Contrate desenvolvedores Kafka

Contrate desenvolvedores Kafka

Simplifique seu fluxo de dados com desenvolvedores especialistas em Kafka! Descubra como contratar os melhores talentos para soluções robustas de processamento de dados e mensagens em tempo real.

Contrate desenvolvedores Kafka

Kafka é uma plataforma de streaming de mensagens distribuídas de código aberto que fornece uma maneira eficiente de armazenar e assinar dados de eventos para aplicativos. Consiste em nós de cluster que importam e replicam dados que diferentes aplicativos podem acessar posteriormente. Ele pode processar centenas de milhares de mensagens online e offline. Garante zero tempo de inatividade e zero perda de dados para o sistema.

Kafka é altamente confiável devido ao seu particionamento. O tempo de execução no Kafka é constante, ou seja, O(log N). Isso significa que a execução do algoritmo é independente do tamanho de entrada da mensagem. Ele também pode equilibrar e oferecer suporte a vários assinantes. Kafka também é tolerante a falhas – ele pode lidar com falhas reiniciando o servidor sozinho. Todas essas qualidades são o motivo Consultoria Kafka é tão procurado.

Se você quiser ficar por dentro do jogo, o primeiro passo é contratar desenvolvedores Kafka.

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Guia de contratação

Kafka possui diversos componentes como produtores, consumidores, tópicos, clusters, réplicas e partições. Os produtores enviam mensagens para clusters Kafka e os consumidores leem as mensagens deles. As mensagens são armazenadas em tópicos. Kafka divide esses tópicos em partições. Nas partições, todas as mensagens são ordenadas linearmente e você pode verificar mensagens específicas por meio de seu deslocamento.

Os produtores realizam balanceamento de carga para garantir que as mensagens sejam divididas uniformemente entre as partições. Se um consumidor desiste, o grupo de consumidores reequilibra a partição entre os consumidores restantes. Kafka trabalha com semântica exatamente uma vez, ou seja, todos os dados que passam por ele só podem ser processados ​​uma vez.

Os dados no Kafka são distribuídos e simplificados em um cluster de nós para lidar com grandes quantidades de dados. Seu log de commit distribuído transporta mensagens para o disco o mais rápido possível, tornando-o eficiente para transferência de dados. É rápido e pode atender diversos tipos de clientes. Você também pode usá-lo para transformar, agregar e filtrar dados.

Kafka na indústria atual

Muitas empresas, como LinkedIn, Yahoo e Pinterest usam Kafka. Kafka tem muitos casos de uso no setor, como processamento de pagamentos, coleta de interações com clientes, rastreamento de métricas e processamento de fluxos de dados.

Kafka pode lidar com mensagens com grandes volumes de fluxos de dados. Se necessário, o Kafka também pode ser dimensionado em muitas dimensões diferentes, ou seja, você pode aumentar o número de processadores, consumidores ou produtores, o que for mais adequado às suas necessidades de negócios. Kafka é estável e tem alto rendimento para publicação e assinatura de mensagens.

Kafka também pode processar dados em tempo real por meio do Kafka Streams. É uma biblioteca cliente que permite trabalhar com conjuntos de dados em atualização contínua. Os processadores de fluxo recebem informações dos fluxos e aplicam seus próprios processos a eles. Tem uma baixa barreira de entrada e pode criar aplicações em pequena escala para prova de conceitos. Posteriormente, esses aplicativos podem ser dimensionados de acordo com os requisitos.

Problemas para encontrar o melhor desenvolvedor Kafka

Mesmo que você contrate os melhores engenheiros do Kafka, eles podem não ter experiência adequada em relação aos requisitos de hardware para implementação do Kafka. Inexperiente Desenvolvedores Apache Kafka às vezes pode superestimar os requisitos de hardware do Kafka. Isso faz com que os clientes invistam em hardware caro e desnecessário para seus projetos. Um bom engenheiro deve avaliar a escala de dados que o cliente deseja executar através do Kafka e desenvolver um plano sistemático de hardware para o processamento ideal de dados.

Devido à grande quantidade de dados que passam pelo Kafka por segundo, às vezes o sistema pode fazer backup e podem surgir problemas. Pode haver vários problemas – o líder pode quebrar ou os corretores podem falhar. Questões como essas precisam ser resolvidas o mais rápido possível.

Infelizmente, não é fácil encontrar um especialista em Kafka que possa entender esses problemas e corrigi-los o mais rápido possível. Embora o sistema seja tolerante a falhas, os engenheiros do Kafka devem compreender as falhas comuns do Kafka e garantir que tais eventos não prejudiquem o consumo de mensagens.

Como escolher o melhor desenvolvedor Kafka

O especialista perfeito em Kafka deve ter proficiência em linguagens de programação como Java, Golang, Dot Net e Python. Eles devem ser capazes de integrar Kafka com Hadoop, Spark e Storm, e devem ser capazes de implementar Kafka para aplicativos de clientes.

Um especialista em Kafka também deve compreender os requisitos de hardware para um projeto específico, como CPU/RAM, tipo e número de unidades, tipo de rede e sistemas de arquivos, entre outros. Todo esse hardware é imensamente significativo se você deseja desenvolver uma arquitetura Kafka com funcionamento ideal.

Os especialistas da Kafka também devem ser capazes de aconselhar seus clientes sobre quais provedores de nuvem devem escolher com base nos requisitos de sua rede. A largura de banda da rede pode ser um obstáculo significativo para o bom funcionamento do Kafka, portanto, saber tudo sobre os provedores de nuvem é fundamental para um engenheiro Kafka experiente.

Perguntas da entrevista de Kafka

Aqui estão algumas perguntas que você pode fazer aos desenvolvedores do Kafka antes de contratá-los:

Quais são algumas das APIs principais do Kafka e quais são suas funções?

Aqui está uma lista de APIs Core Kafka e sua lista de funções:

  • API de administração : usado para monitorar tópicos, corretores e configurações.
  • API do produtor: publica fluxos de dados de aplicativos em tópicos do Kafka nos clusters do Kafka.
  • API do consumidor: lê fluxos de dados de um ou mais tópicos.
  • API de fluxos: implementa microsserviços e aplicativos de processamento de fluxo para dados contínuos.
  • Conectar API: cria e executa conectores que leem ou gravam fluxos de sistemas externos.

Por que Kafka usa o ZooKeeper?

Kafka usa ZooKeeper para gerenciar tópicos, armazenar deslocamentos de mensagens e controlar nós de cluster. Um profissional Kafka deve saber a quantidade de ZooKeepers necessários para o bom funcionamento dos nós Kafka, dependendo da carga de trabalho. No máximo, 5 Zookeepers devem ser usados ​​em um ambiente.

O recurso de redundância do Kafka pode criar um problema para os clientes? E que solução você pode oferecer para isso?

Muitas cópias redundantes de dados no Kafka afetarão seu desempenho e aumentarão os custos de armazenamento. A solução ideal para os clientes seria usar o Kafka para armazenar dados provisoriamente e posteriormente migrar os dados para um banco de dados diferente. Isso deve reduzir custos indiretos e melhorar o desempenho.

Quais são algumas das ferramentas de sistema do Kafka e suas funções?

  • Criador de espelhos: essas ferramentas ajudam a espelhar clusters, ou seja, replicar clusters Kafka. Os dados são copiados de um tópico e gravados no tópico subsequente no cluster de destino.
  • Ferramenta de migração Kafka: Esta ferramenta permite a movimentação contínua de corretores de uma versão para outra. É uma ferramenta confiável que permite a sincronização fácil e eficiente de dados entre diferentes ambientes.
  • Verificador de compensação do consumidor: Esta é uma ferramenta essencial usada para depurar clientes. Também ajuda a verificar a eficiência do cluster de espelhamento.

Explique o papel do deslocamento.

As mensagens nas partições possuem um número de ID exclusivo denominado deslocamento. Ele identifica exclusivamente diferentes mensagens nas partições.

Descrição do trabalho

Procuramos um desenvolvedor Kafka altamente qualificado para se juntar à nossa equipe de design e desenvolvimento de software em larga escala. Procuramos jogadores de equipe inteligentes que possam codificar e manter aplicações de médio a grande porte. O Desenvolvedor Kafka também deve ser bom em documentação e ser capaz de cumprir prazos. Se você é um orientado por objetivos Especialista em Kafkaé uma excelente oportunidade para você mostrar suas habilidades.

Responsabilidades

  • Escreva aplicativos da web reutilizáveis ​​e confiáveis.
  • Crie projetos internos e de cliente com base em microsserviços de inicialização Spring para configuração do Kafka.
  • Configurar ambientes de produção e teste do Kafka
  • Implementação de API para chamadas Spark e Spring.
  • Melhore o desempenho e a funcionalidade dos sistemas e diminua a latência.
  • Implemente a movimentação de dados de e para HDFS de diferentes fontes.
  • Coordenar com equipes internas e externas para entender os requisitos de negócios
  • Siga as melhores práticas e padrões do setor
  • {{Adicione outras responsabilidades relevantes}}

Habilidades e qualificações

  • Conhecimento de Java e Golang. Também deve ter experiência anterior com Kafka.
  • Experiência em projetar códigos e módulos reutilizáveis ​​usando Zookeeper, Streams e corretores
  • Compreensão de JDBC, JMS e MQ.
  • Experiência comprovada com Kafka Rest Proxy
  • Experiência com conversores Kafka.
  • Experiência com ferramentas de redundância, ferramentas de cluster e ferramentas de monitoramento.
  • Conhecimento de RDBMS, ecossistema Hadoop, configuração de alertas.
  • Habilidades de resolução de problemas e espírito de equipe
  • {{Adicione outras estruturas ou bibliotecas relacionadas à sua pilha de desenvolvimento}}
  • {{Liste o nível de escolaridade ou certificação necessária}}

Conclusão

Kafka se tornou uma das plataformas mais populares para streaming de mensagens. É rápido, escalonável, confiável e possui alto desempenho. Como resultado da sua crescente popularidade, permitiu que muitos consumidores em todo o mundo implementassem um sistema eficiente para processamento de dados em grande escala.

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