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  1. More than 80% of all Fortune 100 companies trust, and use Kafka. Apache Kafka is an open-source distributed event streaming platform used by thousands of companies for high-performance data pipelines, streaming analytics, data integration, and mission-critical applications.

  2. Apache Kafka es una plataforma distribuida para la transmisión de datos que permite no solo publicar, almacenar y procesar flujos de eventos de forma inmediata, sino también suscribirse a ellos. Está diseñada para administrar los flujos de datos de varias fuentes y enviarlos a distintos usuarios.

  3. Franz Kafka ( pronunciación en alemán: /ˌfʁant͡s ˈkafka/ ⓘ; Praga, Imperio austrohúngaro, actual capital de República Checa; 3 de julio de 1883- Kierling, Austria; 3 de junio de 1924) fue un escritor bohemio en lengua alemana. Su obra, de las más influyentes de la literatura universal, 1 2 es una de las pioneras en la fusión de ...

  4. 22 de may. de 2024 · Franz Kafka fue un autor checo cuya obra, escrita en lengua alemana, está considerada como una de las más influyentes de la literatura del siglo XX. Asociado al expresionismo y existencialismo, sus creaciones literarias lograron abarcar temas tan complejos como la condición del hombre contemporáneo, la angustia, la culpa, la burocracia, la ...

  5. Apache Kafka (Kafka) es una plataforma de transmisión distribuida de código abierto que permite (entre otras cosas) el desarrollo de aplicaciones impulsadas por eventos en tiempo real. ¿Qué significa esto?

  6. Apache Kafka es un almacén de datos distribuidos optimizado para la ingesta y el procesamiento de datos de streaming en tiempo real. Los datos de streaming son datos generados de forma continua por miles de orígenes de datos que, por lo general, envían los registros de datos en simultáneo. Una plataforma de streaming debe manejar este ...

  7. kafka.apache.org › introApache Kafka

    Kafka combines three key capabilities so you can implement your use cases for event streaming end-to-end with a single battle-tested solution: To publish (write) and subscribe to (read) streams of events, including continuous import/export of your data from other systems. To store streams of events durably and reliably for as long as you want.

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