En esta era digital, la necesidad de recopilar datos y analizarlos en tiempo real se ha vuelto casi obligatoria, ya que los tomadores de decisiones han comenzado a comprender el valor de los datos en tiempo real que reflejan la situación actual de las empresas. Esto se ha visto en prácticamente todos los dominios de la industria. Los datos en tiempo real son ahora una de las formas de cuantificar el rendimiento y tomar las acciones necesarias rápidamente. Debido a estas razones, la analítica en tiempo real ha ido ganando popularidad y en los próximos meses, podemos esperar presenciar un gran cambio en Big Data y Analytics, del procesamiento por lotes al procesamiento casi en tiempo real. Los proyectos de Apache como Kafka, Storm y Spark continúan siendo populares cuando se trata de procesamiento de transmisiones. A lo largo de los años, los ingenieros también han comenzado a integrar Kafka con Storm y Spark. Además, Confluent, una nueva startup fundada por los fundadores de Kafka, está intensificando el juego de Kafka. Esto ha dado lugar a una multitud de oportunidades profesionales en Apache Kafka en todo el mundo.
Antes de pasar al 'meollo' del tema, echemos un vistazo rápido a qué se trata Apache Kafka y qué hace.
¿Qué es Apache Kafka?
Kafka es un proyecto de intermediario de mensajes de código abierto desarrollado por Apache Software Foundation y está escrito en el lenguaje Scala. El objetivo de Kafka es proporcionar una plataforma unificada, de alto rendimiento y baja latencia para manejar las fuentes de datos en tiempo real. El diseño de Kafka se basa principalmente en registros de transacciones.
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Cuando se utiliza para el caso de uso correcto, Kafka tiene atributos únicos que lo convierten en una opción muy atractiva para la integración de datos. Características como escalabilidad, partición de datos, baja latencia y la capacidad de manejar una gran cantidad de consumidores diversos lo convierten en una buena opción para los casos de uso relacionados con la integración de datos.
Los otros usos de Kafka son el seguimiento de la actividad del sitio web, las métricas operativas, la agregación de registros y el procesamiento de transmisiones.
Popularidad de Apache Kafka
Kafka es tan popular que recientemente se había unido al club de las cuatro comas después de alcanzar 1,1 billones de mensajes por día (1,100,000,000,000 - cuatro comas… ¿entiendes?). La implementación de Apache Kafka en LinkedIn ha superado los 1,1 billones y es, con mucho, la implementación más grande de Kafka en producción en cualquier organización.
Kafka tuvo un gran impacto en la capacidad de LinkedIn para abordar datos que antes eran inaccesibles, pero que ahora están disponibles espontáneamente para su procesamiento. Los datos, como los datos de actividad del usuario y los datos de registro, que antes no se podían recopilar en los sistemas heredados de LinkedIn, ahora se recopilan fácilmente con Kafka. Kafka juega un papel fundamental en la configuración de la infraestructura de LinkedIn, así como para los cientos de otras organizaciones que han adoptado Kafka.
Dice analizó recientemente sus ofertas de trabajo en línea e identificó habilidades tecnológicas que se han disparado en términos de demanda. El resultado fue que Kafka llegó al Top 10. Es evidente que la habilidad de Kafka se está volviendo vital.
Carreras de Apache Kafka:
Veamos la tendencia laboral de Kafka desde un punto de vista global o una especie de global. Aunque el censo solo pertenece a Reino Unido y EE. UU., Nos da una muy buena idea de cómo le está yendo a Kafka (Fuente: Indeed Job Trends)
¿Cuál es la diferencia entre hashmap y hashtable?
De la imagen de arriba, es evidente que a Kafka le ha ido bastante bien. Kafka ha subido de rango y tiene más del doble de puestos de trabajo que en 2014.
Se ha observado una tendencia similar en Indeed, un popular portal de empleo con sede en EE. UU. También.
Tendencias salariales de Apache Kafka:
Kafka ha sido la palabra de moda últimamente cuando se trata de procesamiento en tiempo real. Dado que la demanda es alta y la tecnología como tal está funcionando bien, el paquete salarial para profesionales con habilidades en Kafka está a la par con los estándares de la industria.
Según Indeed, el salario medio de un profesional de Kafka es 122.000 USD por año . Esto es 112% más alto que los salarios promedio de otros trabajos. La tendencia salarial también indica un crecimiento constante y acelerado desde principios de 2015 que aún está en aumento.
¿Cuál es la diferencia entre hashtable y hashmap?
Ahora que hemos establecido que Apache Kafka es 'atractivo', veamos quién necesita tener esta habilidad.
¿Quién debería aprender Apache Kafka?
Kafka es una habilidad imprescindible para aquellos que quieran aprender las técnicas de Kafka y es muy recomendable para los siguientes profesionales:
- Desarrolladores que quieran acelerar su carrera como 'Kafka Big Data Developer'.
- Profesionales de testing que actualmente trabajan en sistemas de cola y mensajería.
- Arquitectos de Big Data que deseen incluir a Kafka en su ecosistema.
Project Managers involucrados en proyectos relacionados con sistemas de mensajería.
Conclusión:
Apache Kafka se ha convertido en el estándar de facto para el análisis de datos en tiempo real y LinkedIn no es la única empresa que está aprovechando vastos flujos de datos. Con Kafka, uno puede estar seguro de sobresalir en su carrera en Big Data Analytics.
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