Spark 3 Echtzeit-Stream-Verarbeitung mit Scala

Moderne Unternehmen sind auf sofortige Dateneinblicke angewiesen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.Die Verarbeitung von Daten bei deren Eingang ist eine kritische Fähigkeit für jeden modernen Datenprofi. Dieser Kurs führt Sie von grundlegenden Konzepten zum Aufbau robuster Echtzeit-Streaming-Lösungen. Sie lernen, wie Sie kontinuierliche Datenflüsse handhaben, den Status verwalten und mit externen Systemen integrieren, indem Sie die Scala-Programmiersprache verwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Spark Structured Streaming und das Mikro-Batch-Verarbeitungsmodell - Wenden Sie funktionale Programmierprinzipien von Scala an, um Echtzeit-Datenströme zu transformieren und zu aggregieren - Integrieren Sie Spark mit externen Messaging-Systemen wie Kafka, um Hochgeschwindigkeitsereignisdaten zu erfassen - Verwalten Sie zustandsorientierte Vorgänge und Fenster, um Daten über bestimmte Zeitintervalle zu analysieren - Implementieren Sie moderne Data Lake-Muster mit Delta Lake für zuverlässige und ACID-konforme Streaming-Senken - Üben Sie Schreib-Einheitstests für Streaming-Logik, um die Zuverlässigkeit der Pipeline und die Datenqualität sicherzustellen Der Lehrplan beginnt mit der grundlegenden Terminologie und dem Spark-Ausführungsmodell, bevor Sie schriftliche Übungen zum Erstellen von End-to-End-Streaming-Pipelines durchführen.Sie werden von einfachen Datentransformationen zu komplexen Multi-Source-Integrationen übergehen. Dieser Kurs ist ideal für Anfänger im Streaming und eignet sich ideal für Software-Ingenieure und Datenprofis mit einem Grundverständnis der Programmierung.Starten Sie noch heute Ihre Reise in das Echtzeit-Data-Engineering.