Seminar CrateDB – Datenintegration mit Kafka, Flink und Streaming-Pipelines

Datenpipelines müssen hohe Ereignisraten, Schemaänderungen, Teilfehler und Wiederholungen beherrschen, ohne Datenqualität oder Betriebstransparenz zu verlieren. Das Seminar behandelt Batch- und Streaming-Aufnahme von der Schnittstellenvereinbarung bis zur produktiven Überwachung.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele und fachliche Einordnung

• Batch-, Micro-Batch-, Streaming- und CDC-Verfahren passend zum Datenfluss auswählen
• COPY, Bulk-Inserts, Kafka Connect, Flink und eigene Consumer effizient einsetzen
• Idempotenz, Schemaentwicklung, Backpressure und Fehlerkanäle kontrolliert umsetzen
• Durchsatz, Latenz, Datenqualität, Sicherheit und Betrieb gemeinsam optimieren

Schrittweise Seminarinhalte

1. Schritt 1: Datenfluss und Serviceziele modellieren

   Quellen, Ereignisrate, Reihenfolge, Latenz, Vollständigkeit, Wiederholbarkeit, Zieltabellen und Betriebsverantwortung werden verbindlich beschrieben.

2. Schritt 2: Zieltabelle auf Aufnahme und Abfrage abstimmen

   Datentypen, Primärschlüssel, Partitionierung, Sharding, Replikation und Objektstruktur werden aus Datenfluss und späteren Abfragen abgeleitet.

3. Schritt 3: Dateibasierte Übernahme mit COPY planen

   Dateiformat, Kompression, Speicherort, Parallelität, fehlerhafte Zeilen und Wiederanlauf werden für große Initial- oder Nachladungen festgelegt.

4. Schritt 4: Bulk-Inserts dimensionieren

   Batchgröße, Payload, Parallelität, Timeout, Refresh-Verhalten und Fehlerauswertung werden mit realistischen Messdaten optimiert.

5. Schritt 5: Kafka-Themen und Schlüssel gestalten

   Topic-Aufteilung, Partitionen, Nachrichtenschlüssel, Schema, Header und Aufbewahrung werden auf Zielschlüssel und Parallelität abgestimmt.

6. Schritt 6: Kafka-Connect-Sink konfigurieren

   Verbindung, Tabellenabbildung, Batchverhalten, Fehlerbehandlung, Dead-Letter-Queue und sichere Zugangsdaten werden reproduzierbar eingerichtet.

7. Schritt 7: Eigene Consumer robust implementieren

   Offset-Verwaltung, Commit-Zeitpunkt, Idempotenz, Retry, Backoff, Abbruch und geordnete Abschaltung werden im Anwendungscode kontrolliert.

8. Schritt 8: Flink-Pipeline aufbauen

   Quellen, Transformationen, Ereigniszeit, Checkpoints, JDBC-Sink, Parallelität und Wiederanlauf werden zu einem konsistenten Datenstrom verbunden.

9. Schritt 9: CDC-Ereignisse verarbeiten

   Insert, Update, Delete, Snapshot-Phase, Reihenfolge und Schemaänderungen werden in eindeutige Zieloperationen übersetzt.

10. Schritt 10: Schemaentwicklung beherrschen

    Neue Felder, Typänderungen, optionale Werte, inkompatible Ereignisse und versionierte Verträge werden ohne unkontrollierte Ausfälle eingeführt.

11. Schritt 11: Dubletten und verspätete Ereignisse behandeln

    Fachschlüssel, Ereignis-ID, Zeitstempel, Upsert-Regel und Korrekturfenster verhindern Mehrfachzählung und inkonsistente Zustände.

12. Schritt 12: Backpressure und Überlast steuern

    Quellrate, Consumer-Lag, Queue, Batchgröße, Parallelität und Clusterkapazität werden mit Schutzgrenzen und Drosselung verbunden.

13. Schritt 13: Fehlerkanäle und Nachbearbeitung einrichten

    Permanente Datenfehler, temporäre Infrastrukturfehler und fachliche Quarantäne werden getrennt protokolliert, korrigiert und erneut verarbeitet.

14. Schritt 14: Datenqualität im Strom prüfen

    Pflichtfelder, Wertebereiche, Zeitlogik, Referenzdaten und Mengenabgleich werden während und nach der Aufnahme automatisiert kontrolliert.

15. Schritt 15: Sicherheit durchgängig umsetzen

    TLS, Rollen, Geheimnisse, Netzwerkpfade, Mandantentrennung und minimierte Rechte werden für jede Pipeline-Komponente abgestimmt.

16. Schritt 16: Leistung systematisch messen

    Ende-zu-Ende-Latenz, Durchsatz, Fehlerquote, Lag, Batchdauer, Clusterlast und Abfragestörung werden in einem gemeinsamen Testprofil erfasst.

17. Schritt 17: Produktionsbetrieb organisieren

    Deployment, Konfiguration, Alarmierung, Runbooks, Reprocessing, Kapazitätsplanung und Eigentümerschaft werden als Betriebsstandard dokumentiert.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Initiale Massendatenübernahme mit COPY und messbarer Qualitätskontrolle
• Aufbau eines Kafka-Connect-Datenflusses mit Dead-Letter-Queue
• Implementierung einer idempotenten Micro-Batch-Pipeline mit Teilfehlern
• Flink-Szenario mit Checkpoint, Neustart und verspäteten Ereignissen
• Lasttest mit Backpressure, Lag-Messung und abgestimmter Clusterkapazität

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineers, Streaming-Teams, Integrationsentwicklung, Plattformbetrieb, Solution Architects und technische Datenverantwortung.

Voraussetzungen: Sichere SQL-Grundlagen, Verständnis von Nachrichten- oder Streaming-Systemen sowie Programmier- oder Konfigurationserfahrung in Datenpipelines.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Live-Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- und SQL-Schritte, praktische Übungen sowie kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangsdaten, Prüfpunkten und einer knappen technischen Dokumentation, damit die erarbeiteten Verfahren wiederholbar bleiben.