Confluent KSQL

Streaming-SQL für Apache Kafka

Confluent KSQL is the open source, streaming SQL engine that enables real-time data processing against Apache Kafka®. It provides an easy-to-use, yet powerful interactive SQL interface for stream processing on Kafka, without the need to write code in a programming language such as Java or Python. KSQL is scalable, elastic, fault-tolerant, and it supports a wide range of streaming operations, including data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization.

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Streaming-SQL für Apache Kafka

KSQL: Query Your Streams Without Writing Code
Enjoy real-time, fault-tolerant stream processing against Kafka today.

Mit diesen praktischen Ressourcen können Sie im Nu loslegen

ONLINE-TALK ZU STREAMING-SQL
FÜR APACHE KAFKA

Finden Sie heraus, wie Sie mit KSQL Echtzeit-Streaming-Anwendungen erstellen können. In diesem Talk wird die Architektur der KSQL-Engine erläutert und Sie erfahren, wie Sie interaktive, kontinuierliche Abfragen für Streaming-ETL und Echtzeit-Analytics konzipieren und implementieren können.

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ONLINE-TALK ZU STREAMING-SQL<br />FÜR APACHE KAFKA

Level Up your KSQL

Whether you are brand new to KSQL or ready to take it to production, now you can dive deep on core KSQL concepts, streams and tables, enriching unbounded data and data aggregations, scalability and security configurations, and more.

  • KSQL Introduction

    Get an introduction to the concept of stream processing with Apache Kafka and KSQL.

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  • KSQL and Core Kafka

    Learn about relating KSQL to clients, choosing the right API and how KSQL uses Kafka topics.

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  • KSQL Use Cases

    KSQL use cases include data exploration, arbitrary filtering, streaming ETL and more.

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  • Installing and Running KSQL

    Find out how to get KSQL, start the KSQL server and CLI, along with other syntax basics.

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  • KSQL Streams and Tables

    Distinguish a STREAM from a TABLE, and discover how streaming queries are unbounded.

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  • Reading Kafka Data from KSQL

    Explore Kafka topic data. Create a STREAM or TABLE. Identify fields, metadata and formats.

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  • Streaming and Unbounded Data

    Stream queries, read topics, discover persistent and non-persistent queries and more.

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  • Enriching data with KSQL

    Use scalar functions, change field types, filter and merge data and rekey streams with KSQL.

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  • Aggregations in KSQL

    Review various aggregate functions (e.g., MAX, MIN), windowing and late-arriving data.

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  • Taking KSQL to Production

    Build a streaming ETL pipeline, scale processing, secure KSQL and monitor KSQL performance.

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  • INSERT INTO in KSQL

    A brief tutorial on how to use INSERT INTO in KSQL.

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  • STRUCT in KSQL

    A brief tutorial on how to use STRUCT (Nested Data) in KSQL.

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Anwendungsfälle und Beispiele

01

Streaming-ETL

Apache Kafka ist eine beliebte Wahl für den Betrieb von Daten-Pipelines. KSQL vereinfacht die Daten-transformation innerhalb der Pipeline, so dass Nachrichten sauber in einem anderen System ankommen können.

CREATE STREAM vip_actions AS 
SELECT
userid, page, action FROM clickstream c LEFT JOIN users u ON c.userid = u.user_id
WHERE u.level = 'Platinum';
02

Erkennung von Anomalien

KSQL eignet sich hervorragend zur Erkennung von Mustern und Anomalien bei Echtzeit-Daten. Durch die sofortige Verarbeitung des Streams, wenn Daten eintreffen, können Sie ungewöhnliche Ereignisse sofort erkennen und richtig damit umgehen – mit einer Latenz im Millisekundenbereich.

CREATE TABLE possible_fraud AS
SELECT
card_number, count(*)
FROM authorization_attempts
WINDOW TUMBLING (SIZE 5 SECONDS)
GROUP BY
card_number
HAVING count(*) > 3;
03

Monitoring

Dank seiner Fähigkeit, skalierbare geordnete Nachrichten mit Stream-Verarbeitung bereitzustellen, wird Kafka häufig als Lösung für Log-Daten-Überwachung und -Warnungen eingesetzt. KSQL bietet eine vertraute Syntax zum Tracken, Verstehen und Verwalten von Warnungen.

CREATE TABLE error_counts AS 
SELECT
error_code, count(*) FROM monitoring_stream WINDOW TUMBLING (SIZE 1 MINUTE) WHERE type = 'ERROR' GROUP BY error_code;

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