Visão Geral

O curso Apache Ignite for Big Data explora como utilizar o Apache Ignite em sistemas de Big Data, capacitando desenvolvedores e engenheiros de dados a processar grandes volumes de dados em tempo real. Através de computação distribuída, Apache Ignite permite que empresas armazenem, consultem e analisem dados de forma eficiente em um ambiente de alta performance.

Este curso cobre desde a configuração do Ignite em clusters de big data até a implementação de consultas SQL distribuídas e integração com ecossistemas de big data como Hadoop e Apache Spark.

Objetivo

Após realizar o curso Apache Ignite for Big Data, você será capaz de:

• Configurar clusters Apache Ignite escaláveis para Big Data.
• Processar grandes volumes de dados com computação distribuída.
• Integrar Apache Ignite com plataformas de Big Data como Apache Hadoop e Spark.
• Executar consultas SQL distribuídas e realizar análise em tempo real.
• Otimizar a performance de aplicações com Ignite em ambientes de Big Data.

Publico Alvo

• Engenheiros de dados e arquitetos de Big Data.
• Desenvolvedores que trabalham com grandes volumes de dados em tempo real.
• Especialistas em TI que desejam implementar sistemas distribuídos de armazenamento e processamento de dados.
• Profissionais de DevOps focados em otimizar sistemas de Big Data.

Pre-Requisitos

• Conhecimento prévio em sistemas de Big Data (Hadoop, Spark).
• Conhecimentos intermediários de bancos de dados e linguagens de programação.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Apache Ignite for Big Data

1. Overview of Big Data Architectures.
2. Role of Apache Ignite in Big Data Ecosystems.
3. Comparing Apache Ignite with Other In-Memory Solutions.

Setting up a Scalable Apache Ignite Cluster

1. Cluster Configuration for Big Data Workloads.
2. Scaling Ignite Clusters for High Performance.
3. Managing Cluster Resources Efficiently.

Distributed SQL Queries

1. Running SQL Queries Across Distributed Data Sets.
2. Optimizing Queries for Performance.
3. Joins and Indexing in Distributed SQL.

In-Memory Data Processing with Apache Ignite

1. Leveraging Ignite Compute Grid for Big Data Tasks.
2. Parallel Processing and Task Distribution.
3. Integrating Apache Ignite with Spark and Hadoop.

Ignite Persistence and Data Storage

1. Configuring Persistent Store for Long-term Data Storage.
2. Using Ignite as a Database and Query Execution Engine.
3. Balancing In-Memory and On-Disk Storage for Big Data.

Security and High Availability

1. Ensuring Security in Big Data Environments.
2. Implementing Failover and High Availability with Ignite.
3. Handling Data Replication and Consistency.

Case Study: Real-Time Analytics Using Apache Ignite

1. Building a Real-Time Analytics Solution with Apache Ignite.
2. Implementing Data Pipelines for Streaming and Batch Processing.