Ce projet est un démonstrateur et un modèle pour la configuration correcte de Quarkus et Kafka Streams, avec une intégration dans dev-stack. Il permet d'agréger des données météorologiques en temps réel et de traiter des flux de données avec Kafka Streams.

Ce projet vise à fournir un environnement d'apprentissage pratique pour les étudiants de la filière GGMD (Génie Geographique, Mobilité et Données) de l'Université Lyon 1. Il est composé de plusieurs TPs couvrant différents aspects de la conception et du déploiement de bases de données réparties, l'optimisation des performances pour le traitement de grandes quantités de données, l'analyse de données astronomiques à l'aide d'Apache Spark, et le traitement de flux de données en temps réel avec Spark Streaming et Apache STORM.

Le projet flink-datacenter est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, basée sur Apache Flink. Il permet de gérer des workflows de traitement de données complexes et distribués, en offrant des fonctionnalités avancées telles que la gestion de flux de données, l'intégration avec des bases de données relationnelles et NoSQL, et la possibilité de définir des règles de transformation et d'agrégation des données.

Le projet flink-kafka est un exemple de traitement de données en temps réel avec Apache Flink et Apache Kafka. Il permet de compter les clics sur un site web en utilisant des flux de données et de les afficher dans un tableau de bord.