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Spezialisierung für Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers

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Spezialisierung für Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers

Real-Time Kafka & Spark Data Engineering. Build fault-tolerant streaming pipelines processing millions of events with Kafka & Spark.

Caio Avelino
Jairo Sanchez

Dozenten:

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Was Sie lernen werden

  • Design and optimize Kafka clusters for high throughput, low latency, and fault tolerance in production environments

  • Build end-to-end streaming pipelines with Spark Structured Streaming, exactly-once semantics, and schema evolution

  • Implement real-time dashboards, orchestration, and disaster recovery for enterprise streaming architectures

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Event-Driven Programming
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Operational Databases
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: Grafana
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: Fraud detection
  • Kategorie: Disaster Recovery
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Integrity
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Prometheus (Software)
  • Kategorie: Data Processing

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Januar 2026

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Configure Kafka topics with appropriate replication factors, partition counts, and durability settings to ensure high availability.

  • Diagnose performance bottlenecks using consumer lag metrics, broker health indicators, and throughput analysis.

  • Optimize producer and consumer configurations including batching, compression, and parallelism to maximize throughput while meeting latency SLAs.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: System Configuration
Kategorie: Data Loss Prevention
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Prometheus (Software)
Kategorie: Grafana
Kategorie: Content Strategy
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Scalability

Was Sie lernen werden

  • Explain the execution model of Spark Structured Streaming and build a simple pipeline from a file source to a console sink.

  • Develop streaming pipelines that integrate with Kafka, apply event-time processing with watermarks, and write reliable outputs to Delta Lake.

  • Build an end-to-end Spark streaming pipeline that can be deployed in real-world production environments.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: JSON
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Event Monitoring
Kategorie: Scalability
Kategorie: Event Management

Was Sie lernen werden

  • Explain Spark’s streaming model and produce a dashboard-ready table from a simple file source.

  • Construct a real-time pipeline that ingests from Kafka, processes with Spark, and stores result in Delta using event-time windows and watermarks.

  • Operate a production-oriented dashboard with refresh policies, monitoring, and failure recovery.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Scalability
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Business Metrics
Kategorie: JSON
Kategorie: Data Persistence

Was Sie lernen werden

  • Explain CDC fundamentals (binlog/WAL) and schema evolution strategies.

  • Configure a Schema Registry pipeline locally using Debezium and Kafka.

  • Use streaming SQL (Flink/ksqlDB) to map, cast, and merge divergent schemas into a canonical model.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: PostgreSQL
Kategorie: Data Mapping
Kategorie: SQL
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Software Versioning
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Schematic Diagrams
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Capture
Kategorie: Database Design
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Modeling

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