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

Curso de Apache Avro

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende Apache Avro, la herramienta esencial para serialización y manejo eficiente de datos estructurados en big data.

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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