文件名称：mapr-kafka-avro:弹性地图Kafka Micro服务（生产者和消费者）
文件大小：242KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 11:29:39
Java
使用Spring Cloud Stream + Avro + MapR Kafka进行架构演化 服务/生产者/消费者模式的发展始终具有挑战性。 作为一名架构师/开发人员，我想设计自己的服务/生产者/消费者以适应不同的有效负载方案。 在大数据世界中，这个问题变得越来越严重。 让我们进一步探讨这个问题。 MapR为构建Data Lake提供了强大的支持。 建立数据湖的基石之一是“数据摄取”。 数据工程师/开发人员始终寻求构建可承受架构更改的弹性服务/数据管道。 但是问题是如何？ 因此，我开始探索如何构建对不同有效负载演变具有弹性的MapR Kafka生产者/消费者。 我研究的结果是我的GitHub项目-“ mapr-kafka-avro”。 该项目是使用MapR Kafka + Apache Avro + Spring Cloud Stream构建的，并演示了： 使用基于Spring C
【文件预览】：
mapr-kafka-avro-master
----avro-consumer()
--------.DS_Store(6KB)
--------mvnw.cmd(5KB)
--------mvnw(6KB)
--------src()
--------.mvn()
--------pom.xml(6KB)
--------.gitignore(268B)
----MapRKafkaAvro.jpg(39KB)
----schema-registry()
--------mvnw.cmd(5KB)
--------mvnw(6KB)
--------src()
--------.mvn()
--------pom.xml(4KB)
--------.gitignore(268B)
----avro-producer2()
--------.DS_Store(6KB)
--------mvnw.cmd(5KB)
--------mvnw(6KB)
--------src()
--------.mvn()
--------pom.xml(6KB)
--------.gitignore(268B)
----README.md(6KB)
----pom.xml(777B)
----avro-producer1()
--------.DS_Store(6KB)
--------mvnw.cmd(5KB)
--------mvnw(6KB)
--------src()
--------.mvn()
--------pom.xml(6KB)
--------.gitignore(268B)
----.gitignore(328B)