Dec 19 2024 21 mins 8
Kafka, aber in R? Das geht jetzt! In dieser Folge klären wir, warum Kafka für schnelle Datenströme unverzichtbar ist und warum unser neuer R-Kafka-Client ein Gamechanger ist. Was ist Kafka, wofür braucht man es (oder auch nicht), und wie funktioniert unser Paket? Hört rein und probiert es aus!
Zusammenfassung
- Apache Kafka als schnelles, ausfallsicheres System für Event-Streaming und Datenströme
- Einsatzbereiche: Überall wo Daten fortlaufend und in Echtzeit verarbeitet werden
- Unser R Kafka Client ermöglicht nun die direkte Nutzung von Kafka in R, ohne Umweg über Python
- Features: Consumer/Producer-Modelle, asynchrone Datenverarbeitung, hohe Performance und Ausfallsicherheit
- Ausblick: Veröffentlichung auf CRAN, Admin-Client für Cluster-Management, Blogartikel mit Beispiel (siehe unten in den Links)
Links
- Apache Kafka https://kafka.apache.org/
- Confluent https://www.confluent.io/
- Rcpp (CRAN) https://cran.r-project.org/web/packages/Rcpp/index.html
- reticulate (CRAN) https://cran.r-project.org/web/packages/reticulate/index.html
- R Paket kafka auf GitHub https://github.com/INWTlab/r-kafka
- Blogartikel zum R Paket kafka https://www.inwt-statistics.de/blog/r-paket-kafka
- nats https://nats.io/
- Azure EventHub https://azure.microsoft.com/de-de/products/event-hubs
- Redpanda https://www.redpanda.com/
- Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an [email protected]
