I den här digitala tidsåldern har behovet av att samla in data och analysera dem i realtid nästan obligatoriskt, eftersom beslutsfattare har börjat förstå värdet av realtidsdata som återspeglar företagets nuvarande situation. Detta har observerats i praktiskt taget alla branscher. Realtidsdata är nu ett av sätten att kvantifiera prestanda och snabbt vidta nödvändiga åtgärder. På grund av dessa skäl har realtidsanalyser blivit allt populärare och under de kommande månaderna kan vi förvänta oss ett stort skifte i Big Data och Analytics, från batch till nästan realtidsbehandling. Apache-projekt som Kafka, Storm och Spark fortsätter att vara populära när det gäller strömbehandling. Under åren har ingenjörer också börjat integrera Kafka med Storm och Spark. Vidare intensifierar Confluent, en ny start som grundades av grundarna av Kafka, Kafka-spelet. Detta har gett upphov till en mängd olika karriärmöjligheter i Apache Kafka över hela världen.
Innan vi går vidare till ämnet 'kött', låt oss ta en snabb titt på vad Apache Kafka handlar om och vad det gör.
Vad är Apache Kafka?
Kafka är ett öppet källkodsprojekt som utvecklats av Apache Software Foundation och är skrivet på Scala-språket. Kafkas mål är att tillhandahålla en enhetlig plattform med hög genomströmning och låg latens för hantering av dataflöden i realtid. Kafkas design bygger huvudsakligen på transaktionsloggar.
När det används för rätt användning har Kafka unika attribut som gör det till ett mycket attraktivt alternativ för dataintegration. Funktioner som skalbarhet, datapartitionering, låg latens och möjligheten att hantera ett stort antal olika konsumenter gör att den passar bra för dataintegrationsrelaterade användningsfall.
De andra användningsområdena för Kafka är spårning av webbplatsaktiviteter, operativa mätvärden, loggaggregering och strömbehandling.
Popularitet för Apache Kafka
Kafka är så populärt att det nyligen gick med i de fyra kommaklubbarna efter att ha träffat 1,1 biljoner meddelanden per dag (1.100.000.000.000 - fyra komma ... förstår du det?). LinkedIns distribution av Apache Kafka har överträffat 1,1 biljoner och är den överlägset största distributionen av Kafka i produktion i någon organisation.
Kafka hade en allvarlig inverkan på LinkedIn förmåga att hantera data som tidigare var otillgängliga men nu spontant tillgängliga för bearbetning. Data som användaraktivitetsdata och loggdata som inte kunde samlas in tidigare i LinkedIn's äldre system samlas nu enkelt in med Kafka. Kafka spelar en avgörande roll i utformningen av LinkedIn's infrastruktur såväl som den för hundratals andra organisationer som har antagit Kafka.
Dice analyserade nyligen sina online jobbannonser och identifierade tekniska färdigheter som har skjutit i höjden när det gäller efterfrågan. Resultatet var att Kafka lyckades ta sig till topp 10. Det är uppenbart att Kafka-skicklighet blir vital.
Apache Kafka Karriärer:
Låt oss titta på jobbtrenden för Kafka ur en global eller sorts global synvinkel. Även om folkräkningen bara tillhör Storbritannien och USA, ger det oss en mycket bra uppfattning om hur Kafka mår (Källa: Indeed Job Trends)
python __init__ klass
Av bilden ovan är det uppenbart att Kafka har gjort det ganska bra. Kafka har flyttat upp rankningen och har mer än dubbelt så många jobb än 2014.
Liknande trend har observerats på Indeed, en populär amerikansk jobbportal också.
Apache Kafka löntrender:
Kafka har varit nyckelordet nyligen när det gäller bearbetning i realtid. Eftersom efterfrågan är hög och tekniken som sådan går bra är lönepaketet för yrkesverksamma med Kafka-skicklighet i linje med branschstandarderna.
Enligt Indeed är den genomsnittliga lönen för Kafka professional 122 000 USD per år . Detta är 112% högre än genomsnittliga löner för andra jobb. Lönetrenden indikerar också en stadig och zoomande tillväxt från början av 2015 som fortfarande ökar.
Nu när vi har konstaterat att Apache Kafka är 'hett', låt oss titta på vem som behöver ha denna skicklighet.
Vem ska lära sig Apache Kafka?
Kafka är en måste-färdighet för dem som vill lära sig Kafka-tekniker och rekommenderas starkt för följande yrkesverksamma:
- Utvecklare som vill påskynda sin karriär som ”Kafka Big Data Developer”.
- Testar proffs som för närvarande arbetar med kö- och meddelandesystem.
- Big Data Architects som vill inkludera Kafka i sitt ekosystem.
Projektledare involverade i projekt relaterade till meddelandesystem.
Slutsats:
Apache Kafka har blivit de facto-standarden för dataanalys i realtid och LinkedIn är inte det enda företaget som utnyttjar stora dataströmmar. Med Kafka kan man vara säker på att utmärka sig i sin Big Data Analytics-karriär.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
Relaterade inlägg: