🔑Kafka Connect ValueToKey & ExtractField SMT - Gerenciamento de Chaves | Tutorial Prático скачать в хорошем качестве

🔑Kafka Connect ValueToKey & ExtractField SMT - Gerenciamento de Chaves | Tutorial Prático

-Inspirado e criado a partir da série do Robin Moffatt -    • 🎄 Twelve Days of SMT 🎄 - Day 1: InsertFiel...   https://github.com/mordp1/espetinhode... 🚀 Domine o gerenciamento de chaves no Kafka Connect com ValueToKey e ExtractField SMT! Neste tutorial hands-on, você vai aprender como usar as transformações ValueToKey e ExtractField para gerenciar chaves de mensagens de forma eficiente, melhorando particionamento, performance e compatibilidade com sistemas downstream. 🎯 O que você vai aprender: ✅ Configuração do ambiente Docker com Kafka Connect e MySQL ✅ Setup do JdbcSourceConnector sem transformações ✅ Implementação do ValueToKey SMT para definir chaves personalizadas ✅ Uso do ExtractField SMT para simplificar estruturas de chaves ✅ Encadeamento de SMTs para transformações avançadas ✅ Monitoramento com kcat e análise de resultados 🔑 Por que usar ValueToKey e ExtractField? Particionamento inteligente - Garanta que dados relacionados fiquem na mesma partição Performance otimizada - Melhore joins e processamento no Kafka Streams/ksqlDB Compatibilidade CDC - Prepare dados para Change Data Capture Integração simplificada - Facilite upserts em bancos relacionais Idempotência garantida - Evite duplicação de dados ⚡ Transformações demonstradas: 1. Mensagem original (sem key): key: null value: {"id": 123, "name": "João", "email": "joao@email.com"} 2. Com ValueToKey: key: {"id": 123} value: {"id": 123, "name": "João", "email": "joao@email.com"} 3. Com ValueToKey + ExtractField: key: 123 value: {"id": 123, "name": "João", "email": "joao@email.com"} 📋 Stack tecnológica: Apache Kafka & Kafka Connect MySQL Database Docker & Docker Compose Confluent JdbcSourceConnector kcat para monitoramento Schema Registry com Avro 💡 Casos de uso práticos abordados: CDC (Change Data Capture) - Sincronização de dados entre sistemas Event Sourcing - Garantir ordenação por entidade Kafka Streams Joins - Preparar dados para processamento complexo Data Warehousing - Otimizar cargas incrementais Microserviços - Garantir consistência entre serviços 🔧 Configurações demonstradas: json // ValueToKey "transforms.copyIdToKey.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.ValueToKey" "transforms.copyIdToKey.fields": "id" // ExtractField "transforms.extractKeyFromStruct.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.ExtractField$Key" "transforms.extractKeyFromStruct.field": "id" Gravado com OBS. Apache Kafka Connect = https://kafka.apache.org/documentatio... Confluet Hub = https://www.confluent.io/hub/ 🏷️ Tags: #KafkaConnect #ValueToKey #ExtractField #SingleMessageTransform #SMT #DataEngineering #ApacheKafka #MessageKeys #DataTransformation #CDC #KafkaStreams #ksqlDB #JdbcConnector #EventDriven #DataPartitioning 🎓 Ideal para: Engenheiros de Dados trabalhando com Kafka Desenvolvedores implementando CDC Arquitetos de dados orientados a eventos Profissionais usando Kafka Streams/ksqlDB Especialistas em integração de dados 💼 Benefícios empresariais: Redução de latência em processamentos Melhoria na consistência de dados Otimização de recursos computacionais Simplificação de arquiteturas complexas 👍 Gostou do conteúdo? Deixe seu like e se inscreva para mais tutoriais de Kafka Connect! 💬 Tem dúvidas sobre particionamento ou gerenciamento de chaves? Comenta aí! 🔔 Ative o sininho para não perder os próximos vídeos da série Kafka Connect SMT!