Curso de Spark: Integración con Kafka, Rabbit y SQS
Aprende a integrar Spark con sistemas de colas (Kafka, RabbitMQ y AWS SQS).
💸 Primera lección disponible sin registro 💸
La verdadera potencia de Apache Spark se desbloquea cuando puedes integrarlo con diferentes sistemas de mensajería para procesar datos en tiempo real.
En este curso, aprenderás a conectar Spark con las herramientas más populares del ecosistema: Kafka, RabbitMQ y AWS SQS.
Descubre cómo implementar flujos de datos escalables y eficientes que resuelvan problemas reales en producción.
Entre otras cosas, en el curso vemos:
- 🎉 Introducción y entorno local: Configura tu entorno de trabajo.
- 🚀 Kafka y Spark: Aprende a integrar Kafka con Spark para manejar eventos en tiempo real con una configuración lista para producción.
- 🏗️ AWS SQS y Spark: Descubre cómo utilizar Spark para procesar datos desde AWS SQS, una solución ideal para arquitecturas serverless.
- 🐰 RabbitMQ y Spark: Domina la integración con RabbitMQ y construye flujos de datos robustos y escalables en arquitecturas distribuidas.
- 🤏 Conclusión y próximos pasos: Reflexiona sobre lo aprendido y diseña tu hoja de ruta para implementar Spark con sistemas de mensajería en proyectos reales.
Este curso es perfecto para developers que quieren dar el salto al procesamiento de datos en tiempo real integrando Spark con servicios de mensajería.

Vídeos del curso
- 🥕 Custom Receiver para Apache Spark: Leer mensajes de RabbitMQ
- ⚖️ Conectar RabbitMQ con Spark para procesar datos en tiempo real
- 👌 Simplifica el uso y mejora el rendimiento con Custom Provider via format
- 🤔 ¡Repasemos!
- 🛠 ¡A practicar! Modificar el Custom Provider para RabbitMQ en Spark para No Utilizar Auto ACK
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