#62: Kafka und Datenströme erklärt – und wie das jetzt auch in R läuft

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 [email protected]

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