Big Data-Anwendungen: Echtzeit-Streaming | Das Universitätsnetzwerk

Beschreibung

Es gibt eine erhebliche Anzahl von Aufgaben, wenn wir nicht nur eine enorme Datenmenge verarbeiten, sondern diese auch so schnell wie möglich bearbeiten müssen. Verzögerungen bei der Tsunami-Vorhersage können Menschenleben kosten. Verzögerungen bei der Vorhersage von Staus kosten zusätzliche Zeit. Anzeigen, die auf den Aktivitäten der letzten Nutzer basieren, sind zehnmal beliebter.

Stream-Verarbeitungstechniken allein reichen jedoch nicht aus, um ein vollständiges Echtzeitsystem zu erstellen. Um beispielsweise ein Empfehlungssystem zu erstellen, benötigen wir einen Speicher, in dem Daten für einen Benutzer mit minimaler Latenz gespeichert und abgerufen werden können. Diese Datenbanken sollten in der Lage sein, Hunderte von Terabytes an Daten zu speichern, Milliarden von Anfragen pro Tag zu bearbeiten und eine 100% ige Verfügbarkeit zu gewährleisten. NoSQL-Datenbanken werden häufig verwendet, um dieses herausfordernde Problem zu lösen.

Nach Abschluss dieses Kurses beherrschen Sie Stream-Verarbeitungssysteme und NoSQL-Datenbanken. Sie werden auch lernen, wie Sie so beliebte und leistungsstarke Systeme wie Kafka, Cassandra und Redis verwenden.

Um diesen Kurs optimal nutzen zu können, müssen Sie mit Hadoop und SQL vertraut sein. Sie sollten auch Grundkenntnisse in Bash, Python und Spark haben.

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