Projetando pipelines de dados de streaming consistentes com Kafka, Spark e Flink

No mundo dos dados em tempo real, manter a integridade e a consistência dos dados entre redes distribuídas é um desafio significativo. Este curso abrangente baseado em texto orienta você através dos princípios fundamentais e estratégias práticas necessárias para construir pipelines de streaming robustos e tolerantes a falhas.\n\nVocê fará a transição da compreensão da ingestão básica de dados para o projeto de sistemas altamente confiáveis que evitam a perda e a duplicação de dados. Através de explicações claras, análises arquitetônicas e trechos de código estruturados, você ganhará a confiança para implementar garantias de processamento exatamente uma vez e gerenciar o processamento de fluxo stateful.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos centrais de arquiteturas orientadas a eventos e consistência de dados de streaming.\n- Configure o Apache Kafka para entrega de mensagens confiável e armazenamento tolerante a falhas.\n- Implemente processamento de fluxo stateful e operações de janela usando o Apache Spark.\n - Aplique os mecanismos de ponto de verificação e ponto de salvamento do Apache Flink para processamento exatamente uma vez.\n Este curso começa com conceitos fundamentais de dados de streaming, tempo de evento e modelos de consistência antes de passar para configurações práticas para Kafka, Spark e Flink. Você progredirá dos fundamentos teóricos para revisar padrões de arquitetura do mundo real e implementações baseadas em código.\n\nEste curso foi projetado para engenheiros de dados iniciantes, desenvolvedores de software e arquitetos de sistemas que desejam fazer a transição para o processamento de dados em tempo real. Nenhuma experiência prévia com frameworks de streaming é necessária, embora uma compreensão básica dos conceitos de programação seja útil.\n\nComece a ler hoje para construir pipelines de dados em tempo real resilientes nos quais você pode confiar.