J'ai construit un projet complet d'ingénierie de données de trafic en temps réel de bout en bout en utilisant Kafka, PySpark et Delta Lake,
Ce projet simule un pipeline de données en streaming du monde réel où les données de trafic sont continuellement générées, traitées, nettoyées et transformées en ensembles de données prêtes pour l'analyse pour l'intelligence d'affaires et la création de tableaux de bord.
Ce n'est pas une démo basique.
C'est un projet d'ingénierie de données de style production qui démontre comment les pipelines modernes en temps réel sont conçus et mis en œuvre en utilisant des outils standard de l'industrie.
Chaque étape est construite de zéro — de l'ingestion des données à la transformation jusqu'à la couche d'analyse finale.
Pas de blabla. Pas de raccourcis. Juste de l'ingénierie de données réelle.
🚀 Ce que vous apprendrez dans ce projet
Dans ce projet d'ingénierie de données en temps réel de bout en bout, vous apprendrez :
• Construire un pipeline de streaming en temps réel en utilisant Apache Kafka
• Traiter des données en streaming avec PySpark Structured Streaming
• Concevoir l'architecture Bronze, Silver, Gold (Medallion Architecture)
• Gérer des données du monde réel sales et peu fiables
• Techniques de nettoyage, validation et dé-duplication des données
• Travailler avec Delta Lake pour un stockage fiable et évolutif
• Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données dans les pipelines de streaming
• Ingénierie des fonctionnalités pour l'analyse
• Concevoir un schéma en étoile (tables de faits et de dimensions)
• Créer des ensembles de données prêtes pour l'analyse pour les outils BI
• Connecter des pipelines de données à Power BI pour la création de tableaux de bord
• Structurer des flux de travail d'ingénierie de données de style production
Tous les concepts sont démontrés avec de vraies données en streaming — pas d'exemples statiques.
🧰 Stack technologique et outils utilisés
Apache Kafka
Apache Spark / PySpark
Delta Lake
Hive Metastore
Power BI
📊 Points forts du projet
• Pipeline d'ingénierie de données en temps réel complet
• Ingestion et traitement de données en streaming
• Simulation et gestion de données sales
• Couche de qualité et de validation des données
• Architecture lakehouse évolutive
• Modélisation en schéma en étoile pour l'analyse
• Ensembles de données prêts pour BI pour la création de tableaux de bord
• Conception de projet orientée production
📂 Répertoire du projet
🕒 Horodatages
0:00 Intro
0:42 Introduction au projet
2:10 Vue d'ensemble de l'architecture
8:00 Configuration de l'infrastructure
38:00 Configuration de la source de données
1:14:31 Transformation Bronze
2:05:48 Transformation Silver
2:51:16 Transformation Gold
3:25:42 Initialisation du Hive Meta store
3:51:40 Connexion Power BI
4:00:48 Création de tableaux de bord
📣 Restons connectés
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