Занятие 13. Потоковая обработка данных Анализ данных в потоке. Kafka Лямбда и Каппа архитектуры Построение DAG-ов стримовых задач Занятие 14. Spark Streaming Основы стриминга в Spark: сорцы и синки, партиционирование, оконные функции, управление состоянием, чекпоинты Внутренняя и внешняя стыковка задач Занятие 15. Структурный и непрерывный стриминг в Spark Структурный стриминг для подключения SQL и ML к стримам Особенности работы оптимизатора в стримовом случае Continous streaming как один из вариантов организации сервинга Spark ML Занятие 16. Альтернативные потоковые фреймворки Flink Kafka Streams Samza NiFi Особенности stream-first решений