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https://bit.ly/4cmpq34En este video, un experto en ingeniería de datos discute la construcción de un pipeline de ingestión de datos casi en tiempo real para los datos de clickstream y reproducción de Netflix. El enfoque está en métricas clave como la tasa de abandono de clientes y el análisis de rutas, con información sobre el uso de tecnologías como Kafka, Spark y bases de datos NoSQL. El video también cubre la importancia del procesamiento de datos escalable y sensible al tiempo y toca los compromisos en el almacenamiento de datos y el diseño del sistema.
Capítulos -
00:00 - Introducción
01:15 - Pipeline de datos para el monitoreo de métricas de Netflix
05:52 - Análisis de rutas e información de reproducción
09:42 - Información del producto y visión general del diseño del pipeline
12:31 - Distribución de usuarios y métricas de Netflix
16:51 - Escalabilidad de Netflix: Hasta 50,000 usuarios por segundo
25:13 - Streaming de Spark, Kafka, Flink, lago de datos
28:08 - Kafka vs Lagos de datos para análisis
30:16 - Rendimiento de bases de datos NoSQL
37:41 - Principios de diseño de pipelines de big data
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