Engenharia de fluxo de dados com Spark, Kafka e Spring Boot

No cenário digital acelerado de hoje, a capacidade de processar dados à medida que flui é uma habilidade crítica para desenvolvedores e arquitetos modernos.Este curso fornece um caminho claro para iniciantes dominar as principais tecnologias usadas para construir pipelines de dados escaláveis e de alta velocidade. Você passará de entender conceitos básicos orientados a eventos para implementar fluxos de trabalho de streaming complexos que lidam com volumes enormes de eventos por segundo.Ao ler essas lições, você aprenderá a projetar e manter sistemas resilientes que transformam dados brutos em insights acionáveis em tempo real. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos do processamento de fluxo, incluindo janelas, marcas d'água e operações stateful. - Configure o Kafka como um corretor de mensagens distribuídas para armazenamento e recuperação de eventos confiáveis. - Utilize o Spark Structured Streaming para executar transformações de dados em tempo real e análises em grande escala. - Crie microsserviços orientados a eventos usando o Spring Boot e modelos modernos de programação funcional. - Implemente padrões de gerenciamento de esquema e serialização de dados para uma comunicação robusta entre serviços. - Aplique as melhores práticas modernas para monitorar, dimensionar e manter aplicativos de processamento de fluxo. O curso começa com a terminologia essencial e a teoria dos sistemas distribuídos antes de passar para a implementação prática de cada componente no pipeline.É projetado para desenvolvedores de software e aspirantes a engenheiros de dados que desejam construir uma base sólida no processamento de fluxo através de explicações claras e escritas e exemplos de código. Comece sua jornada no mundo da engenharia de dados de alta velocidade hoje mesmo.