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  1. 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 ...

  2. Apache Kafka is a scalable, high-performance, and fault-tolerant platform for data pipelines, streaming analytics, and mission-critical applications. Learn how Kafka is used by thousands of companies across various industries and how to connect, process, and store streams of events.

  3. Apache Kafka es una plataforma distribuida para la transmisión de datos que permite publicar, almacenar y procesar flujos de eventos de forma inmediata. Conozca cómo Apache Kafka apoya la integración ágil, los microservicios y los casos prácticos que requieren alta productividad y capacidad de ajuste.

  4. Conoce la vida y la obra de Franz Kafka, uno de los autores más influyentes del siglo XX. Descubre sus novelas más famosas, como La metamorfosis, El proceso o El castillo, y sus temas recurrentes, como la angustia, la burocracia y la muerte.

  5. Apache Kafka es un proyecto de intermediación de mensajes de código abierto desarrollado por LinkedIn y donado a la Apache Software Foundation escrito en Java y Scala. El proyecto tiene como objetivo proporcionar una plataforma unificada, de alto rendimiento y de baja latencia para la manipulación en tiempo real de fuentes de datos.

  6. Apache Kafka is an event streaming platform used to collect, process, store, and integrate data at scale. It has numerous use cases including distributed streaming, stream processing, data integration, and pub/sub messaging. In order to make complete sense of what Kafka does, we'll delve into what an event streaming platform is and how it works.

  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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