Бессерверная обработка данных с помощью Dataflow и Beam

Современная инженерия данных требует способности эффективно обрабатывать огромные наборы данных без управления сложной инфраструктурой. Этот текстовый курс проведет вас по фундаментальным концепциям бессерверной обработки данных с использованием Dataflow и Apache Beam SDK. Вы начнете с базовой терминологии, понимания структуры конвейеров, после чего перейдете к практической разработке. К концу этого курса вы сможете проектировать, писать и запускать собственные бессерверные конвейеры данных как для пакетных (batch), так и для потоковых (streaming) данных. Чему вы научитесь: Понимать ключевые концепции Beam, включая PCollections, transforms, pipeline runners и модель выполнения; Писать пользовательские конвейеры обработки данных с использованием Beam SDK для очистки, трансформации и агрегации данных; Настраивать конвейеры для работы как с историческими пакетными файлами, так и с источниками потоковых данных в реальном времени; Применять современные паттерны конвейеров, включая windowing, triggers и side inputs; Развертывать конвейеры в Dataflow, чтобы использовать преимущества автомасштабирования и бессерверного выполнения. Курс начинается с необходимых теоретических основ, объясняющих принципы распределенной обработки, а затем шаг за шагом ведет вас через написание кода конвейера, обработку ошибок и оптимизацию производительности. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, разработчиков программного обеспечения и аналитиков данных, которые хотят освоить бессерверную обработку данных. Базовые знания программирования на Python или Java будут полезны, но предварительный опыт работы с инженерией данных в облаке не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы освоить бессерверные конвейеры данных.