Data Stream Engineering mit Spark, Kafka und Spring Boot

In der heutigen schnelllebigen digitalen Landschaft ist die Fähigkeit, Daten zu verarbeiten, während sie fließen, eine kritische Fähität für moderne Entwickler und Architekten.Dieser Kurs bietet Anfängern einen klaren Weg, um die Kerntechnologien zu beherrschen, die zum Aufbau skalierbarer Hochgeschwindigkeits-Datenpipelines verwendet werden. Sie lernen, wie Sie ereignisgesteuerte Workflows entwerfen und implementieren, die große Mengen an Ereignissen pro Sekunde verarbeiten, und wie Sie robuste Systeme entwerfe und warten, die Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit umwandeln. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Streamverarbeitung, einschließlich Fenster, Wasserzeichen und zustandsbehaftete Vorgänge. - Konfigurieren Sie Kafka als verteilten Nachrichtenbroker für zuverlässige Ereignisspeicherung und -abruf. - Verwenden Sie Spark Structured Streaming, um Echtzeit-Datentransformationen und umfangreiche Analysen durchzuführen. - Erstellen Sie ereignisgesteuerte Microservices mit Spring Boot und modernen funktionalen Programmiermodellen. - Implementieren Sie Schema-Management- und Datenserialisierungsmuster für eine robuste Kommunikation zwischen Services. - Wenden Sie moderne Best Practices für die Überwachung, Skalierung und Wartung von Stream-Verarbeitungsanwendungen an. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und der Theorie verteilter Systeme, bevor er sich der praktischen Implementierung der einzelnen Komponenten in der Pipeline widmet.Der Kurs richtet sich an Softwareentwickler und angehende Dateningenieure, die durch klare, schriftliche Erklärungen und Codebeispiele eine starke Grundlage in der Streamverarbeitung aufbauen möchten. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Welt des High-Speed Data Engineering.