Базы данных_BE1
Канал по по различным базам данных, полезный и интересный контент для всех уровней. По вопросам сотрудничества @cyberJohnny
إظهار المزيد- المشتركون
- التغطية البريدية
- ER - نسبة المشاركة
جاري تحميل البيانات...
جاري تحميل البيانات...
Что бы кто не говорил, systemD остается стандартом систем инициализацией в линуксе. И с 100% вероятностью все сервера будут с systemD. И поэтому знать как работать с данной системой инициализации...
Кобра: создаем OSINT инструмент на Python, часть 1 Итак, каждый программист желает все автоматизировать — и не только программист. В этой статье мы рассмотрим создание OSINT-инструмента на Python. Я...
Здесь мы разобрали самую основную теорию по Kafka + подробный разбор реального применения Kafka для коммуникации 2 сервисов. 🔥
https://t.me/+Wl7z_U34K5Y0NzYy- в моем тг канале куча гайдов, разбора кода, уроков по машинному обучению. 📌
https://t.me/data_analysis_ml - здесь мы занимаемся анализом данных на практике 📌
https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy- Супер полезная папка для всех, кто изучает Python и машинное обучение 1 сервис пишет в Kafka JSON с данными погоды, 2 сервис считывает эти данные из Kafka Apache Kafka — это распределённая платформа потоковой передачи данных, которая используется для построения приложений и систем, работающих с большими объемами данных в реальном времени. Основные причины, по которым используется Apache Kafka, включают: Высокая производительность и масштабируемость: Kafka может обрабатывать миллионы сообщений в секунду и легко масштабируется для удовлетворения растущих требований бизнеса. Надёжность и устойчивость к сбоям: Благодаря репликации данных на несколько серверов, Kafka обеспечивает высокую степень надёжности и отказоустойчивости. Обработка в реальном времени: Kafka позволяет собирать, обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, что делает его идеальным для приложений, требующих мгновенной реакции. Централизованная обработка данных: Kafka может служить центральным хабом для всех потоков данных в организации, обеспечивая удобное и эффективное управление данными из разных источников. Поддержка различных сценариев использования: Массовая передача данных: Kafka используется для передачи больших объемов данных между системами и приложениями. Мониторинг и логирование: Сбор и анализ логов и метрик с различных сервисов в реальном времени. Интеграция данных: Объединение данных из разных систем и их дальнейшая обработка и анализ. Событийно-ориентированные архитектуры: Создание систем, реагирующих на события и изменяющих своё поведение в ответ на них. Гибкость и расширяемость: Kafka поддерживает различные типы данных и интеграцию с множеством других систем и инструментов, таких как Hadoop, Spark, Flink, и других. Apache Kafka является мощным инструментом для управления потоками данных, обеспечивая высокую производительность, надежность и гибкость, необходимые для современных распределённых систем и приложений. #python #datascience #apachekafka #kafka