Data Stream Engineering with Spark, Kafka, and Spring Boot

आज के तेज़-तर्रार डिजिटल परिदृश्य में, डेटा को प्रवाहित होते ही संसाधित करने की क्षमता आधुनिक डेवलपर्स और आर्किटेक्ट्स के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है। यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों के लिए स्केलेबल, हाई-स्पीड डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली मुख्य तकनीकों में महारत हासिल करने का एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है। You will progress from understanding basic event-driven concepts to implementing complex streaming workflows that handle massive volumes of events per second. By reading through these lessons, you will learn how to design and maintain resilient systems that transform raw data into actionable insights in real time. What you'll learn: - Stream processing के मूल सिद्धांतों को समझें, जिसमें windowing, watermarking, और stateful operations शामिल हैं। - विश्वसनीय ईवेंट स्टोरेज और पुनर्प्राप्ति के लिए Kafka को एक वितरित संदेश ब्रोकर के रूप में कॉन्फ़िगर करें। - रीयल-टाइम डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन और बड़े पैमाने पर एनालिटिक्स करने के लिए Spark Structured Streaming का उपयोग करें। - Spring Boot और आधुनिक कार्यात्मक प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग करके इवेंट-संचालित माइक्रोसेवाएँ बनाएँ। - सेवाओं के बीच मजबूत संचार के लिए स्कीमा प्रबंधन और डेटा सीरियलाइज़ेशन पैटर्न लागू करें। - स्ट्रीम प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों की निगरानी, ​​स्केलिंग और रखरखाव के लिए आधुनिक सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें। The course begins with essential terminology and the theory of distributed systems before moving into the practical implementation of each component in the pipeline. It is designed for software developers and aspiring data engineers who want to build a strong foundation in stream processing through clear, written explanations and code examples. Begin your journey into the world of high-speed data engineering today.