Introduit le traitement de flux de données, couvrant le traitement par lots vs le traitement de flux, des informations en temps réel, des applications, des défis et des outils comme Apache Kafka et Spark Streaming.
Introduit la sémantique des flux réactifs, en mettant l'accent sur la contre-pression, le contrôle du débit, les méthodes comme signaux, spécifications, défis et interopérabilité.
Couvre le traitement de flux de données avec Apache Kafka et Spark, y compris le temps d'événement vs le temps de traitement, les opérations de traitement de flux, et les jointures de flux.
Couvre les bases du traitement des flux de données, y compris des outils comme Apache Storm et Kafka, des concepts clés tels que le temps d'événement et les opérations de fenêtre, et les défis du traitement des flux.
Étudier l'évolutivité, la persistance et la cohérence des systèmes de bases de données et des applications à forte intensité de données, en soulignant l'importance de l'état et des compromis dans la gestion des données.
Explore le temps de l'événement par rapport au temps de traitement, les opérations de traitement de flux, les jointures de flux et le traitement des données en retard ou hors-commande dans le traitement de flux de données.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Couvre les fondamentaux du traitement des flux de données, y compris les informations en temps réel, les applications de l'industrie, et les exercices pratiques sur Kafka et Spark Streaming.
Couvre les défaillances de manipulation, les erreurs de transport comme valeurs, l'enregistrement des défaillances, les méthodes de récupération et les mesures de vitesse de traitement dans les systèmes réactifs.
Couvre les concepts de traitement de flux de données, en se concentrant sur l'intégration Apache Kafka et Spark Streaming, la gestion du temps des événements et les directives de mise en œuvre du projet.
