Fondamentaux du traitement des flux avec Flink

Le traitement des données en temps réel est devenu essentiel pour les architectures de données modernes qui nécessitent des informations immédiates. Ce cours vous présente les concepts fondamentaux du traitement des flux et comment les appliquer à l'aide de Flink. Vous acquerrez une solide compréhension des flux de données en temps réel, des architectures pilotées par les événements et de la manière dont les flux continus diffèrent du traitement par lots traditionnel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale du streaming, les architectures pilotées par les événements et les modèles de traitement par lots par rapport aux flux. - Configurer des sources et des puits de données pour lire et écrire des flux de données continus. - Appliquer des transformations basées sur le temps à l'aide de stratégies de temps d'événement, de temps de traitement et de fenêtrage. - Gérer l'état du flux et les mécanismes de tolérance aux pannes pour construire des pipelines de traitement résilients. - Interroger les flux de données en temps réel à l'aide de Flink SQL pour l'analyse continue. Le cours commence par des définitions clés et des concepts de streaming fondamentaux avant de passer à des extraits de code pratiques et à des modèles de traitement de flux avec état. Vous apprendrez en lisant des explications structurées et en vous exerçant avec des exemples de code écrits. Ce cours est conçu pour les débutants en traitement de flux et les développeurs ayant des connaissances de base en programmation qui souhaitent apprendre l'ingénierie des données en temps réel. Commencez à lire dès aujourd'hui pour développer votre expertise en traitement de données continu avec Flink.