Обработка потоков в реальном времени с Apache Flink, Java и Docker

В современном мире, где все зависит от данных, обработка огромных потоков данных в реальном времени с сверхнизкой задержкой имеет решающее значение для современных приложений. Понимание того, как создавать надежные конвейеры обработки потоков с состояниями, является востребованным навыком для инженеров-программистов и инженеров по обработке данных. Этот курс поможет вам освоить основные концепции обработки потоков и развернуть собственные контейнерные приложения Apache Flink. Вы узнаете, как обрабатывать потоки данных в реальном времени, управлять состоянием приложений и запускать приложения локально с помощью Docker. 1. Создание и настройка локального хранилища с использованием Docker для запуска Apache Flink. 2. Создавать надежные конвейеры данных в реальном времени с использование Flink Java API. 3. Надежное управление состоянием приложений и реализация отказоустойчивых контрольных точек. 4. 6. Мониторинг и отладка потоковых приложений для обеспечения высокой производительности и низкой задержки. Мы начнем с основной терминологии и архитектуры распределенной обработки потоков, прежде чем перейти к практическим упражнениям по кодированию на Java. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков, инженеров данных и энтузиастов программного обеспечения, которые хотят научиться обрабатывать потоки. Не требуется предыдущий опыт работы с Apache Flink, хотя полезно иметь базовое понимание Java. Начните читать сегодня, чтобы овладеть обработкой данных в реальном времени с помощью Apache Flink.