Contratar desarrolladores de Kafka

¡Simplifique su flujo de datos con desarrolladores expertos de Kafka! Descubra cómo contratar a los mejores talentos para soluciones sólidas de procesamiento de datos y mensajería en tiempo real.

Contrate desenvolvedores Kafka

Kafka es una plataforma de transmisión de mensajes distribuidos de código abierto que proporciona una manera eficiente de almacenar y suscribirse a datos de eventos para aplicaciones. Consta de nodos de clúster que importan y replican datos a los que luego pueden acceder diferentes aplicaciones. Puede procesar cientos de miles de mensajes en línea y fuera de línea. Garantiza cero tiempo de inactividad y cero pérdida de datos para el sistema.

Kafka es muy fiable debido a su partición. El tiempo de ejecución en Kafka es constante, es decir, O (log N). Esto significa que la ejecución del algoritmo es independiente del tamaño de entrada del mensaje. También puede equilibrar y admitir múltiples suscriptores. Kafka también es tolerante a fallos: puede solucionar fallos reiniciando el servidor por sí mismo. Todas estas cualidades son la razón por la que Kafka Consulting es tan buscado.

Si quieres estar al tanto del juego, el primer paso es contratar desarrolladores de Kafka.

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Guía de contratación

Kafka tiene varios componentes como productores, consumidores, temas, clústeres, réplicas y particiones. Los productores envían mensajes a clústeres de Kafka y los consumidores leen mensajes de ellos. Los mensajes se almacenan en temas. Kafka divide estos temas en particiones. En las particiones, todos los mensajes están ordenados linealmente y puede verificar mensajes específicos por su desplazamiento.

Los productores realizan equilibrio de carga para garantizar que los mensajes se divida uniformemente entre las particiones. Si un consumidor abandona, el grupo de consumidores reequilibra la partición entre los consumidores restantes. Kafka trabaja con una semántica exactamente una vez, es decir, todos los datos que pasan a través de él sólo pueden procesarse una vez.

Los datos en Kafka se distribuyen y optimizan en un grupo de nodos para manejar grandes cantidades de datos. Su registro de confirmación distribuido transporta mensajes al disco lo más rápido posible, lo que lo hace eficiente para la transferencia de datos. Es rápido y puede atender a diferentes tipos de clientes. También puede utilizarlo para transformar, agregar y filtrar datos.

Kafka en la industria actual

Muchas empresas como LinkedIn, Yahoo y Pinterest utilizan Kafka. Kafka tiene muchos casos de uso en la industria, como procesar pagos, recopilar interacciones de clientes, rastrear métricas y procesar flujos de datos.

Kafka puede manejar mensajes con grandes volúmenes de flujos de datos. Si es necesario, Kafka también puede escalar en muchas dimensiones diferentes, es decir, puede aumentar el número de procesadores, consumidores o productores, lo que se adapte a las necesidades de su negocio. Kafka es estable y tiene un alto rendimiento para publicar y suscribirse a mensajes.

Kafka también puede procesar datos en tiempo real a través de Kafka Streams. Es una biblioteca cliente que le permite trabajar con conjuntos de datos que se actualizan continuamente. Los procesadores de flujo reciben información de los flujos y les aplican sus propios procesos. Tiene una barrera de entrada baja y puede crear aplicaciones a pequeña escala para prueba de conceptos. Posteriormente, estas aplicaciones se pueden escalar según los requisitos.

Problemas para encontrar el mejor desarrollador de Kafka

Incluso si contrata a los mejores ingenieros de Kafka, es posible que no tengan la experiencia adecuada con respecto a los requisitos de hardware para implementar Kafka. Los desarrolladores de Apache Kafka sin experiencia a veces pueden sobreestimar los requisitos de hardware de Kafka. Esto hace que los clientes inviertan en hardware costoso e innecesario para sus proyectos. Un buen ingeniero debe evaluar la escala de datos que el cliente desea ejecutar a través de Kafka y desarrollar un plan de hardware sistemático para un procesamiento de datos óptimo.

Debido a la gran cantidad de datos que pasan por Kafka por segundo, a veces el sistema puede realizar copias de seguridad y pueden surgir problemas. Puede haber varios problemas: el líder puede fracasar o los intermediarios pueden fracasar. Cuestiones como estas deben resolverse lo más rápido posible.

Desafortunadamente, no es fácil encontrar un experto en Kafka que pueda comprender estos problemas y solucionarlos lo más rápido posible. Aunque el sistema es tolerante a fallas, los ingenieros de Kafka deben comprender las fallas comunes de Kafka y asegurarse de que dichos eventos no perjudiquen el consumo de mensajes.

Cómo elegir el mejor desarrollador de Kafka

El perfecto experto en Kafka debe dominar lenguajes de programación como Java, Golang, Dot Net y Python. Deben poder integrar Kafka con Hadoop, Spark y Storm, y deben poder implementar Kafka para las aplicaciones de los clientes.

Un experto en Kafka también debe comprender los requisitos de hardware para un proyecto específico, como CPU/RAM, tipo y cantidad de unidades, tipo de red y sistemas de archivos, entre otros. Todo este hardware es inmensamente importante si desea desarrollar una arquitectura Kafka que funcione de manera óptima.

Los expertos de Kafka también deberían poder asesorar a sus clientes sobre qué proveedores de nube deberían elegir en función de los requisitos de su red. El ancho de banda de la red puede ser un obstáculo importante para que Kafka funcione sin problemas, por lo que saber todo sobre los proveedores de la nube es fundamental para un ingeniero experimentado en Kafka.

Preguntas de entrevista de Kafka

Aquí hay algunas preguntas que puede hacer a los desarrolladores de Kafka antes de contratarlos:

¿Cuáles son algunas de las principales API de Kafka y cuáles son sus funciones?

Aquí hay una lista de las API de Core Kafka y su lista de funciones:

  • API de administración : se utiliza para monitorear temas, intermediarios y configuraciones.
  • API de productor : publica flujos de datos de aplicaciones en temas de Kafka en clústeres de Kafka.
  • API de consumidor : lee flujos de datos de uno o más temas.
  • Streams API : implementa microservicios y aplicaciones de procesamiento de flujos para datos continuos.
  • Connect API : crea y ejecuta conectores que leen o escriben transmisiones desde sistemas externos.

¿Por qué Kafka usa ZooKeeper?

Kafka usa ZooKeeper para administrar temas, almacenar compensaciones de mensajes y controlar los nodos del clúster. Un profesional de Kafka debe conocer la cantidad de ZooKeepers necesarios para el buen funcionamiento de los nodos de Kafka, dependiendo de la carga de trabajo. Se debe utilizar un máximo de 5 Zookeepers en un entorno.

¿Podría la función de redundancia de Kafka crear un problema para los clientes? ¿Y qué solución puedes ofrecer para esto?

Demasiadas copias redundantes de datos en Kafka afectarán su rendimiento y aumentarán los costos de almacenamiento. La solución ideal para los clientes sería utilizar Kafka para almacenar datos temporalmente y luego migrarlos a una base de datos diferente. Esto debería reducir los costos generales y mejorar el rendimiento.

¿Cuáles son algunas de las herramientas del sistema de Kafka y sus funciones?

  • Mirror Creator : estas herramientas le ayudan a reflejar clústeres, es decir, replicar clústeres de Kafka. Los datos se copian de un tema y se escriben en el tema siguiente en el clúster de destino.
  • Herramienta de migración de Kafka : esta herramienta le permite mover intermediarios sin problemas de una versión a otra. Es una herramienta confiable que permite una sincronización fácil y eficiente de datos entre diferentes entornos.
  • Comprobador de compensación al consumidor : esta es una herramienta esencial que se utiliza para depurar a los clientes. También ayuda a comprobar la eficiencia del clúster de duplicación.

Explicar el papel del desplazamiento.

Los mensajes en particiones tienen un número de identificación único llamado desplazamiento. Identifica de forma única diferentes mensajes entre particiones.

Descripción del trabajo

Buscamos un desarrollador de Kafka altamente calificado para unirse a nuestro equipo de diseño y desarrollo de software a gran escala. Buscamos jugadores de equipo inteligentes que puedan codificar y mantener aplicaciones medianas y grandes. El desarrollador de Kafka también debe ser bueno en documentación y poder cumplir con los plazos. Si es un experto en Kafka orientado a objetivos, esta es una excelente oportunidad para demostrar sus habilidades.

Responsabilidades

  • Escriba aplicaciones web reutilizables y confiables.
  • Cree proyectos internos y de clientes basados ​​en microservicios Spring boot para la configuración de Kafka.
  • Configurar entornos de producción y prueba de Kafka.
  • Implementación de API para llamadas Spark y Spring.
  • Mejore el rendimiento y la funcionalidad de los sistemas y reduzca la latencia.
  • Implemente el movimiento de datos hacia y desde HDFS desde diferentes fuentes.
  • Coordinar con equipos internos y externos para comprender los requisitos comerciales.
  • Siga las mejores prácticas y estándares de la industria
  • {{Adicione outras responsabilidades relevantes}}

Habilidades y cualidades

  • Conocimientos de Java y Golang. También debes tener experiencia previa con Kafka.
  • Experiencia en el diseño de código y módulos reutilizables utilizando Zookeeper, Streams y brokers.
  • Comprensión de JDBC, JMS y MQ.
  • Experiencia comprobada con Kafka Rest Proxy
  • Experiencia con convertidores Kafka.
  • Experiencia con herramientas de redundancia, herramientas de cluster y herramientas de monitoreo.
  • Conocimiento de RDBMS, ecosistema Hadoop, configuración de alertas.
  • Habilidades para resolver problemas y espíritu de equipo.
  • {{Adicione outras estruturas ou bibliotecas relacionadas à sua pilha de desenvolvimento}}
  • {{Liste o nível de escolaridade ou certificação necessária}}

Conclusión

Kafka se ha convertido en una de las plataformas más populares para la transmisión de mensajes. Es rápido, escalable, confiable y tiene alto rendimiento. Como resultado de su creciente popularidad, ha permitido a muchos consumidores de todo el mundo implementar un sistema eficiente para el procesamiento de datos a gran escala.

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