Visão Geral

Este Curso OrientDB Integration with Big Data Technologies, explora como integrar o OrientDB com tecnologias de Big Data, como Hadoop, Apache Spark e Apache Kafka. Ele capacitará os alunos a desenvolver soluções distribuídas e escaláveis, aproveitando as funcionalidades multimodelo do OrientDB em conjunto com ferramentas de Big Data para processar, analisar e gerenciar grandes volumes de dados.

Este Curso OrientDB Integration with Big Data Technologies, oferece uma formação completa para integrar e otimizar o OrientDB em soluções de Big Data, preparando o aluno para lidar com grandes volumes de dados em arquiteturas distribuídas e escaláveis.

Objetivo

Após realizar este Curso OrientDB Integration with Big Data Technologies, você será capaz de:

• Integrar o OrientDB com tecnologias de Big Data, como Hadoop, Spark e Kafka.
• Implementar pipelines de dados distribuídos e escaláveis usando o OrientDB.
• Utilizar o OrientDB para análise de dados em larga escala, aproveitando sua capacidade multimodelo em um ecossistema de Big Data.
• Otimizar o fluxo de dados e configurar processos de ingestão em tempo real.

Publico Alvo

• Profissionais de Big Data que desejam integrar o OrientDB com outras tecnologias de Big Data.
• Desenvolvedores, arquitetos de sistemas e engenheiros de dados que buscam projetar e implementar pipelines de dados distribuídos.
• Cientistas de dados que precisam utilizar o OrientDB para analisar grandes volumes de dados em arquiteturas de Big Data.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de OrientDB.
• Experiência com tecnologias de Big Data, como Hadoop, Spark ou Kafka.
• Familiaridade com conceitos de bancos de dados NoSQL e arquiteturas distribuídas.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução à Integração de Big Data com OrientDB

1. Visão geral das principais tecnologias de Big Data (Hadoop, Spark, Kafka).
2. Benefícios da integração do OrientDB com arquiteturas de Big Data.
3. Casos de uso e aplicações práticas.

OrientDB e Apache Hadoop

1. Introdução ao Hadoop e seu ecossistema (HDFS, MapReduce, YARN).
2. Integração do OrientDB com Hadoop: conectores e integração nativa.
3. Processamento em lote de grandes volumes de dados com OrientDB e MapReduce.
4. Práticas de otimização e melhores práticas.

OrientDB e Apache Spark

1. Introdução ao Spark para processamento em tempo real e em lote.
2. Uso do OrientDB como fonte de dados e destino no Spark.
3. Processamento de dados em grafos com OrientDB e Spark GraphX.
4. Implementação de pipelines de dados em larga escala com Spark e OrientDB.

OrientDB e Apache Kafka

1. Introdução ao Kafka e ao streaming de dados em tempo real.
2. Integração do OrientDB com Kafka para ingestão e processamento de dados em tempo real.
3. Criação de pipelines de dados orientados a eventos com OrientDB e Kafka.
4. Implementação de processamento contínuo e análise em tempo real.

Pipelines de Dados Distribuídos com OrientDB

1. Arquiteturas distribuídas com OrientDB e tecnologias de Big Data.
2. Configuração de pipelines de dados com OrientDB, Spark e Kafka.
3. Estratégias para gerenciar dados em tempo real e em larga escala.
4. Design de sistemas distribuídos utilizando OrientDB em conjunto com Hadoop e Kafka.

Práticas de Otimização e Tuning

1. Otimização de consultas no OrientDB em ambientes distribuídos.
2. Tuning de performance no uso do OrientDB com Spark e Hadoop.
3. Monitoramento e análise de performance em ambientes distribuídos.

Projeto Final: Construção de Pipeline de Big Data com OrientDB

1. Desenvolvimento de um projeto de integração completo com OrientDB, Spark, Kafka e Hadoop.
2. Implementação de um sistema de ingestão e processamento de dados em tempo real.
3. Otimização do pipeline de dados para desempenho e escalabilidade.