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https://bit.ly/4cmpq34Neste vídeo, um especialista em engenharia de dados discute a construção de um pipeline de ingestão de dados quase em tempo real para dados de clickstream e reprodução da Netflix. O foco está em métricas-chave como churn de clientes e análise de caminhos, com insights sobre o uso de tecnologias como Kafka, Spark e bancos de dados NoSQL. O vídeo também aborda a importância do processamento de dados escalável e sensível ao tempo e toca em trade-offs no armazenamento de dados e design de sistemas.
Capítulos -
00:00 - Introdução
01:15 - Pipeline de dados para monitoramento de métricas da Netflix
05:52 - Análise de caminhos e insights de reprodução
09:42 - Insights de produtos e visão geral do design do pipeline
12:31 - Distribuição de usuários da Netflix e métricas
16:51 - Escalabilidade da Netflix: até 50.000 usuários por segundo
25:13 - Streaming com Spark, Kafka, Flink, data lake
28:08 - Kafka vs Data lakes para análises
30:16 - Desempenho de bancos de dados NoSQL
37:41 - Princípios de design de pipeline de big data
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