Modern organizations can’t wait until tomorrow to know what happened today: they need live visibility into orders per minute, anomaly rates, user activity, and so on. Real-time dashboards are no longer “nice to have”; they are essential for decision-making in e-commerce, finance, IoT, and operations. This course teaches you how to design and implement real-time dashboards powered by Apache Spark Structured Streaming.
Build Real-Time Dashboards with Spark
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Build Real-Time Dashboards with Spark
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers
Dozenten: Starweaver
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explain Spark’s streaming model and produce a dashboard-ready table from a simple file source.
Construct a real-time pipeline that ingests from Kafka, processes with Spark, and stores result in Delta using event-time windows and watermarks.
Operate a production-oriented dashboard with refresh policies, monitoring, and failure recovery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Apache Kafka
- Kategorie: Data Persistence
- Kategorie: Dashboard
- Kategorie: Business Metrics
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Data Integrity
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Business Intelligence
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Continuous Monitoring
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Learners grasp Spark’s streaming model (micro-batch vs continuous), triggers, checkpoints, and how to shape a streaming sink as a readable, aggregatable table for dashboards.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren
Connect Spark to Kafka, parse events, and build event-time windowed aggregations with watermarks. Persist to Delta for dashboards with near real-time freshness.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren
Publish dashboards, set refresh policies (auto-refresh/materialized views/cache TTL), monitor query health, and design for failure recovery and scale.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
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Felipe M.
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Jennifer J.
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