Spark Streaming с Scala

Spark Streaming с Scala — это практический путь к созданию систем, которые обрабатывают данные именно тогда, когда они появляются. Никаких задержек, никаких батчей — только непрерывные потоки событий и моментальная аналитика.

Что представляет собой курс

Курс помогает перейти от классической пакетной обработки к потоковой аналитике в реальном времени на базе Spark. Вы научитесь работать с ключевыми инструментами экосистемы больших данных: Kafka, Akka Streams, Cassandra, JDBC и пользовательскими источниками данных.

Материал ориентирован на разработчиков, уже знакомых с Scala и Spark. Если вы не работали с этими технологиями раньше, рекомендуем сначала пройти базовые курсы.

Основные преимущества

• Понимание отличий и сходств Spark Structured Streaming и классических batch-подходов.
• Освоение DStreams для гибкого низкоуровневого контроля.
• Интеграция реальных источников данных: Kafka, Cassandra, JDBC, Akka Streams.
• Практика использования stateful API (mapWithState и др.), которыми владеют немногие специалисты.

Что входит дополнительно

• Полный доступ к коду, написанному в процессе обучения (2200+ LOC).
• Доступ к презентациям (скоро).

Проект 1: Интеграция живых данных Twitter

Вы создадите собственный streaming-источник и будете использовать его в Spark для реальной аналитики Twitter: длина твитов, популярные хэштеги, анализ настроений с помощью Stanford CoreNLP и др.

Чему вы научитесь

• Создавать собственный источник данных и управлять его потоком.
• Формировать DStream из пользовательского кода.
• Забирать данные из Twitter API.
• Агрегировать и анализировать твиты в реальном времени.
• Выполнять анализ настроений (sentiment analysis) на основе CoreNLP.

Проект 2: Научный проект с полноценным веб-приложением

Вы создадите распределённое приложение, которое собирает данные пользователей через веб-интерфейс, отправляет их в Kafka и обрабатывает в Spark Streaming. Результат — гибкая архитектура, которую можно адаптировать под множество реальных задач.

Чему вы научитесь

• Запускать HTTP‑сервер на Akka HTTP за минуты.
• Передавать данные в Kafka вручную и программно.
• Выполнять сложные агрегирования, которые недоступны в SQL.
• Создавать полноценные системы с веб-интерфейсом, Kafka и Spark Streaming.

Кому будет полезен курс

Курс ориентирован на разработчиков Scala и Spark, которые хотят перейти от пакетной обработки к потоковым системам. Если вам нужны данные в реальном времени, мгновенные вычисления и сложная аналитика — это именно то, что вы искали.

Почему этот курс выделяется

• Полностью практический подход: минимум теории, максимум реальных кейсов.
• Опыт работы с современными фреймворками и инструментами.
• Готовые шаблоны архитектур, которые можно применять в боевых проектах.
• Фокус на навыках, востребованных в продакшен‑системах реального времени.