In diesem Video starten wir die Datenstreaming-Serie mit PySpark unter Verwendung von Kafka. In der vorherigen Sitzung haben wir die Grundlagen von PySpark behandelt und eine Batch-Verarbeitungspipeline entwickelt, der Link dazu befindet sich in der Beschreibung unten. Heute richten wir Apache Kafka, Debezium und Postgres für das Datenstreaming ein. Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, entwickeln wir einen Kafka-Producer und -Consumer, um das Datenstreaming zu testen. Richte jetzt deine Umgebung ein und mach dich bereit für das Datenstreaming!
Initialisiere die Replikationsberechtigungen
Füge die folgenden Zeilen ans Ende der pg_hba.conf-Konfigurationsdatei von PostgreSQL hinzu. Diese Zeilen konfigurieren die Client-Authentifizierung für die Datenbankreplikation.
############ REPLIKATION ##############
local replication postgres trust
host replication postgres 127.0.0.1/32 trust
host replication postgres ::1/128 trust
#apachekafka #Datenstreaming #etl
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In diesem Video behandelte Themen:
0:00 - Einführung in Apache Kafka, Debezium und Anforderungen
1:36 - Postgres Logische Replikation
2:43 - Docker Setup Übersicht
3:57 - Postgres Einrichtung
6:27- Kafka und Debezium Docker Setup
10:27 - Kafka Manager UI und Themen Erstellung
12:14 - Python Kafka Producer und Consumer
15:03 - Kafka Konsoleninteraktion