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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso Apache Avro
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Curso de Apache Avro

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Domina Apache Avro, una tecnología clave para la serialización y deserialización de datos en entornos de big data. Este curso te enseñará a diseñar esquemas robustos, optimizar flujos de datos y aplicar Avro en sistemas distribuidos como Hadoop, Kafka y Spark. Ideal para desarrolladores e ingenieros que buscan eficiencia y rendimiento en el manejo de datos estructurados.

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Formación en Apache Avro bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Apache Avro

Desarrolladores de big data, ingenieros de datos y arquitectos interesados en mejorar la eficiencia del manejo de datos estructurados en sistemas distribuidos.

Objetivos de nuestro curso de Apache Avro

  • Comprender los fundamentos de Apache Avro y su papel en la serialización y deserialización de datos.
  • Diseñar esquemas robustos para datos estructurados en entornos distribuidos.
  • Integrar Apache Avro en sistemas basados en Hadoop, Kafka y Spark.
  • Optimizar el manejo de datos en entornos de big data mediante compresión y serialización.
  • Implementar casos prácticos de Apache Avro en flujos de datos reales.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Apache Avro

Domina Apache Avro, una tecnología clave para la serialización y deserialización de datos en entornos de big data. Este curso te enseñará a diseñar esquemas robustos, optimizar flujos de datos y aplicar Avro en sistemas distribuidos como Hadoop, Kafka y Spark. Ideal para desarrolladores e ingenieros que buscan eficiencia y rendimiento en el manejo de datos estructurados.

Requisitos de nuestro curso de Apache Avro

  • Familiaridad con lenguajes como Java, Python o Scala. Además de conocimientos y experiencia trabajando con Big Data, Hadoop y Kafka.
  • Instalaciones previas: Apache Hadoop y Apache Kafka, admás de disponer de un desarrollo configurado (Java con Maven/Gradle o Python con librerías necesarias como `fastavro` y `avro-python3`).
  • Requisitos mínimos de equipo: CPU multinúcleo (recomendado 4 núcleos o más), 8 GB de RAM (mínimo) y 50 GB de espacio en disco.

Temario del curso de Apache Avro

tema 1

Introducción a Apache Avro

  • ¿Qué es Apache Avro y para qué sirve?
  • Principales casos de uso en big data
  • Comparación con formatos como JSON, XML y Protobuf
  • Arquitectura y componentes clave de Apache Avro
  • Diferencias entre serialización binaria y JSON en Avro
  • Configuración inicial para trabajar con Avro
  • Exploración del modelo de serialización y deserialización
  • Ejemplo práctico: Configuración básica y prueba inicial
  • Beneficios de Apache Avro frente a otros formatos
  • Buenas prácticas al iniciar con Apache Avro
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tema 2

Diseño y Definición de Esquemas

  • Introducción a los esquemas en Apache Avro
  • Tipos de datos soportados: básicos y complejos
  • Creación de registros y arrays
  • Uso de namespaces para evitar conflictos de nombres
  • Validación de esquemas con herramientas específicas
  • Ejemplo práctico: Diseño de un esquema robusto
  • Gestión de cambios y compatibilidad de versiones
  • Versionado hacia adelante, atrás y completo
  • Creación de esquemas anidados para estructuras complejas
  • Buenas prácticas para mantener esquemas consistentes
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tema 3

Serialización y Deserialización

  • Proceso de serialización y deserialización explicado
  • Uso de librerías de Avro en Java y Python
  • Configuración de serialización binaria y en texto
  • Serialización de estructuras complejas
  • Ejemplo práctico: Serialización de un registro anidado
  • Solución de errores comunes en deserialización
  • Optimización del rendimiento en flujos masivos
  • Integración con sistemas de transmisión de datos
  • Práctica avanzada: Serialización con compresión
  • Mejores prácticas para manejar flujos serializados
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tema 4

Integración con Apache Kafka

  • Uso de Avro para serializar mensajes en Kafka
  • Configuración de Schema Registry para Avro
  • Creación de productores y consumidores con Avro
  • Validación de esquemas en tiempo de ejecución
  • Ejemplo práctico: Pipeline Kafka-Avro completo
  • Optimización de flujos con particionamiento
  • Solución de errores en la integración con Kafka
  • Comparación con otros formatos en Kafka
  • Casos prácticos de implementación real
  • Mejores prácticas para pipelines robustos
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tema 5

Apache Avro y Big Data

  • Papel de Avro en ecosistemas de big data
  • Integración con Hadoop: HDFS y MapReduce
  • Uso en Apache Hive para consultas eficientes
  • Implementación en Apache Spark
  • Ejemplo práctico: Uso de Avro en Spark
  • Configuración avanzada para procesamiento masivo
  • Migración de flujos de JSON a Avro
  • Optimización del almacenamiento en HDFS con Avro
  • Comparación con otros formatos en big data
  • Mejores prácticas para flujos de datos masivos
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tema 6

Optimización y Compresión

  • Uso de compresión en Avro: Snappy, Deflate y más
  • Configuración avanzada para reducir tamaños de archivo
  • Ejemplo práctico: Compresión en flujos masivos
  • Técnicas de optimización para serialización eficiente
  • Análisis de rendimiento en flujos de datos
  • Mejores prácticas para entornos distribuidos
  • Comparación de rendimiento entre formatos
  • Uso de herramientas externas para análisis avanzado
  • Casos prácticos: Optimización en sistemas reales
  • Consideraciones de rendimiento en tiempo de ejecución
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tema 7

Herramientas para el Manejo de Avro

  • Introducción a herramientas como Avro Tools y Avro Viewer
  • Validación de esquemas con Avro Tools
  • Conversión entre formatos: JSON y Avro
  • Análisis de registros con herramientas de línea de comandos
  • Uso de Avro Viewer para visualización avanzada
  • Automatización de tareas con scripts en Python
  • Ejemplo práctico: Pipeline automatizado con Avro
  • Comparación de herramientas de terceros
  • Integración con sistemas CI/CD para validación
  • Mejores prácticas para monitoreo y gestión
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tema 8

Proyecto Final

  • Planteamiento: Crear un flujo completo con Apache Avro
  • Diseño y validación de esquemas robustos
  • Integración con Apache Kafka y Spark
  • Configuración avanzada de compresión y optimización
  • Serialización y deserialización de datos complejos
  • Implementación de soluciones a problemas comunes
  • Análisis de rendimiento y solución de cuellos de botella
  • Documentación completa del flujo desarrollado
  • Presentación de resultados del proyecto
  • Retroalimentación y mejores prácticas finales
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