Apache Kafka: Partições distribuídas e Producers - Parte 2

[@ShoowTM]

Cara, que didática insana, agradeço o esforço em nos ensinar, me assustei inicialmente com a quantidade de informações e finalizo o vídeo entendendo TUDO sem faltar um entendimento sequer.

[@diegorosadossantos8493]

Essa decisão de performance e perca de mensagens me lembrou muito a decisão entre TCP e UDP haha. Otimo conteudo

[@GilsonPaulino]

Muito bom o vídeo! Eu só não curto esse fundo musical... haha.

[@mariobressan6703]

Ficou muito claro a questão de partição leader e follower

[@AcacioSalgueiro]

Melhor que muito curso pago por aí....

[@matheusmgp1]

Perfeito só trabalhei com rabbitmq e agr estou estudando kafka,essa série está esclarecendo mt

[@luischayam4395]

Cara, sua explicação tá realmente, incrivel!

[@luanpaivadev]

Excelente didática!!! Muito bom...🚀

[@henriquealves9879]

Sensacional essa série!

[@Luisow748]

Excelente. Conteúdo de qualidade

[@kynio08]

Show de Bola. Série sensacional.

[@mimimiando]

Sensacional! um curso de Kafka bem consistente. Parabéns!

[@elder660]

Muito bom, parabêns...

[@summonedskullking]

Que série top!

[@prkarlosalberto]

Muito top o conteúdo

[@walbertcm]

Muito bom

[@josevieraflores8312]

excelent video!!!

[@marcosgois4296]

Excelente video como sempre !

[@IcaroMachadoClaro]

Muito bom!!!

[@QuakeCorporation]

Muito bom Wesley! Obrigado por compartilhar com nós esses conhecimentos, poderia rolar um e-book sobre essa série ein !? hahahah

[@LeonardoVinicius-leolegends]

Conteúdo sensacional! 👏🏼

[@mirodorea566]

Muito top o conteudo!

[@flavioroncat]

Show!

[@iury664]

essa distribuição das partições segue alguma estrutura de dados definida, ou é uma que fizeram pra esse ponto ?

[@rafaelpinho7548]

Muito bom o video

[@robertobutzkejunior4365]

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[@vlaskz]

28:48 : loop this.

[@henriquekutnercordeiro5838]

O curso é muito bom mas qual é o nome da música que toca na intro? kkkk

[@mariobressan6703]

Quanto ao número de vezes que uma mensagem é enviada, a idempotencia implica em ser exactly once? E quando ele tenta reescrever uma mensagem perdida, ele faz na mesma partição onde ocorreu o erro com a perda da mensagem original? Imagino que seja necessário uma Key para esse controle, mesmo que seja um hash gerado por ele

[@lucasninb5412]

Que conteúdo animal!

[@tiagotmds]

Boa tarde, sou de Recife, e gostaria de saber se alguém conhece algum case de sucesso que eu possa entrar em contato e conhecer mais da ferramenta?

[@pablomelo5230]

Fala galera, tudo bem?? Uma duvida, no caso da replication factory. Tenho minha particao X (leader) e minha particao Y (follower), envio 10 mensagens, o meu consumer leu 5 mensagens e logo o meu broker que tem a particao X caiu. Sendo assim o meu consumer vai ler da particao Y em outro broker, certo!? Porem corre o risco dele ler novamente as 5 mensagens que ja foram lidas, ou ele le a partir da onde ele parou?? Ficaria muito grato se alguem tirasse essa duvida para mim, Vlww

[@FullCycle]

Não corre, pois o Kafka "anota" até qual offset a mensagem foi consumida.

[@MarlonLuan]

Fiquei na dúvida qual seria um caso que usaria o ack 1, pois ele N teria tanta garantia nem seria tão rápido

[@FullCycle]

Na realidade ele é muito usado. Pois ele acaba sendo um meio termo. Ter a garantia do líder já é algo bem importante. Realmente há uma minimização bem grande de risco quanto a isso, logo, ele acaba sendo um meio termo.

[@thiagomarcello4672]

Muita gente usa ele e nem sabe. Usando Spring Boot o valor 1 é default 🤪

[@rafaelferreiraalves2258]

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