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  # Deep Dive : Partitioning & Consumer Groups (Kafka)

> **Prérequis** : Guide principal Kafka  
> **Objectif** : Maîtriser le scaling et les garanties de livraison  
> **Contexte** : Pipelines IoT haute disponibilité

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## Table des matières

1. [Partitioning en profondeur](#1-partitioning-en-profondeur)
2. [Stratégies de partitionnement](#2-stratégies-de-partitionnement)
3. [Consumer Groups en détail](#3-consumer-groups-en-détail)
4. [Rebalancing](#4-rebalancing)
5. [Offset Management](#5-

from smolagents import CodeAgent,DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel,load_tool,tool
import datetime
import requests
import pytz
import yaml
from tools.final_answer import FinalAnswerTool

from Gradio_UI import GradioUI

# Below is an example of a tool that does nothing. Amaze us with your creativity !
@tool
def my_custom_tool(arg1:str, arg2:int)-> str: #it's import to specify the return type
    #Keep this format for the description / args / args description but feel free to modify the tool
    """

# Deep Dive : Schema Registry & Avro (Kafka)

> **Prérequis** : Guide principal Kafka  
> **Objectif** : Maîtriser la gestion des schémas en production  
> **Contexte** : Pipelines IoT avec schémas évolutifs

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## Table des matières

1. [Pourquoi la gestion des schémas est critique](#1-pourquoi-la-gestion-des-schémas-est-critique)
2. [Apache Avro en profondeur](#2-apache-avro-en-profondeur)
3. [Architecture Schema Registry](#3-architecture-schema-registry)
4. [API et opérations](#4-api-et-opé

# Apache Kafka : Guide Complet pour Data Engineers

> **Contexte** : Formation Data Engineer  
> **Objectif** : Maîtriser Kafka pour pipelines de données temps réel  
> **Cas d'usage** : Pipelines IoT  
> **Compléments** : Voir docs Spark Structured Streaming pour intégration détaillée

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## Table des matières

1. [Qu'est-ce que Kafka ?](#1-quest-ce-que-kafka)
2. [Architecture](#2-architecture)
3. [Concepts fondamentaux](#3-concepts-fondamentaux)
4. [Producers](#4-producers)
5. [Consumers](#5

# Deep Dive : Unity Catalog et Gouvernance (Delta Lake - Databricks)

> **Prérequis** : Guide principal Delta Lake  
> **Objectif** : Maîtriser la gouvernance des données dans Databricks  
> **Contexte** : Pipelines IoT en production, multi-équipes

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## Table des matières

1. [Qu'est-ce que Unity Catalog ?](#1-quest-ce-que-unity-catalog)
2. [Architecture et hiérarchie](#2-architecture-et-hiérarchie)
3. [Configuration initiale](#3-configuration-initiale)
4. [Gestion des objets](#4-gestion-des

# Deep Dive : Change Data Feed - CDC (Delta Lake - Databricks)

> **Prérequis** : Guide principal Delta Lake, Deep Dive MERGE  
> **Objectif** : Capturer et propager les changements efficacement  
> **Contexte** : Pipelines IoT, propagation Médaillon

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## Table des matières

1. [Qu'est-ce que le Change Data Feed ?](#1-quest-ce-que-le-change-data-feed)
2. [Activer et configurer CDF](#2-activer-et-configurer-cdf)
3. [Structure des données CDF](#3-structure-des-données-cdf)
4. [Lire le CDF en b

# Deep Dive : Optimisation & Tuning (Delta Lake - Databricks)

> **Prérequis** : Guide principal Delta Lake, Deep Dive MERGE  
> **Objectif** : Maximiser les performances de lecture et écriture  
> **Contexte** : Pipelines IoT à haut débit

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## Table des matières

1. [Le problème des petits fichiers](#1-le-problème-des-petits-fichiers)
2. [OPTIMIZE : compaction](#2-optimize--compaction)
3. [Z-ORDER : clustering des données](#3-z-order--clustering-des-données)
4. [Liquid Clustering (Databrick

# Deep Dive : MERGE Patterns (Delta Lake - Databricks)

> **Prérequis** : Guide principal Delta Lake  
> **Objectif** : Maîtriser MERGE pour tous les cas d'usage  
> **Contexte** : Pipelines IoT, CDC, dimensions

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## Table des matières

1. [Anatomie du MERGE](#1-anatomie-du-merge)
2. [Pattern : Upsert simple](#2-pattern--upsert-simple)
3. [Pattern : Déduplication](#3-pattern--déduplication)
4. [Pattern : SCD Type 1](#4-pattern--scd-type-1)
5. [Pattern : SCD Type 2](#5-pattern--scd-type-2)
6.

# Delta Lake : Guide Complet (Databricks)

> **Contexte** : Formation Data Engineer  
> **Environnement** : Databricks (fonctionnalités spécifiques signalées)  
> **Cas d'usage** : Pipelines IoT  
> **Prérequis** : Bases Spark SQL, notions de Structured Streaming

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## Table des matières

1. [Qu'est-ce que Delta Lake ?](#1-quest-ce-que-delta-lake)
2. [Architecture et concepts fondamentaux](#2-architecture-et-concepts-fondamentaux)
3. [Opérations de base](#3-opérations-de-base)
4. [MERGE : l'o

# Focus : Triggers (ProcessingTime, Once, AvailableNow, Continuous)

> **Prérequis** : Guide principal  
> **Objectif** : Choisir le trigger adapté à ton SLA  
> **Format** : Focus pratique (~250 lignes)

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## 1. Les triggers en une image

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    TYPES DE TRIGGERS                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                            

# =========================
# main.py
# =========================

import sys
import subprocess
import importlib
import importlib.util

# ------------------------------------------------------------
# Automatisches pip-Upgrade (falls veraltet)
# ------------------------------------------------------------
try:
    print("🔄 Prüfe auf pip-Update ...")
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "--upgrade", "pip"])
    print("✅ pip erfolgreich aktualisiert.")

# erkennung.py
import os
import re
import json
import requests
from typing import Optional
from ics import Calendar
from fuzzywuzzy import process, fuzz
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from datetime import datetime
import csv


# ---------------------------
# 🔐 ENV-Dateien laden & prüfen (mit Fallbacks)
# ---------------------------
benutzer_fallbacks = ["bernh", "Bernhard Holl", "XeisWorks"]

# --- OpenAI ---
openai_env_path = ""
for benutzer in ben

# =========================
# termingenerator.py
# =========================

import os
import random
import re
from typing import Optional
from datetime import datetime, date, timedelta

from icalendar import Calendar
from dateutil import tz
from tqdm import tqdm
import holidays

from erkennung import (
    ort_erkennen,
    FALLBACK_ORTE,
    google_geocode_ort,
    speichere_fallback_ort
)

# ------------------------------------------------------------
# ICS-Einträge ei

# erkennung.py
import os
import re
import json
import requests
from typing import Optional
from ics import Calendar
from fuzzywuzzy import process, fuzz
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from datetime import datetime
import csv


# ---------------------------
# 🔐 ENV-Dateien laden & prüfen (mit Fallbacks)
# ---------------------------
benutzer_fallbacks = ["bernh", "Bernhard Holl", "XeisWorks"]

# --- OpenAI ---
openai_env_path = ""
for benutzer in ben

# erkennung.py
import os
import re
import json
import requests
from erkennung import parse_ics_termine
from typing import Optional
from ics import Calendar
from fuzzywuzzy import process, fuzz
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from datetime import datetime
import csv


# ---------------------------
# 🔐 ENV-Dateien laden & prüfen (mit Fallbacks)
# ---------------------------
benutzer_fallbacks = ["bernh", "Bernhard Holl", "XeisWorks"]

# --- OpenAI ---

■CMD(管理者権限あり)
mklink /D "コピー先リンク" "コピー元リンク"

■CMD(管理者権限なし)
mklink /J "コピー先リンク" "コピー元リンク"

ex) mklink /J "C:\Users\daido.takuya\Local Sites\tcb-multi-lang\app\public\wp-content\mu-plugins" "C:\Users\daido.takuya\Desktop\作業環境\mu-plugins"

■powershell(管理者権限あり)
New-Item -ItemType SymbolicLink `
  -Path "コピー先リンク" `
  -Target "コピー元リンク"