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Programa do Curso

Fundamentos do NiFi e Fluxo de Dados

  • Dados em movimento vs. dados em repouso: conceitos e desafios
  • Arquitetura do NiFi: núcleos, controlador de fluxo, proveniência e boletim
  • Componentes principais: processadores, conexões, controladores e proveniência

Contexto e Integração de Big Data

  • Papel do NiFi nos ecossistemas de Big Data (Hadoop, Kafka, armazenamento em nuvem)
  • Visão geral do HDFS, MapReduce e alternativas modernas
  • Casos de uso: ingestão de streams, envio de logs, pipelines de eventos

Instalação, Configuração e Configuração de Clusters

  • Instalação do NiFi em modo de nó único e modo cluster
  • Configuração de cluster: papéis dos nós, Zookeeper e balanceamento de carga
  • Orquestração de implantações NiFi: uso de Ansible, Docker ou Helm

Projeto e Gerenciamento de Fluxos de Dados

  • Roteamento, filtragem, divisão e fusão de fluxos
  • Configuração de processadores (InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord, etc.)
  • Tratamento de esquema, enriquecimento e operações de transformação
  • Tratamento de erros, relações de nova tentativa e backpressure

Cenários de Integração

  • Conexão com bancos de dados, sistemas de mensageria e APIs REST
  • Streaming para sistemas analíticos: Kafka, Elasticsearch ou armazenamento em nuvem
  • Integração com Splunk, Prometheus ou pipelines de log

Monitoramento, Recuperação e Proveniência

  • Uso da interface do NiFi, métricas e visualizador de proveniência
  • Projeto de recuperação autônoma e tratamento elegante de falhas
  • Backup, versionamento de fluxos e gerenciamento de mudanças

Ajuste de Desempenho e Otimização

  • Ajuste do JVM, heap, pools de threads e parâmetros de clusterização
  • Otimização do projeto do fluxo para reduzir gargalos
  • Isolamento de recursos, priorização de fluxos e controle de vazão

Melhores Práticas e Governança

  • Documentação de fluxos, padrões de nomenclatura, design modular
  • Segurança: TLS, autenticação, controle de acesso, criptografia de dados
  • Controle de mudanças, versionamento, acesso baseado em papéis, trilhas de auditoria

Solução de Problemas e Resposta a Incidentes

  • Problemas comuns: deadlocks, vazamentos de memória, erros de processadores
  • Análise de logs, diagnóstico de erros e investigação da causa raiz
  • Estratégias de recuperação e rollback de fluxos

Laboratório Prático: Implementação de Pipeline de Dados Realista

  • Construção de um fluxo de ponta a ponta: ingestão, transformação, entrega
  • Implementação de tratamento de erros, backpressure e escalonamento
  • Teste de desempenho e ajuste do pipeline

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com a linha de comando Linux
  • Conhecimento básico de redes e sistemas de dados
  • Familiaridade com conceitos de streaming de dados ou ETL

Público-Alvo

  • Administradores de sistemas
  • Engenheiros de dados
  • Desenvolvedores
  • Profissionais de DevOps
 21 Horas

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