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Fluxos continuos de dados

Adaptar seus modelos pela incorporação de novos dados

devem ser incrementais

atualizar constante o modelo que trata os dados

Cluster - conjunto de servidores interconectados, que atuam como se fossem um unico sistema e trabalham juntos para realizar tarefas de forma mais eficiente e escalonavel.

arquitetura

A definição de uma arquitetura que consegue tratar essa quantidade de dados é cobrado do profissional:

Coletar dados 'frame works para coletar", "tipos de dados", "de onde viram, api, excel, etc"

Processar os dados

Armazenar os dados

Definicação de pipe lines

Visualização de dados

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FERRAMENTE DE COLETAS DE DADOS:

Apache Flume (sistema distribuido):

Web server --> Souce --> Channel --> Sink --> HDFS.

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Kafka (ferramente de mensageria):

plataforma distribuida de mensagens e straming.

producer kafka Consumer

mensagem ----> mensagem ----> mensagem

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Kubernets: gerenciamento de containers do docker

cluster.

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Spark:

Roda aplicações em cluster hadoop

Dstream: podemos trabalhar com dois formatos:

tempos quebrados

ou

janela de tempos

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Apache Storm (Processamento de dados - semi estruturados):

Esteira de produção em varias camadas.

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ARMAZENAMENTO DE DADOS

Principais ferramentas: NOSQL E HDFS

ARQUITETURA Lambda

New Data.

Batch Layer (Master Dataset) - processamentos agendados.

Camada na qual serão armazenados os dados raw(Dados brutos ou dados primários).

Esses dados podem ser gerados posteriormente para gerar novas infos

processamento com alta latencia pelo volume de dados.

Serving Layer (batch view) - aplicações em streamig (apache).

Responsavel por indexar os dados processados na parte batch e online

permite que queries ad-hoc.

bancos em tempo real - redis, mongodb, dinamodb,bigtable google.

Speed Layer (real-time view) - servir as aplicações de visualização.

Dados recebidos são processados real time.

idealmente apenas novas infos ou pequenos blocos de nvs infos

Query.

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