Como Desenvolver

Desvendando o Universo do Big Data: Uma Jornada Profunda pelas Infraestruturas de Processamento Distribuído – Hadoop, Spark e Kafka

—

Imagine que você tem uma enorme pilha de livros para ler e resumir. Fazer isso sozinho seria demorado, certo? Agora, imagine se você tivesse uma equipe de pessoas para ajudá-lo. Cada pessoa lê e resume um livro diferente ao mesmo tempo. Isso é essencialmente o que o processamento distribuído faz. Ele divide uma grande tarefa de dados (os livros) em várias tarefas menores (um livro por pessoa) que podem ser processadas simultaneamente. Hadoop, Spark e Kafka são como os coordenadores dessa equipe, cada um com suas próprias especialidades.

Explicação

Hadoop: É uma estrutura de software de código aberto para armazenamento distribuído e processamento de grandes conjuntos de dados. Ele é projetado para escalar de um único servidor para milhares de máquinas, cada uma oferecendo armazenamento e capacidade de computação local.

Spark: É outra estrutura de código aberto para processamento de dados em grande escala, mas com foco em velocidade e facilidade de uso. Ele pode executar programas até 100x mais rápido que o Hadoop quando usado na memória, ou 10x mais rápido em disco.

Kafka: É uma plataforma de streaming de eventos distribuídos que permite publicar, assinar, armazenar e processar streams de registros em tempo real. É como um correio para seus dados, garantindo que eles cheguem onde precisam ir.

80/20

  1. Hadoop: Comece entendendo o Hadoop Distributed File System (HDFS) e o MapReduce.
  2. Spark: Aprenda sobre Resilient Distributed Datasets (RDDs) e como o Spark executa operações de transformação e ação.
  3. Kafka: Concentre-se em como os produtores publicam dados nos tópicos e como os consumidores os leem.

Ponto Cego

Assunto Relacionado

Você já ouviu falar sobre o ecossistema de ferramentas que geralmente é usado com Hadoop, Spark e Kafka, como Hive, Pig e Zookeeper? Eles podem ajudar a expandir ainda mais suas habilidades em Big Data.

Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos

1 Big Data.

1.1 Definição de Big Data.

1.2 Bancos de dados na nuvem.

1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.

1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.

1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.

1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.

2 Data Warehouse.

2.1 Definição e características de um Data Warehouse.

2.2 Data Mart.

2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.

2.4 Modelagem Multidimensional.

2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.

2.6 Projeto de Data Warehouse.

2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).

3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.

3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).

3.2 Metodologia de KDD.

3.3 Métodos de Data Mining.

3.4 Pré-processamento de dados.

3.5 Mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções.

3.6 Visualização de Dados.

4 Aprendizado de máquina.

4.1 Tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

4.2 Algoritmos de aprendizado de máquina: regressão, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento.

5 Estatística.