Introduction au traitement des flux de données: concepts et applications

Cette séance de cours présente les concepts fondamentaux du traitement des flux de données, en se concentrant sur l'intégration d'Apache Kafka et Spark Streaming. L'instructeur discute de l'importance de comprendre le temps d'événement par rapport au temps de traitement, en soulignant les défis posés par les retards et les données hors service. Des concepts clés tels que les filigranes et le fenêtrage sont expliqués, démontrant comment ils aident à gérer efficacement les flux de données. La séance de cours couvre également diverses opérations sur les données de streaming, y compris les jointures entre les ensembles de données statiques et dynamiques, et souligne l'importance de l'assurance qualité dans la mise en œuvre des projets. Les étudiants sont guidés sur la façon de structurer leurs projets finaux, y compris des recommandations pour les présentations vidéo et les pratiques de codage. L'instructeur souligne le besoin de clarté et de concision dans les présentations, ainsi que l'importance du travail d'équipe et de la décomposition des problèmes. Des exemples pratiques, tels que la monétisation publicitaire, illustrent l'application de ces concepts dans des scénarios réels, préparant les étudiants à leurs soumissions de projets finaux.