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.
