Visão Geral

O curso "Data Analytics com Apache Flink" proporciona uma introdução completa e prática ao uso do Apache Flink, uma poderosa ferramenta de processamento de streams e dados em tempo real. O Flink é amplamente utilizado em análises de grandes volumes de dados e em sistemas de processamento de eventos em tempo real. Neste curso, os alunos aprenderão a processar dados em tempo real, construir pipelines de dados eficientes, realizar análises e integrar o Flink com outras tecnologias de big data.

Objetivo

Após realizar este curso "Data Analytics com Apache Flink", você será capaz de:

• Compreender os conceitos básicos e avançados do Apache Flink.
• Configurar e executar aplicações de processamento de dados em tempo real com o Flink.
• Projetar e construir pipelines de dados escaláveis usando Apache Flink.
• Processar e analisar grandes volumes de dados em tempo real.
• Integrar Apache Flink com outros sistemas como Apache Kafka, Cassandra e Elasticsearch.
• Aplicar técnicas de análise de dados em tempo real para resolver problemas empresariais.
• Monitorar, gerenciar e otimizar aplicações Flink em produção.

Publico Alvo

• Engenheiros de dados e cientistas de dados que desejam trabalhar com análise de dados em tempo real.
• Desenvolvedores e arquitetos de software interessados em construir pipelines de dados escaláveis.
• Profissionais de TI que trabalham com big data e desejam utilizar o Flink em suas soluções.
• Estudantes e profissionais que desejam aprender a aplicar o Apache Flink em análises avançadas.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de programação (preferencialmente Java ou Scala).
• Familiaridade com conceitos de big data e frameworks de processamento distribuído como Apache Spark ou Hadoop.
• Experiência prévia com sistemas de banco de dados e SQL é recomendada.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction 

1. Overview of stream processing and batch processing
2. Introduction to Apache Flink and its features
3. Understanding its role in real-time data processing

Module 2: Architecture and Concepts

1. Architecture and dataflow model
2. Event time vs. processing time
3. Understanding its data transformations and operators

Module 3: Flink Programming Model

1. Working with the DataStream and DataSet APIs
2. Key concepts: transformations, windows, and state
3. Handling event time and watermarks

Module 4: APIs and Libraries

1. Deep dive into its APIs and libraries
2. Flink’s Table API and SQL support
3. Using Flink’s machine learning library (FlinkML)

Module 5: Connectors and Integrations

1. Integrating Flink with various data sources and sinks
2. Connecting to Apache Kafka and other messaging systems
3. Leveraging connectors for data ingestion

Module 6: State Management

1. Understanding Flink’s stateful processing capabilities
2. Managing state in applications
3. State backend options and configurations

Module 7: Fault Tolerance and High Availability

1. Flink’s fault tolerance mechanisms
2. Handling failures and recovering from errors
3. Ensuring high availability

Module 8: Deployment and Operations

1. Deploying Flink applications on clusters
2. Configuring Flink for optimal performance
3. Monitoring and managing applications in production

Module 9: Advanced Concepts

1. Time-based processing with event time and windows
2. Working with custom functions and operators
3. Exploring Flink’s iterative processing capabilities

Module 10: Flink in Real-world Applications

1. Use cases and application scenarios
2. Case studies of successful deployments
3. Best practices for designing and developing Flink applications

Module 11: Flink Ecosystem and Future Trends

1. Overview of Flink’s ecosystem and related projects
2. Exploring advancements in Flink’s development
3. Future trends and potential improvements in Flink