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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
