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Temario del curso

Fundamentos de NiFi y flujos de datos

  • Datos en movimiento frente a datos en reposo: conceptos y desafíos
  • Arquitectura de NiFi: núcleos, controlador de flujo, proveniencia y boletín
  • Componentes clave: procesadores, conexiones, controladores y proveniencia

Contexto e integración de Big Data

  • El papel de NiFi en los ecosistemas de Big Data (Hadoop, Kafka, almacenamiento en la nube)
  • Descripción general de HDFS, MapReduce y alternativas modernas
  • Casos de uso: ingestión de streams, envío de registros y tuberías de eventos

Instalación, configuración y establecimiento de clústeres

  • Instalación de NiFi en modo de nodo único y modo clúster
  • Configuración del clúster: roles de nodos, ZooKeeper y equilibrado de carga
  • Orquestación de despliegues de NiFi: uso de Ansible, Docker o Helm

Diseño y gestión de flujos de datos

  • Enrutamiento, filtrado, división y fusión de flujos
  • Configuración de procesadores (InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord, etc.)
  • Manejo de esquemas, enriquecimiento y operaciones de transformación
  • Manejo de errores, relaciones de reintentos y backpressure

Escenarios de integración

  • Conexión con bases de datos, sistemas de mensajería y APIs REST
  • Streaming hacia sistemas de análisis: Kafka, Elasticsearch o almacenamiento en la nube
  • Integración con Splunk, Prometheus o tuberías de registro

Supervisión, recuperación y proveniencia

  • Uso de la interfaz de usuario de NiFi, métricas y visualizador de proveniencia
  • Diseño de recuperación autónoma y manejo adecuado de fallos
  • Copias de seguridad, control de versiones de flujos y gestión de cambios

Ajuste de rendimiento y optimización

  • Ajuste de JVM, memoria heap, pools de hilos y parámetros de clúster
  • Optimización del diseño de flujos para reducir cuellos de botella
  • Aislamiento de recursos, priorización de flujos y control de capacidad de transferencia

Mejores prácticas y gobernanza

  • Documentación de flujos, estándares de nomenclatura y diseño modular
  • Seguridad: TLS, autenticación, control de acceso y cifrado de datos
  • Control de cambios, control de versiones, acceso basado en roles y auditorías

Solución de problemas y respuesta a incidentes

  • Problemas comunes: bloqueos, fugas de memoria y errores de procesadores
  • Análisis de registros, diagnóstico de errores e investigación de la causa raíz
  • Estrategias de recuperación y reversión de flujos

Laboratorio práctico: implementación de una tubería de datos realista

  • Construcción de un flujo de extremo a extremo: ingestión, transformación y entrega
  • Implementación de manejo de errores, backpressure y escalabilidad
  • Pruebas de rendimiento y ajuste de la tubería

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con la línea de comandos de Linux
  • Comprensión básica de redes y sistemas de datos
  • Conocimiento de conceptos de streaming de datos o ETL

Audiencia

  • Administradores de sistemas
  • Ingenieros de datos
  • Desarrolladores
  • Profesionales de DevOps
 21 Horas

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