В своей практике с Kafka я работал и с простыми producer-consumer сценариями, и с потоковой обработкой данных. В частности, использовал Kafka Streams для реализации real-time обработки событий, агрегаций и фильтрации данных.

Опыт с Kafka оцениваю как уверенный: знаком с настройкой продюсеров и консьюмеров, пониманием партиционирования, управления смещениями (offsets), а также с обработкой ошибок и обеспечением гарантии доставки. Знаю, как интегрировать Kafka с Python-приложениями через библиотеки, например, confluent-kafka.

Пример простого продюсера на Python с использованием confluent-kafka:

from confluent_kafka import Producer

def delivery_report(err, msg):
    if err is not None:
        print(f"Message delivery failed: {err}")
    else:
        print(f"Message delivered to {msg.topic()} [{msg.partition()}]")

p = Producer({'bootstrap.servers': 'localhost:9092'})

p.produce('my_topic', key='key1', value='value1', callback=delivery_report)
p.flush()

Такой опыт позволяет эффективно использовать Kafka для построения масштабируемых и отказоустойчивых систем.

С Kafka вы работали в нативном режиме, просто producer-consumer, или была потоковая обработка? Как оцениваешь свой опыт с Kafka?