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.
Explore les bases de données parallèles et distribuées, couvrant les architectures, l'optimisation des requêtes, le stockage des données et les transactions distribuées.
Couvre les bases du modèle relationnel dans les systèmes de gestion de bases de données, y compris les modèles de données, les clés primaires et étrangères.
Discute de l'optimisation des requêtes dans les systèmes de base de données, en mettant l'accent sur l'impact sur les performances et les décisions liées à l'amélioration des performances des bases de données.
S'insère dans les stratégies de durabilité, l'économie circulaire et les défis de l'industrie des composites, en abordant les effets des changements climatiques et le rôle des composites.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Explore l'optimisation des requêtes basée sur les coûts dans les systèmes de base de données, couvrant l'estimation des coûts, l'estimation de la sélectivité, et rejoindre la cardinalité.
Introduit le modèle relationnel et l'algèbre, essentiels pour comprendre les systèmes à forte intensité de données et la gestion efficace des bases de données.
