Apache Spark, projeto Hadoop com Kafka e Python – Desenvolvimento ponta a ponta | CURSO GRATUITO
O canal DataMaking está disponibilizando GRATUITAMENTE na Udemy o curso Apache Spark, Hadoop Project with Kafka and Python, End to End.
Sobre o curso
O Projeto Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de código aberto que fornece uma interface para programação de clusters de computadores completos com tolerância a falhas e processamento de dados em tempo real.
O Spark é projetado para ser rápido, eficiente e fácil de usar, com suporte para várias linguagens de programação, incluindo Scala, Java e Python. Por outro lado, o Projeto Apache Hadoop é outra estrutura de código aberto que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples.
O Hadoop é composto por vários módulos, incluindo o sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS) e o framework de processamento de dados MapReduce. O Produtor Kafka é um componente do Apache Kafka, que é uma plataforma de streaming distribuída capaz de lidar com altos volumes de dados em tempo real.
O Produtor Kafka é responsável por publicar mensagens em tópicos no Kafka, enquanto o Spark Structured Streaming atua como um Kafka Consumer, consumindo essas mensagens e realizando processamento de dados em tempo real.
Para desenvolver APIs REST, o Python Flask é uma opção popular devido à sua simplicidade e flexibilidade. Flask é um microframework web para Python que é leve e fácil de usar, e o Flask-RESTPlus é uma extensão que adiciona suporte para a construção rápida de APIs RESTful de alta qualidade. Além disso, para visualização de dados e criação de dashboards ou aplicativos web, o Python Dash é uma escolha excelente. Dash é um framework para construção de aplicações web analíticas em Python, sem a necessidade de conhecimentos em JavaScript ou HTML, o que facilita a vida dos desenvolvedores de back-end.
Por fim, para processamento de consultas, Presto e Hive são ferramentas poderosas e amplamente utilizadas no ecossistema de Big Data. Presto é um mecanismo de consulta distribuído de alta performance que permite a execução de consultas SQL em dados de diversas fontes, enquanto o Hive é um framework de data warehousing construído sobre o Hadoop, que fornece uma abstração SQL para facilitar a análise de grandes volumes de dados.
Em resumo, essas ferramentas e tecnologias desempenham papéis cruciais no universo do processamento e análise de Big Data, permitindo que as organizações extraiam valor dos seus dados de maneira eficiente e escalável.
Essa foi uma dica do Alexandre Dellote
