{"id":165663,"date":"2026-01-28T12:39:14","date_gmt":"2026-01-28T11:39:14","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=165663"},"modified":"2026-02-06T04:39:44","modified_gmt":"2026-02-06T03:39:44","slug":"apache-kafka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/apache-kafka","title":{"rendered":"Apache Kafka: Die Plattform zur Verarbeitung von Echtzeitdaten"},"content":{"rendered":"<p><strong>Apache Kafka ist eine Plattform zur Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten. Finde alles heraus, was du wissen musst, um Kafka zu meistern.<\/strong><\/p>\nDie <b>Verarbeitung von Daten per Streaming <\/b>bietet viele Vorteile. Insbesondere l\u00e4sst sich auf diese Weise eine Data-Engineering-Architektur effizienter umsetzen. Allerdings sind daf\u00fcr zus\u00e4tzliche Technologien erforderlich. Eine dieser Technologien ist Apache Kafka.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-apache-kafka\">Was ist Apache Kafka?<\/h2>\nApache Kafka ist <b>eine Open-Source-Plattform f\u00fcr das Streaming von Daten<\/b>. Urspr\u00fcnglich wurde sie intern von LinkedIn als Messaging-Queue entwickelt. Inzwischen hat sich das Tool jedoch stark weiterentwickelt und es gibt immer mehr Anwendungsf\u00e4lle.\n\nDiese Plattform ist <b>in Scala und Java <\/b>geschrieben. Sie ist jedoch mit einer Vielzahl von Programmiersprachen kompatibel.\n\nIm Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Message-Queues wie RabbitMQ <b>h\u00e4lt Kafka Nachrichten fest, <\/b>nachdem sie eine bestimmte Zeit lang verbraucht wurden. Nachrichten werden nicht sofort nach der Best\u00e4tigung des Empfangs gel\u00f6scht.\n\nAu\u00dferdem sind Messaging-Warteschlangen normalerweise so konzipiert, dass sie sich vertikal ausdehnen, indem sie einem Rechner mehr Leistung hinzuf\u00fcgen. <b>Kafka<\/b> hingegen <b>expandiert horizontal durch das Hinzuf\u00fcgen <\/b>zus\u00e4tzlicher <b>Knoten <\/b>zum Servercluster.\n\nEs ist wichtig zu wissen, dass <b>Kafka verteilt ist<\/b>. Das bedeutet, dass seine Kapazit\u00e4ten elastisch sind. Du kannst einen Cluster einfach durch Hinzuf\u00fcgen von Knoten, d. h. Servern, erweitern.\n\nEine weitere Besonderheit von Kafka ist <b>seine geringe Latenz<\/b>. Das bedeutet, dass sie die Verarbeitung vieler Daten in Echtzeit bew\u00e4ltigen kann.\n\n<iframe title=\"What is Apache Kafka\u00ae?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/06iRM1Ghr1k?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-wichtigsten-konzepte-von-apache-kafka\">Die wichtigsten Konzepte von Apache Kafka<\/h2>\nUm die Funktionsweise von Apache Kafka zu verstehen, muss man mehrere Konzepte verstehen. Zun\u00e4chst einmal ist <b>ein &#8222;Ereignis&#8220; <\/b>ein atomares St\u00fcck Daten. Ein Ereignis wird zum Beispiel erzeugt, sobald sich ein Benutzer an einem System anmeldet.\n\nEin Ereignis kann auch als <b>eine Nachricht <\/b>gesehen werden, die <b>Daten enth\u00e4lt<\/b>. Diese Nachricht kann verarbeitet und bei Bedarf irgendwo gespeichert werden. Um beim Beispiel der Registrierung in einem System zu bleiben, wird das Ereignis eine Nachricht sein, die Informationen wie den Benutzernamen, die E-Mail-Adresse oder das Passwort enth\u00e4lt. Kafka ist also eine Plattform, die es erm\u00f6glicht, mit Ereignisstr\u00f6men zu arbeiten.\n\n<b>Ereignisse werden von &#8222;Produzenten&#8220; geschrieben<\/b>: ein weiteres Vorzeigekonzept. Es gibt verschiedene Arten von Produzenten: Webserver, Anwendungskomponenten, IoT-Ger\u00e4te &#8230; alle schreiben Ereignisse und \u00fcbermitteln sie an Kafka. Ein angeschlossenes Thermometer wird z. B. jede Stunde &#8222;Ereignisse&#8220; produzieren, die Informationen \u00fcber Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Windgeschwindigkeit enthalten.\n\nUmgekehrt ist <b>der &#8222;Consumer&#8220; oder &#8222;Verbraucher&#8220; <\/b>eine Entit\u00e4t, die Datenereignisse nutzt. Er erh\u00e4lt die vom Produzenten geschriebenen Daten und verwendet sie. Beispiele hierf\u00fcr sind Datenbanken, Data Lakes oder analytische Anwendungen. Eine Entit\u00e4t kann sowohl Produzent als auch Konsument sein, wie z. B. Anwendungen oder Anwendungskomponenten.\n\nProduzenten <b>ver\u00f6ffentlichen Ereignisse in <\/b>Kafka-<b>&#8222;Topics&#8220;.<\/b> Verbraucher k\u00f6nnen sich anmelden, um Zugang zu den von ihnen ben\u00f6tigten Daten zu erhalten. Topics sind Ereignisfolgen, und jedes Topic kann Daten f\u00fcr mehrere Verbraucher bereitstellen. Daher werden Produzenten manchmal als &#8222;Publisher&#8220; und Konsumenten als &#8222;Subscibers&#8220; bezeichnet.\n\n<b>Kafka vermittelt <\/b>zwischen Anwendungen, die Daten erzeugen, und Anwendungen, die Daten verbrauchen. Ein Kafka-Cluster besteht aus mehreren Servern, die als &#8222;Knoten&#8220; bezeichnet werden.\n\n<b>Broker&#8220; sind Softwarekomponenten, die <\/b>auf einem Knoten ausgef\u00fchrt werden. Sie werden auf mehrere Broker in einem Kafka-Cluster verteilt, weshalb es sich um eine verteilte L\u00f6sung handelt.\n\nEs gibt <b>mehrere Kopien der Daten auf einem Cluster, <\/b>und diese Kopien werden als &#8222;Repliken&#8220; bezeichnet. Dieser Mechanismus macht Kafka stabiler, fehlertoleranter und zuverl\u00e4ssiger. Die Informationen gehen nicht verloren, wenn ein Broker ein Problem hat. Ein anderer \u00fcbernimmt die Arbeit.\n\nSchlie\u00dflich <b>dienen die Partitionen dazu, die Daten <\/b>zwischen den Brokern zu <b>replizieren. <\/b>Jedes Kafka-Topic ist in mehrere Partitionen unterteilt, und jede Partition kann auf einem separaten Knoten platziert werden.\n\n<iframe title=\"What is Kafka?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/aj9CDZm0Glc?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Lernen, Apache Kafka zu benutzen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-sind-die-anwendungsfalle-von-apache-kafka\">Was sind die Anwendungsf\u00e4lle von Apache Kafka?<\/h2>\nEs gibt viele Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Apache Kafka. Es wird f\u00fcr <b>die Verarbeitung von Daten in Echtzeit <\/b>verwendet. Viele moderne Systeme erfordern, dass Daten verarbeitet werden, sobald sie verf\u00fcgbar sind.\n\n<b>Im Finanzbereich ist es z<\/b>. B. unerl\u00e4sslich, betr\u00fcgerische Transaktionen sofort zu blockieren. Ebenso m\u00fcssen bei der vorausschauenden Wartung die Datenstr\u00f6me von den Ger\u00e4ten kontinuierlich \u00fcberwacht werden, um Alarm zu schlagen, sobald Probleme erkannt werden.\n\nAuch <b>vernetzte Objekte <\/b>erfordern eine Datenverarbeitung in Echtzeit. In diesem Zusammenhang ist Kafka sehr n\u00fctzlich, da es die \u00dcbertragung und Verarbeitung per Streaming erm\u00f6glicht.\n\nUrspr\u00fcnglich wurde Kafka von Linkedin <b>f\u00fcr das Tracking von App-Aktivit\u00e4ten <\/b>entwickelt. Dies ist also sein urspr\u00fcnglicher Anwendungsfall. Jedes Ereignis, das in der Anwendung stattfindet, kann im entsprechenden Kafka-Topic ver\u00f6ffentlicht werden.\n\n<b>Klicks, Registrierungen, Likes, <\/b>Verweildauer auf einer Seite &#8211; all diese Ereignisse k\u00f6nnen an die Kafka-Topics weitergeleitet werden. Consumer-Anwendungen k\u00f6nnen diese Topics abonnieren und die Daten f\u00fcr verschiedene Zwecke verarbeiten: \u00dcberwachung, Analyse, Berichte, Newsfeeds, Personalisierung&#8230;\n\nDar\u00fcber hinaus wird Apache Kafka f\u00fcr <b>Logging- und \u00dcberwachungssysteme <\/b>verwendet. Es ist m\u00f6glich, Logs auf Kafka-Topics zu ver\u00f6ffentlichen, und diese Logs k\u00f6nnen f\u00fcr eine gewisse Zeit auf einem Kafka-Cluster gespeichert werden. Sie k\u00f6nnen dann aggregiert und verarbeitet werden.\n\nEs ist m\u00f6glich, <b>Pipelines aufzubauen, die <\/b>aus mehreren Produzenten und Consumern bestehen, in denen die Logs auf eine bestimmte Art und Weise verarbeitet werden. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen die Logs auf herk\u00f6mmlichen L\u00f6sungen gespeichert werden.\n\nWenn ein System <b>eine dedizierte Komponente f\u00fcr die \u00dcberwachung <\/b>enth\u00e4lt, kann diese Komponente Daten aus den Kafka-Topics lesen. Das macht dieses Werkzeug f\u00fcr die Echtzeit\u00fcberwachung n\u00fctzlich.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-sind-die-vorteile-von-kafka\">Was sind die Vorteile von Kafka?<\/h2>\nDer Einsatz von Apache Kafka bringt mehrere wichtige Vorteile f\u00fcr Unternehmen. Dieses Werkzeug wurde entwickelt, um <b>drei spezifische Anforderungen zu erf\u00fcllen<\/b>: ein Publish\/Subscribe-Messaging-Modell f\u00fcr die Verteilung und den Verbrauch von Daten bereitzustellen, die langfristige Speicherung von Daten zu erm\u00f6glichen und den Zugriff auf und die Verarbeitung von Daten in Echtzeit zu erm\u00f6glichen.\n\nIn diesen drei Bereichen zeichnet sich Kafka aus. Obwohl es nicht so vielseitig ist wie andere Nachrichtensysteme, <b>konzentriert sich <\/b>diese L\u00f6sung <b>auf die Verteilung und ein <\/b>streaming-f\u00e4higes <b>Publish\/Subscribe-Modell<\/b>.\n\nDar\u00fcber hinaus zeichnet sich Apache Kafka durch <b>Datenpersistenz<\/b>, Fehlertoleranz und Wiederholbarkeit aus. Daten werden auf dem Cluster repliziert, und die Elastizit\u00e4t erm\u00f6glicht die gemeinsame Nutzung von Daten auf Partitionen, um die Datenlast und das Datenvolumen zu erh\u00f6hen. Topics und Partitionen vereinfachen auch den Zugriff auf Daten.\n\nApache Kafka wurde als <b>Kommunikationsschicht f\u00fcr die <\/b>Verarbeitung von Logs in Echtzeit konzipiert und eignet sich nat\u00fcrlich f\u00fcr Streaming-Anwendungen in Echtzeit. Daher ist dieses Tool ideal f\u00fcr Anwendungen geeignet, die eine Kommunikationsinfrastruktur betreiben, die gro\u00dfe Datenmengen in Echtzeit verteilen kann.\n\nDurch die <b>Kombination von <\/b>Messaging- und Streaming-Funktionen bietet Kafka eine einzigartige M\u00f6glichkeit, Aufzeichnungen in Echtzeit zu ver\u00f6ffentlichen, zu abonnieren, zu speichern und zu verarbeiten. Die persistente Speicherung von Daten in einem Cluster erm\u00f6glicht eine hohe Fehlertoleranz.\n\nDar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht es diese Plattform, <b>Daten schnell und effizient <\/b>in Form von Datens\u00e4tzen, Nachrichten oder Streams zu <b>verschieben<\/b>. Das ist der Schl\u00fcssel zur Interkonnektivit\u00e4t und erm\u00f6glicht es, Daten in Echtzeit zu inspizieren, umzuwandeln und auszuwerten.\n\nSchlie\u00dflich <b>erm\u00f6glicht die Connector API die Integration <\/b>zahlreicher L\u00f6sungen von Drittanbietern, anderer Messenger-Systeme oder \u00e4lterer Anwendungen \u00fcber Konnektoren oder Open-Source-Tools. Je nach den Anforderungen der Anwendung stehen verschiedene Konnektoren zur Verf\u00fcgung.\n\n<iframe title=\"Apache Kafka in 6 minutes\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Ch5VhJzaoaI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Entdecke Apache Kafka<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-welche-grenzen-hat-kafka\">Welche Grenzen hat Kafka?<\/h2>\nDennoch ist Kafka nicht f\u00fcr alle Situationen geeignet. Dieses Tool ist nicht geeignet, um ein <b>kleines Volumen an t\u00e4glichen Nachrichten zu verarbeiten<\/b>. Es ist f\u00fcr gro\u00dfe Mengen konzipiert. Bis zu einigen tausend Nachrichten pro Tag sind traditionelle Nachrichtenwarteschlangen wie RabbitMQ besser geeignet.\n\nAu\u00dferdem ist es mit Kafka nicht m\u00f6glich, <b>Daten einfach &#8222;on the fly&#8220; umzuwandeln<\/b>. Es ist notwendig, eine komplexe Interaktionspipeline zwischen Produzenten und Konsumenten aufzubauen und das System in seiner Gesamtheit zu pflegen. Dies erfordert einen hohen Zeit- und Arbeitsaufwand. Daher sollte diese L\u00f6sung f\u00fcr ETL-Aufgaben vermieden werden, insbesondere wenn eine Echtzeitverarbeitung erforderlich ist.\n\nSchlie\u00dflich ist es nicht sinnvoll, Kafka anstelle <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datenbank-data-management-weiterbildung\">einer Datenbank<\/a> zu verwenden. Diese Plattform ist nicht f\u00fcr die Langzeitspeicherung geeignet. Die Daten k\u00f6nnen zwar f\u00fcr einen bestimmten Zeitraum aufbewahrt werden, aber dieser Zeitraum sollte nicht zu lang sein. Au\u00dferdem bewahrt Kafka Kopien der Daten auf, was die Speicherkosten in die H\u00f6he treibt. Du solltest dich f\u00fcr eine Datenbank entscheiden, die f\u00fcr die Datenspeicherung optimiert ist, verschiedene Abfragesprachen unterst\u00fctzt und das Einf\u00fcgen und Abrufen von Daten erm\u00f6glicht.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wie-lerne-ich-apache-kafka-zu-benutzen-die-data-scientist-weiterbildung\">Wie lerne ich, Apache Kafka zu benutzen? Die Data Scientist-Weiterbildung<\/h2>\nDie Beherrschung von Kafka ist eine gefragte Kompetenz in Unternehmen, da viele Organisationen heutzutage Daten in Echtzeit verarbeiten m\u00fcssen. Daher kann das Erlernen des Umgangs mit diesem Tool viele T\u00fcren \u00f6ffnen.\n\nUm diese Meisterschaft zu erlangen, kannst du dich f\u00fcr die Liora-Weiterbildung entscheiden. Apache Kafka ist neben Spark Streaming das Herzst\u00fcck des Moduls &#8222;Big Data Vitesse&#8220; in <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">unserer Data Engineer-Schulung<\/a>.\n\nDieser Kurs vermittelt dir alle F\u00e4higkeiten und Kenntnisse, die du brauchst, um <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-engineer-rolle-kompetenzen-gehalt\">Dateningenieur zu werden<\/a>. In den anderen Modulen geht es um Programmierung, Datenbanken, Big Data Volume und Automatisierung.\n\nEs handelt sich hierbei um eine <b>Ausbildung, die mit einem Bac+3 abgeschlossen werden kann<\/b>. Er kann in neun Monaten im Rahmen einer Weiterbildung oder in 11 Wochen im Bootcamp absolviert werden. Wie alle unsere Studieng\u00e4nge kombiniert der Blended-Learning-Ansatz Pr\u00e4senz- und Fernunterricht, um das Beste aus beiden Welten zu bieten.\n\nAm Ende des Kurses erhalten die Lernenden ein von der Sorbonne-Universit\u00e4t zertifiziertes Diplom. Von den Alumni <b>finden 93 % unmittelbar <\/b>nach der Ausbildung <b>eine Arbeit<\/b>.\n\nDie Gesamtkosten belaufen sich auf 5.000 \u20ac. Dieser Kurs kann <b>im Rahmen des pers\u00f6nlichen Ausbildungskontos <\/b>und auch von P\u00f4le Emploi \u00fcber die AIF finanziert werden. Entdecke unseren Data Engineer-Kurs!\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Beginnen Sie den Kurs Data Engineer<\/a><\/div><\/div>\n\n\nJetzt wei\u00dft alles \u00fcber Apache Kafka. Lerne <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\">auch Apache Airflow<\/a> kennen und unsere umfassende Einf\u00fchrung <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python\">in die Programmiersprache Python<\/a>.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Apache Kafka ist eine Plattform zur Verarbeitung von Echtzeit-Streaming-Daten. Finde alles heraus, was du wissen musst, um Kafka zu meistern.<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":165665,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-165663","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165663","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=165663"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165663\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216556,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/165663\/revisions\/216556"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/165665"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=165663"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=165663"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}