Course introduction - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020

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摘要
The course CS 591 K1 introduces the design and architecture of modern distributed streaming systems, focusing on algorithms, scalability, fault-tolerance, and state management. It covers tools like Apache Flink and Kafka, and topics such as window optimizations, graph streaming algorithms, and real-time processing challenges. Students will learn to compare streaming systems, build scalable applications, and understand performance factors.
AI总结
《Course introduction - CS 591 K1: Data Stream Processing and Analytics Spring 2020》课程介绍课程信息： - 讲师：Vasiliki Kalavri - 办公室：MCS 206 - 联系方式：vkalavri@bu.edu - 上课时间：每周二、四 9:30-10:45，地點：MCS B33 - 办公时间：每周二、四 11:00-12:30 课程概述：本课程围绕现代分布式流数据处理系统的设计与架构展开，涵盖流数据表示、摘要化和分析的基本原理，系统算法、架构与设计，调度与负载管理，扩展性、弹性，容错与保证，状态管理，操作符语義，窗口优化，过滤、计数、采樣等技术。重点包括： 1. 流数据处理技术的核心原理与方法 2. 集成了 Apache Flink、Kafka、Beam 等主流工具与平台 3. 谷歌云平台的应用课程目标： - 掌握何时使用流处理技術，与其他技術的区別 - 了解流处理系统的特性和处理保证 - 熟练使用 Apache Flink 和 Kafka 构建可扩展和可靠的流处理应用 - 深入理解流处理系统的工作原理和性能影響因素 - 掌握设计和部署流处理应用时的挑战和权衡教学工具： - Apache Flink（flink.apache.org） - Apache Kafka（kafka.apache.org） - Apache Beam（beam.apache.org） - Google Cloud Platform（cloud.google.com）教学资源： - 《The 8 Requirements of Real-Time Stream Processing》（http://cs.brown.edu/~ugur/8rulesSigRec.pdf） - 《Streaming 101: The world beyond batch》（www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101）案例分析： - 每5秒测量一次溫度，编写程序每分钟输出过去10分钟的平均溫度课程安排： - 包括讲座、作业截止日期、无课日安排、客座讲座和測驗公告 - 客座讲座：邀请 industry专家分享 real-world 用例，提供 hands-on 经验