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 podcast@inwt-statistics.de

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