Ngày 1: Làm quen với Groovy

• Cài đặt Groovy trên máy tính của bạn.

• Viết chương trình Groovy đầu tiên ("Hello, World!").

• So sánh Groovy và Java: cú pháp, tính năng động, các tiện ích mở rộng.

Bài tập:

1. Viết một chương trình Groovy tính tổng các số từ 1 đến 10.

2. Viết một chương trình Groovy in ra các số chẵn từ 1 đến 20.

3. Tạo một danh sách (list) các số nguyên trong Groovy và in ra các phần tử của danh sách đó.

Ngày 2: Các tính năng nổi bật của Groovy

• Closures: tìm hiểu khái niệm, cách sử dụng và các lợi ích.

• Collections: làm việc với các kiểu dữ liệu collection (list, map, set) trong Groovy.

• Strings: các thao tác xử lý chuỗi trong Groovy.

Bài tập:

1. Viết một closure tính bình phương của một số.

2. Tạo một map chứa thông tin về tên và tuổi của một số người. In ra thông tin này.

3. Viết một chương trình Groovy đảo ngược một chuỗi.

Ngày 3: Groovy Development Kit (GDK)

• Tìm hiểu về GDK và các phương thức mở rộng mà nó cung cấp cho các lớp Java tiêu chuẩn.

• Làm việc với các lớp File, Stream, Date, Collections... trong Groovy.

Bài tập:

1. Sử dụng GDK để đọc nội dung của một tệp văn bản.

2. Sử dụng GDK để lọc các phần tử trong một danh sách.

3. Sử dụng GDK để định dạng ngày tháng.

Ngày 4: Metaprogramming cơ bản

• Khái niệm về metaprogramming: khả năng chương trình tự thay đổi hành vi của nó trong quá trình chạy.

• Meta Object Protocol (MOP): cách Groovy thực hiện metaprogramming.

• Các ví dụ đơn giản về metaprogramming trong Groovy.

Bài tập:

1. Thêm một phương thức động vào một đối tượng trong Groovy.

2. Thay đổi hành vi của một toán tử trong Groovy.

3. Viết một lớp Groovy có khả năng tự ghi log các phương thức được gọi.

Ngày 5: Grape Dependency Manager

• Cài đặt và sử dụng Grape để quản lý các thư viện trong dự án Groovy.

• Tạo một dự án Groovy mới sử dụng Grape.

• Thêm các thư viện vào dự án Groovy.

Bài tập:

1. Tạo một dự án Groovy mới sử dụng Grape.

2. Thêm thư viện Apache Commons Lang vào dự án Groovy.

3. Sử dụng thư viện Apache Commons Lang trong dự án Groovy.

Ngày 6: Kiểm thử với Groovy

• Giới thiệu về unit testing và tầm quan trọng của nó.

• Sử dụng GroovyTestCase để viết các trường hợp kiểm thử.

• Mocking và stubbing trong Groovy.

Bài tập:

1. Viết các trường hợp kiểm thử cho một lớp tính toán đơn giản.

2. Sử dụng mocking để kiểm thử một lớp phụ thuộc vào một lớp khác.

3. Viết một trường hợp kiểm thử sử dụng stubbing.

Ngày 7: Domain-Specific Languages (DSLs)

• Tìm hiểu về DSLs và các loại DSLs khác nhau.

• Các ví dụ về DSLs trong Groovy (ví dụ: DSL để xây dựng giao diện người dùng).

• Tạo một DSL đơn giản trong Groovy.

Bài tập:

1. Nghiên cứu một DSL có sẵn trong Groovy (ví dụ: Gradle build script).

2. Tạo một DSL đơn giản để mô tả một cấu trúc dữ liệu.

3. Sử dụng DSL để tạo một giao diện người dùng đơn giản.

Ngày 8: Tích hợp Groovy

• Tích hợp Groovy với Java: gọi mã Groovy từ Java và ngược lại.

• Sử dụng Groovy trong các ứng dụng Java (ví dụ: Spring Boot).

• Các công cụ hỗ trợ tích hợp: GroovyShell, GroovyClassLoader.

Bài tập:

1. Viết một lớp Java gọi một phương thức trong một lớp Groovy.

2. Viết một lớp Groovy gọi một phương thức trong một lớp Java.

3. Tạo một ứng dụng Spring Boot sử dụng Groovy để xử lý một số logic nghiệp vụ.

Ngày 9: Bảo mật trong Groovy

• Các vấn đề bảo mật thường gặp khi sử dụng Groovy.

• Các biện pháp bảo mật: kiểm soát truy cập, xác thực, xử lý đầu vào.

• Các công cụ và thư viện hỗ trợ bảo mật trong Groovy.

Bài tập:

1. Nghiên cứu về các lỗ hổng bảo mật thường gặp trong Groovy.

2. Áp dụng các biện pháp bảo mật vào một ứng dụng Groovy đơn giản.

3. Sử dụng một thư viện bảo mật trong Groovy để mã hóa dữ liệu.

Ngày 10: Cú pháp và Toán tử nâng cao

• Các toán tử đặc biệt của Groovy: safe navigation (?.), Elvis (?:), spread dot (.).

• Các tính năng cú pháp nâng cao: GStrings, closures lồng nhau, currying.

Bài tập:

1. Sử dụng toán tử safe navigation để tránh NullPointerException.

2. Sử dụng toán tử Elvis để cung cấp giá trị mặc định.

3. Viết một hàm Groovy sử dụng currying.

Ngày 11: Metaprogramming nâng cao

• Abstract Syntax Tree (AST) transformations: tìm hiểu cách Groovy biên dịch mã nguồn và cách sử dụng AST transformations để thay đổi hành vi của mã.

• Các ví dụ về AST transformations: @Singleton, @Immutable, @Delegate.

• Tạo một AST transformation đơn giản.

Bài tập:

1. Nghiên cứu về một AST transformation có sẵn trong Groovy (ví dụ: @Singleton).

2. Tạo một AST transformation để thêm một phương thức vào một lớp.

3. Sử dụng AST transformations để tạo một DSL.

Ngày 12: Groovy và hệ sinh thái Java

• Tích hợp Groovy với Spring Framework: sử dụng Groovy trong các ứng dụng Spring, lợi ích và hạn chế.

• Sử dụng Groovy với Hibernate: tạo các entity và truy vấn dữ liệu bằng Groovy.

• Khám phá Gradle: tìm hiểu về công cụ xây dựng Gradle và cách sử dụng Groovy để viết các build script.

Bài tập:

1. Tạo một ứng dụng Spring Boot đơn giản sử dụng Groovy.

2. Viết một truy vấn Hibernate bằng Groovy.

3. Tạo một build script Gradle đơn giản.

Ngày 13: Kiểm thử nâng cao với Spock

• Giới thiệu về Spock: một framework kiểm thử mạnh mẽ và biểu cảm cho Groovy và Java.

• Cấu trúc của một bài kiểm thử Spock: given, when, then.

• Các tính năng nâng cao của Spock: data-driven testing, mocking, stubbing.

Bài tập:

1. Viết một bài kiểm thử Spock đơn giản.

2. Sử dụng data-driven testing trong Spock.

3. Sử dụng mocking và stubbing trong Spock.

Ngày 14: Groovy và lập trình Reactive (RxJava)

• Giới thiệu về lập trình reactive và RxJava.

• Tìm hiểu về Observables, Operators, và Schedulers trong RxJava.

• Sử dụng Groovy để làm việc với RxJava.

Bài tập:

1. Tạo một Observable đơn giản phát ra các số nguyên.

2. Sử dụng các operator để biến đổi và lọc dữ liệu từ một Observable.

3. Sử dụng Groovy để tạo một ứng dụng reactive đơn giản với RxJava.

Ngày 15: Groovy và các công nghệ mới

• Groovy và Microservices: sử dụng Groovy để xây dựng các microservice.

• Groovy và Serverless: sử dụng Groovy với các nền tảng serverless như AWS Lambda.

• Groovy và Machine Learning: sử dụng các thư viện như GPars để thực hiện các tác vụ machine learning.

Bài tập:

1. Nghiên cứu về một framework microservice sử dụng Groovy (ví dụ: Micronaut).

2. Tạo một hàm AWS Lambda đơn giản sử dụng Groovy.

3. Sử dụng GPars để thực hiện một tác vụ tính toán song song.

Ngày 16: Groovy và xử lý dữ liệu

• Phân tích và tạo JSON với Groovy.

• Làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) sử dụng Groovy SQL.

• Xử lý XML, YAML, và TOML với Groovy.

Bài tập:

1. Phân tích một tệp JSON và trích xuất thông tin.

2. Thực hiện các thao tác CRUD trên một cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng Groovy SQL.

3. Đọc và ghi dữ liệu XML, YAML, và TOML.

Ngày 17: Groovy và các công cụ

• Groovy Console: tìm hiểu về môi trường tương tác để thực thi mã Groovy.

• Groovy Shell: tìm hiểu về công cụ dòng lệnh để thực thi các script Groovy.

• Groovy và IDE: tích hợp Groovy với các IDE phổ biến như IntelliJ IDEA, Eclipse.

Bài tập:

1. Sử dụng Groovy Console để thực thi một đoạn mã Groovy.

2. Viết một script Groovy đơn giản và thực thi nó bằng Groovy Shell.

3. Cài đặt plugin Groovy cho IntelliJ IDEA hoặc Eclipse.

Ngày 18: Xây dựng ứng dụng web với Groovy và Spring Boot (Phần 1)

• Cài đặt Spring Boot CLI và tạo project mới.

• Tìm hiểu cấu trúc thư mục của project Spring Boot.

• Tạo controller đầu tiên và xử lý request/response đơn giản.

Bài tập:

1. Tạo một endpoint /hello trả về chuỗi "Hello from Groovy!".

2. Tạo một endpoint /greeting/{name} trả về lời chào tùy chỉnh theo tên.

3. Tạo một endpoint /sum nhận hai tham số và trả về tổng của chúng.

Ngày 19: Xây dựng ứng dụng web với Groovy và Spring Boot (Phần 2)

• Sử dụng GORM (Groovy Object Relational Mapping) để làm việc với cơ sở dữ liệu.

• Tạo entity và repository để thực hiện các thao tác CRUD (Create, Read, Update, Delete).

• Xây dựng các API RESTful để quản lý dữ liệu.

Bài tập:

1. Tạo một entity Book với các thuộc tính id, title, author.

2. Tạo một repository BookRepository để thực hiện các thao tác CRUD với entity Book.

3. Xây dựng các API /books (GET), /books/{id} (GET), /books (POST), /books/{id} (PUT), /books/{id} (DELETE).

Ngày 20: Xây dựng ứng dụng web với Groovy và Spring Boot (Phần 3)

• Xây dựng giao diện người dùng đơn giản với Thymeleaf.

• Tạo các template Thymeleaf để hiển thị dữ liệu từ controller.

• Tích hợp Thymeleaf với Spring Boot và GORM.

Bài tập:

1. Tạo một template Thymeleaf index.html để hiển thị danh sách các cuốn sách.

2. Tạo một template Thymeleaf book.html để hiển thị chi tiết một cuốn sách.

3. Thêm các liên kết điều hướng giữa các trang.

Ngày 21: Xây dựng công cụ tự động hóa với Groovy (Phần 1)

• Sử dụng Groovy để đọc và ghi file.

• Xử lý dữ liệu dạng văn bản (CSV, JSON, XML).

• Tự động hóa các tác vụ hệ thống (thực thi lệnh, quản lý file và thư mục).

Bài tập:

1. Viết một script Groovy đọc dữ liệu từ một tệp CSV và in ra màn hình.

2. Viết một script Groovy chuyển đổi dữ liệu từ JSON sang XML.

3. Viết một script Groovy liệt kê tất cả các tệp trong một thư mục.

Ngày 22: Xây dựng công cụ tự động hóa với Groovy (Phần 2)

• Sử dụng thư viện Apache POI để làm việc với file Excel.

• Gửi email tự động với Groovy.

• Lập lịch thực thi các script Groovy.

Bài tập:

1. Viết một script Groovy đọc dữ liệu từ một tệp Excel và in ra màn hình.

2. Viết một script Groovy gửi email thông báo.

3. Sử dụng Quartz Scheduler để lập lịch thực thi một script Groovy.

Ngày 23: Groovy và xử lý dữ liệu nâng cao

• Truy vấn dữ liệu với GORM và Groovy SQL.

• Sử dụng GPars để xử lý dữ liệu song song.

• Tối ưu hóa hiệu năng xử lý dữ liệu với Groovy.

Bài tập:

1. Viết một truy vấn Groovy SQL để tìm kiếm các cuốn sách theo tiêu đề hoặc tác giả.

2. Sử dụng GPars để tính toán tổng các số trong một danh sách lớn một cách song song.

3. Tìm hiểu về các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu năng xử lý dữ liệu trong Groovy.

Ngày 24: Xây dựng công cụ xử lý dữ liệu lớn với Groovy (Phần 1)

• Giới thiệu về xử lý dữ liệu lớn và các công cụ phổ biến (Apache Spark, Hadoop, Flink).

• Cài đặt Apache Spark và tạo project Groovy sử dụng Spark.

• Tìm hiểu về RDD (Resilient Distributed Dataset) và các phép biến đổi cơ bản (map, filter, reduce).

Bài tập:

1. Đọc dữ liệu từ một tệp CSV lớn vào RDD.

2. Thống kê số lượng dòng trong RDD.

3. Tìm giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong RDD.

Ngày 25: Xây dựng công cụ xử lý dữ liệu lớn với Groovy (Phần 2)

• Làm việc với DataFrame và Dataset trong Spark.

• Thực hiện các phép biến đổi phức tạp hơn (join, groupBy, aggregation).

• Lưu kết quả xử lý vào các định dạng khác nhau (CSV, JSON, Parquet).

Bài tập:

1. Đọc dữ liệu từ một tệp CSV vào DataFrame.

2. Thống kê số lượng bản ghi theo một cột cụ thể.

3. Tính trung bình, tổng, độ lệch chuẩn của một cột số.

Ngày 26: Xây dựng công cụ xử lý dữ liệu lớn với Groovy (Phần 3)

• Sử dụng Spark SQL để truy vấn dữ liệu.

• Tối ưu hóa hiệu năng xử lý dữ liệu với Spark.

• Xử lý dữ liệu thời gian thực với Spark Streaming.

Bài tập:

1. Viết một truy vấn Spark SQL để tìm kiếm dữ liệu theo điều kiện.

2. Tìm hiểu về các kỹ thuật caching và partitioning để tối ưu hóa hiệu năng Spark.

3. Tạo một ứng dụng Spark Streaming đơn giản để xử lý dữ liệu từ một nguồn dữ liệu liên tục.

Ngày 27: Giới thiệu về Jenkins Pipeline

• Tìm hiểu về Jenkins và khái niệm Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD).

• Giới thiệu về Jenkins Pipeline và các loại Pipeline (Declarative Pipeline và Scripted Pipeline).

• Cài đặt Jenkins và tạo Pipeline đầu tiên.

Bài tập:

1. Cài đặt Jenkins trên máy tính của bạn.

2. Tạo một Jenkins Pipeline đơn giản để in ra một thông báo "Hello, World!".

3. Tìm hiểu về các khái niệm stage, step, agent trong Jenkins Pipeline.

Ngày 28: Viết Jenkins Pipeline với Groovy (Phần 1)

• Tìm hiểu về Scripted Pipeline và cú pháp Groovy trong Jenkins Pipeline.

• Sử dụng các bước (steps) phổ biến trong Jenkins Pipeline (sh, bat, checkout, stash, unstash).

• Tạo một Scripted Pipeline đơn giản để build một dự án Java.

Bài tập:

1. Viết một Jenkins Pipeline để clone một repository Git.

2. Viết một Jenkins Pipeline để build một dự án Maven.

3. Viết một Jenkins Pipeline để chạy các unit test.

Ngày 29: Viết Jenkins Pipeline với Groovy (Phần 2)

• Sử dụng các tính năng nâng cao của Jenkins Pipeline (environment variables, parameters, triggers).

• Tạo các Pipeline phức tạp hơn với nhiều stage và điều kiện.

• Tích hợp Jenkins Pipeline với các công cụ khác (Docker, Kubernetes, SonarQube).

Bài tập:

1. Viết một Jenkins Pipeline có tham số đầu vào.

2. Viết một Jenkins Pipeline chạy theo lịch trình.

3. Viết một Jenkins Pipeline build một ứng dụng Docker.

Ngày 30: Thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu lớn với CI/CD (Phần 1)

• Xác định yêu cầu hệ thống: nguồn dữ liệu, loại dữ liệu, các phép biến đổi cần thiết, định dạng đầu ra, tần suất xử lý.

• Thiết kế kiến trúc hệ thống: sử dụng Spark làm công cụ xử lý dữ liệu chính, Jenkins Pipeline để quản lý quy trình CI/CD.

• Lựa chọn công cụ lưu trữ dữ liệu (HDFS, S3, cơ sở dữ liệu...).

Bài tập:

1. Vẽ sơ đồ kiến trúc hệ thống.

2. Liệt kê các thành phần chính của hệ thống và mô tả chức năng của từng thành phần.

3. Nghiên cứu về các tùy chọn lưu trữ dữ liệu và lựa chọn một tùy chọn phù hợp với yêu cầu hệ thống.

Ngày 31: Xây dựng Jenkins Pipeline cho xử lý dữ liệu lớn (Phần 1)

• Tạo Jenkins Pipeline với các stage:

  • Lấy dữ liệu từ nguồn.

  • Xử lý dữ liệu với Spark.

  • Lưu trữ kết quả.

  • Kiểm tra chất lượng dữ liệu.

  • Thông báo kết quả.

• Sử dụng các plugin Jenkins để hỗ trợ Spark và các công cụ khác.

Bài tập:

1. Viết một Jenkins Pipeline đơn giản để lấy dữ liệu từ một tệp CSV và in ra màn hình.

2. Thêm một stage vào Pipeline để xử lý dữ liệu với Spark (ví dụ: đếm số lượng dòng).

3. Thêm một stage vào Pipeline để lưu kết quả xử lý vào một tệp CSV.

Ngày 32: Xây dựng Jenkins Pipeline cho xử lý dữ liệu lớn (Phần 2)

• Thêm các bước kiểm tra chất lượng dữ liệu vào Pipeline (ví dụ: kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, kiểm tra tính đầy đủ của dữ liệu).

• Thêm các bước thông báo kết quả vào Pipeline (ví dụ: gửi email, gửi thông báo Slack).

• Tối ưu hóa Pipeline để tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu lỗi.

Bài tập:

1. Viết một script Groovy để kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu.

2. Tích hợp script kiểm tra dữ liệu vào Jenkins Pipeline.

3. Tìm hiểu về các kỹ thuật tối ưu hóa Jenkins Pipeline (ví dụ: parallel stages, caching).

Ngày 33: Triển khai hệ thống xử lý dữ liệu lớn

• Triển khai Spark cluster trên môi trường sản xuất (tùy chọn: sử dụng cloud provider như AWS, GCP, Azure).

• Cấu hình Jenkins để kết nối với Spark cluster.

• Chạy Jenkins Pipeline trên môi trường sản xuất và theo dõi kết quả.

Bài tập:

1. Nghiên cứu về các tùy chọn triển khai Spark cluster.

2. Cài đặt và cấu hình Spark cluster trên một máy ảo hoặc môi trường cloud.

3. Cấu hình Jenkins để kết nối với Spark cluster và chạy Pipeline.

Ngày 34: Giám sát và bảo trì hệ thống

• Thiết lập hệ thống giám sát để theo dõi hiệu năng và tình trạng của hệ thống.

• Xây dựng các cảnh báo để phát hiện sớm các vấn đề.

• Lập kế hoạch bảo trì định kỳ để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định.

Bài tập:

1. Nghiên cứu về các công cụ giám sát hệ thống (ví dụ: Prometheus, Grafana).

2. Cài đặt và cấu hình công cụ giám sát để theo dõi Spark cluster và Jenkins.

3. Thiết lập các cảnh báo để nhận thông báo khi có sự cố xảy ra.

Ngày 35: Nâng cao xử lý dữ liệu lớn với Groovy và Spark

• Tìm hiểu về các tính năng nâng cao của Spark:

  • Spark GraphX: xử lý đồ thị.

  • Spark MLlib: thư viện machine learning.

  • Spark Structured Streaming: xử lý luồng dữ liệu có cấu trúc.

• Áp dụng các tính năng này vào dự án của bạn để giải quyết các bài toán phức tạp hơn.

Bài tập:

1. Sử dụng Spark GraphX để phân tích một mạng xã hội.

2. Xây dựng một mô hình dự đoán đơn giản với Spark MLlib.

3. Xử lý dữ liệu luồng từ Kafka hoặc một nguồn dữ liệu khác bằng Spark Structured Streaming.