Apache Kafka

Picture this: your Go application is like a overworked waiter at a Michelin-star restaurant. It’s taking orders (writes), serving dishes (reads), refilling drinks (updates), and dealing with “I-want-to-speak-to-the-manager” Karens (deletes) - all while wearing those uncomfortable dress shoes. Enter CQRS: the architectural equivalent of hiring a dedicated chef and sommelier team. Let’s cook up some scalable goodness! Why Your Code Needs Therapy (and CQRS) Traditional CRUD is like using a Swiss Army knife to perform brain surgery - possible, but messy....

Представьте: ваше приложение на Go похоже на перегруженного работой официанта в ресторане, отмеченном звездой Мишлен. Оно принимает заказы (записи), подаёт блюда (чтения), подливает напитки (обновления) и разбирается с «хочу поговорить с менеджером» Кэрри — всё это в неудобных туфлях. На помощь приходит CQRS — архитектурный аналог найма команды шеф-поваров и сомелье. Давайте создадим масштабируемое решение! Почему вашему коду нужна терапия (и CQRS) Традиционный CRUD подобен использованию швейцарского армейского ножа для проведения нейрохирургии — возможно, но грязно....

Picture this: You’re trying to drink from a firehose of data while juggling squirrels. That’s modern data engineering without proper tools. Let’s replace that chaos with a elegant data plumbing system using Apache NiFi and Kafka Connect. By the end of this guide, you’ll be flowing data like a pro plumber (minus the wrench marks on your keyboard). Building Your Data Plumbing Station First, let’s set up our toolkit with Docker:...

Представьте: вы пытаетесь пить из пожарного шланга с данными и одновременно жонглировать белками. Именно так выглядит современный инжиниринг данных без подходящих инструментов. Давайте заменим этот хаос на элегантную систему обработки данных с помощью Apache NiFi и Kafka Connect. К концу этого руководства вы будете работать с данными как профессионал (без следов гаечного ключа на клавиатуре). Создание вашей станции для работы с данными Сначала настроим наш инструментарий с помощью Docker: version: '3....

Introduction to Real-Time Analytics Real-time analytics is about processing data as soon as it’s generated, providing immediate insights to users. This is crucial in today’s fast-paced world, where decisions need to be made quickly based on the latest information. Two powerful tools that enable real-time analytics are Apache Kafka and ClickHouse. Kafka is a distributed streaming platform that efficiently handles high-volume data streams, while ClickHouse is a column-oriented database designed for fast querying and analysis of large datasets....