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lcastrooliveira / dito-docker-compose

Repo que reúne todos os entregáveis do desafio Dito

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Desafio Dito - Projeto com todos os entregáveis

Desafio da empresa Dito. Este repositório possui um docker-compose onde todos os entregáveis estão disponibilizados via imagens. Desta forma é bem fácil subir os serviços e validar o que foi feito em qualquer máquina que possua Docker e docker-compose instalado.

Pré requisitos

  1. Máquina deve ter no mínimo 4GB de RAM para aguentar rodar as ferramentas utilizadas.
  2. Docker instalado
  3. docker-compose instalado
  4. Preferencialmente máquinas Linux (Ubuntu, Debian, CentOS)

Instalação

  1. Clonar o repositório
    https://github.com/lcastrooliveira/dito-docker-compose.git
  1. Navegar até a pasta do projeto
    cd dito-docker-compose
  1. Subir os serviços
    docker-compose up

Endpoints do Desafio 1

Na API coletora de eventos:

POST localhost:8080/api/v1/events

Usado para endpoint utilizado para publicar um evento. Exemplo de evento:

{
	"event": "buy",
	"timestamp": "2023-09-22T13:57:31.2311892-03:00",
	"revenue": 123.89
}

E na API consumidora de eventos:

GET localhost:8081/api/v1/eventsapi/v1/events?eventName=<searchTerm>&page=<pageIndex>&size=<pageSize>

Usado para buscar as informações de eventos cadastradas (autocomplete). Parâmetros:

  1. eventName (obrigatório): termo de busca para o campo event. Mínimo 2 caracteres.
  2. Page (opcional): Número da página, caso não fornecido assume-se valor 0.
  3. Size (opcional): Tamanho da página, caso não fornecido assume-se valor 20.

Endpoint do Desafio 2

POST localhost:8082/api/v1/timeline

Usado para endpoint utilizado para mandar uma lista de eventos, por exemplo:

{
    "events":[
       {
          "event":"comprou-produto",
          "timestamp":"2016-09-22T13:57:32.2311892-03:00",
          "custom_data":[
             {
                "key":"product_name",
                "value":"Camisa Azul"
             },
             {
                "key":"transaction_id",
                "value":"3029384"
             },
             {
                "key":"product_price",
                "value":100
             }
          ]
       },
       {
          "event":"comprou",
          "timestamp":"2016-09-22T13:57:31.2311892-03:00",
          "revenue":250,
          "custom_data":[
             {
                "key":"store_name",
                "value":"Patio Savassi"
             },
             {
                "key":"transaction_id",
                "value":"3029384"
             }
          ]
       },
       {
          "event":"comprou-produto",
          "timestamp":"2016-09-22T13:57:33.2311892-03:00",
          "custom_data":[
             {
                "key":"product_price",
                "value":150
             },
             {
                "key":"transaction_id",
                "value":"3029384"
             },
             {
                "key":"product_name",
                "value":"Calça Rosa"
             }
          ]
       },
       {
          "event":"comprou-produto",
          "timestamp":"2016-10-02T11:37:35.2300892-03:00",
          "custom_data":[
             {
                "key":"transaction_id",
                "value":"3409340"
             },
             {
                "key":"product_name",
                "value":"Tenis Preto"
             },
             {
                "key":"product_price",
                "value":120
             }
          ]
       },
       {
          "event":"comprou",
          "timestamp":"2016-10-02T11:37:31.2300892-03:00",
          "revenue":120,
          "custom_data":[
             {
                "key":"transaction_id",
                "value":"3409340"
             },
             {
                "key":"store_name",
                "value":"BH Shopping"
             }
          ]
       }
    ]
 }

Resultado: Eventos agrupados por ID de transação. Em que cada item corresponde a uma compra realizada em um estabelicimento. As infomrações são ordenadas em ordem decrescente:

{
    "timeline": [
        {
            "timestamp": "2016-10-02T14:37:31.2300892Z",
            "revenue": 120,
            "transaction_id": "3409340",
            "store_name": "BH Shopping",
            "products": [
                {
                    "name": "Tenis Preto",
                    "price": 120
                }
            ]
        },
        {
            "timestamp": "2016-09-22T16:57:31.2311892Z",
            "revenue": 250,
            "transaction_id": "3029384",
            "store_name": "Patio Savassi",
            "products": [
                {
                    "name": "Camisa Azul",
                    "price": 100
                },
                {
                    "name": "Calça Rosa",
                    "price": 150
                }
            ]
        }
    ]
}

Tecnologias utilizadas:

  • Java 8 com Spring Boot 2
  • Apache Kafka
  • Elasticsearch
  • Docker

Referências

2020 - Lucas de Castro Oliveira

About

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