real eficiente e dimensionável entre diferentes sistemas. Você precisará garantir que o Kafka se integre perfeitamente a outros componentes.
- Habilidades essenciais:
- Conhecimento profundo dos conceitos de armazenamento de dados e modelagem de dados.
- Proficiência em ferramentas de processamento de dados, como Spark e Hadoop.
- Experiência com plataformas de nuvem como AWS, Azure ou GCP.
- Conhecimento do Kafka para streaming de dados em tempo real.
- Principais ferramentas utilizadas:
- Apache Kafka
- Apache Spark
- Hadoop
- Colmeia
- Plataformas de nuvem (AWS, Azure, GCP)
Engenheiro de software
Como engenheiro de software, você usará o Kafka para criar aplicativos em tempo real, como plataformas de bate-papo e jogos on-line. Você precisará integrá-lo ao código do aplicativo para garantir um fluxo de dados tranquilo, conectando-se a vários sistemas de mensagens e APIs. Você também otimizará esses aplicativos quanto à escalabilidade e ao desempenho, permitindo que eles lidem com grandes quantidades de dados em tempo real.
- Habilidades essenciais:
- Você tem habilidades sólidas de programação em linguagens como Java, Python ou Scala.
- Entendimento do modelo de editor-assinante e da API do Kafka.
- Experiência na criação de sistemas e aplicativos distribuídos.
- Conhecimento das práticas recomendadas de engenharia de software.
- Principais ferramentas utilizadas:
- Apache Kafka
- Linguagens de programação (Java, Python, Scala)
- Sistemas de mensagens (por exemplo, RabbitMQ, ActiveMQ)
- Ferramentas e estruturas de desenvolvimento
Função |
O que você faz |
Suas principais habilidades |
Ferramentas que você usa |
Kafka Engineer |
Projetar e implementar clusters do Kafka para alta disponibilidade e escalabilidade. |
Arquitetura e componentes do Kafka, administração e configuração, conceitos de processamento de fluxo. |
Apache Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams, ZooKeeper |
Engenheiro de dados |
Projetar e implementar data warehouses e data lakes, integrar o Kafka a outros sistemas de processamento e armazenamento de dados |
Proficiência em ferramentas de processamento de dados, experiência com plataformas de nuvem e conhecimento de Kafka. |
Apache Kafka, Apache Spark, Hadoop, Colmeia, Plataformas de nuvem |
Software Engineer |
Projete e desenvolva aplicativos que utilizem o Kafka para comunicação de dados em tempo real. |
Habilidades de programação, sistemas e aplicativos distribuídos, conhecimento do Kafka publisher-subscriber. |
Apache Kafka, Java, Python, Scala, RabbitMQ, ActiveMQ, Ferramentas e estruturas de desenvolvimento. |
Como encontrar um trabalho que use o Apache Kafka
Embora ter um diploma possa ser muito valioso quando você busca uma carreira em uma função relacionada a dados que usa o Apache Kafka, esse não é o único caminho para o sucesso. Cada vez mais pessoas de diversas origens e com diferentes experiências estão começando a trabalhar em funções relacionadas a dados. Com dedicação, aprendizado consistente e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos seus sonhos que usa o Apache Kafka.
Continue aprendendo sobre a Kakfa
Mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos do Kafka. Siga profissionais influentes que estão envolvidos com o Apache Kafka nas mídias sociais, leia blogs relacionados ao Apache Kafka e ouça podcasts relacionados ao Kafka.
Envolva-se com figuras influentes, como Neha Narkhedeque co-criou o Kafka e também é o CTO da Confluent. Você obterá insights sobre tópicos de tendências, tecnologias emergentes e a direção futura do Apache Kafka. Você pode Você pode também ler o blog da Confluent, que oferece artigos e tutoriais detalhados sobre uma ampla gama de tópicos do Kafka, desde arquitetura e administração até casos de uso e práticas recomendadas.
Você também deve conferir os eventos do setor, como os webinars da Confluent ou o evento anual Kafka Summit.
Desenvolver um portfólio
Você precisa se destacar dos outros candidatos. Uma boa maneira de fazer isso é criar um portfólio sólido que mostre suas habilidades e projetos concluídos.
Seu portfólio deve conter projetos que demonstrem sua proficiência na criação de pipelines de dados, na implementação de aplicativos de processamento de fluxo e na integração do Kafka com outros sistemas.
Desenvolver um currículo eficaz
Os gerentes de contratação precisam analisar centenas de currículos e distinguir os melhores candidatos. Além disso, muitas vezes, seu currículo passa por sistemas de rastreamento de candidatos (ATS), sistemas de software automatizados usados por muitas empresas para analisar currículos e descartar aqueles que não atendem a critérios específicos. Portanto, você deve criar um ótimo currículo e elaborar uma carta de apresentação impressionante para que você impressione tanto o ATS quanto os recrutadores.
Seja notado por um gerente de contratação
Se você for notado pelo gerente de contratação ou se o seu currículo eficaz passar pelo processo de seleção, você deverá se preparar para uma entrevista técnica. Para se preparar, você pode consultar este artigo sobre 20 perguntas de entrevista sobre o Kafka para engenheiros de dados.
Conclusão
Ao aprender o Apache Kafka, você pode abrir portas para melhores oportunidades e resultados na carreira. O caminho para aprender o Kafka é gratificante, mas exige consistência e prática. Experimentar e resolver desafios usando essa ferramenta pode acelerar o seu processo de aprendizagem e fornecer a você exemplos do mundo real para mostrar suas habilidades práticas quando você estiver procurando emprego.
Perguntas frequentes
Por que a demanda por habilidades no Apache Kafka está crescendo?
As empresas precisam lidar com fluxos de dados em tempo real, criar aplicativos escalonáveis e integrar diversos sistemas, e o Kafka é excelente nisso tudo.
Quais são os principais recursos do Apache Kafka?
As principais características do pache Kafka são alta taxa de transferência, tolerância a falhas, escalabilidade e recursos de streaming de dados em tempo real, o que o torna ideal para a criação de pipelines de dados robustos e aplicativos distribuídos.
Quais são algumas das funções que usam o Apache Kafka?
Engenheiro de dados, engenheiro de Kafka e engenheiro de software.

Aprenda engenharia de dados com estes cursos!
curso
Understanding Data Engineering
programa
Associate Data Engineer
blog
O guia de certificação Kafka para profissionais de dados

Adejumo Ridwan Suleiman
13 min

blog
O que é o Kaggle?

blog
O que é aprendizado de máquina? Definição, tipos, ferramentas e muito mais

blog
Como se tornar um arquiteto de dados
blog
Certificações da Databricks em 2024: O guia completo

Gus Frazer
24 min

blog