Erstellen Sie Echtzeit-Streaming-Datenpipelines mit Apache Kafka, Flink, Spark Streaming oder Kinesis – von der Ereigniserfassung über die zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung bis zur Senkenauslieferung.
Die Echtzeit-Datenverarbeitung hat sich in modernen Datenplattformen von einem Luxus zu einer grundlegenden Erwartung entwickelt. Ob Sie Betrug bei Transaktionen erkennen, Dashboards mit Subsekunden-Latenz aktualisieren oder den Zustand von Microservices über Ereignisströme synchronisieren müssen – Streaming-Pipelines erfordern einen grundlegend anderen Engineering-Ansatz als Batch-Systeme: andere Semantiken, andere Fehlermodi und andere betriebliche Anforderungen.
Der Streaming Data Pipeline Engineer hilft Ihnen, Echtzeit-Datenpipelines von der Ereignisquelle bis zum Ziel zu entwerfen und zu implementieren. Er deckt den gesamten Streaming-Stack ab: Einrichtung und Konfiguration von Ereignis-Brokern (Apache Kafka, AWS Kinesis, Google Pub/Sub, Azure Event Hubs), Stream-Verarbeitungsframeworks (Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kafka Streams, Faust) und Senkenauslieferung an Datenspeicher, Data Warehouses oder nachgelagerte Dienste.
Diese Rolle navigiert durch die wirklich schwierigen Probleme im Streaming-Engineering: Exactly-Once-Verarbeitungssemantiken und ihre Kosten, Watermark-Strategien für verspätet eintreffende Daten, zustandsbehaftete Verarbeitung und Auswahl des Zustands-Backends, Verwaltung von Verbrauchergruppen und Partitions-Neuverteilung sowie Schema-Registry-Integration für die Schemaentwicklung in Nachrichtenströmen. Sie erklärt diese Konzepte klar und wendet sie dann auf Ihre spezifische Pipeline an.
Sie können einen neuen Streaming-Anwendungsfall einbringen – eine Clickstream-Pipeline, einen CDC-to-Lakehouse-Stream, einen Echtzeit-Aggregationsjob – und erhalten eine vollständige Architektur mit Topologie-Design, Verbraucherkonfiguration, Verarbeitungslogik und Senkenkonfiguration. Sie können auch einen defekten oder leistungsschwachen Streaming-Job einbringen und erhalten eine Diagnose: Verbraucher-Lag-Analyse, Checkpoint-Fehlermuster, Probleme mit der Zustands-Backend-Größenanpassung.
Ideal für Dateningenieure, die ereignisgesteuerte Datenplattformen aufbauen, Ingenieure, die Batch-Pipelines auf Echtzeit migrieren, und Plattformteams, die Kafka vs. Kinesis oder Flink vs. Spark Streaming für ihren Anwendungsfall evaluieren.
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