Місцеві, інструктора під керівництвом Live Stream обробки навчальних курсів демонструють через інтерактивне обговорення і практичний практиці основам і передові теми обробки потоку.
Підготовка потоку обробки доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання в прямому ефірі". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер
Machine Translated
Відгуки
Я насолоджувався гарним балансом між теорією та практичними лабораторіями ..
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Курси: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Я взагалі мав користь від більш глибокого розуміння Ignite ..
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Курси: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Я в основному любив хороші лекції.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Курси: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Посилаючись/перегляд пунктів питання обговорюються.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Курси: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
Навчальні теми та участь тренера
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Спілкування з людьми, які відвідують навчання.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Курси: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
Фітнес
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Я любив навчання. Антон має багато знань і виклав необхідну теорію в дуже доступній формі. Велика справа в тому, що навчання було багато цікавих вправ, тому практично з самого початку у нас є контакт з технологією, яку ми вчимося.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Лабораторні вправи. Застосовує теорію з першого дня в наступні дні.
Dell
Курси: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Курси: A Practical Introduction to Stream Processing
Мені справді сподобалися робочі вправи з кластером, щоб побачити продуктивність вузлів у кластері та розширену функціональність.
CACI Ltd
Курси: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Курси: Apache NiFi for Administrators
Аджай був дуже досвідченим консультантом і міг відповісти на всі наші запитання і навіть вносив пропозиції щодо найкращих практик проекту, яким ми зараз займаємось.
CACI Ltd
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Курси: Apache NiFi for Developers
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Курси: Apache NiFi for Administrators
answers to our specific questions
MOD BELGIUM
Курси: Apache NiFi for Administrators
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Курси: A Practical Introduction to Stream Processing
Stream Processing Підкатегорії
Stream Processing Зміст курсу
Назва курсу
Тривалість
Огляд
Назва курсу
Тривалість
Огляд
14 годин
Огляд
Apache Ignite - це обчислювальна платформа в пам'яті, яка знаходиться між додатком та рівнем даних для підвищення швидкості, масштабу та доступності.
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники вивчать принципи стійкого та чистого зберігання в пам'яті під час створення зразкового проекту обчислення в пам'яті.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Ignite для пам'яті, збереження на диску, а також чисто розподіленої бази даних в пам'яті.
- Досягніть наполегливості без синхронізації даних до реляційної бази даних.
- Використовуйте Ignite для виконання SQL та розподілених приєднань.
- Підвищення продуктивності, переміщуючи дані ближче до процесора, використовуючи оперативну пам’ять як сховище.
- Розподіліть набори даних по кластері для досягнення горизонтальної масштабованості.
- Інтегруйте Ignite за допомогою процесорів RDBMS, No SQL , Hadoop та машинного навчання.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники вивчать принципи стійкого та чистого зберігання в пам'яті під час створення зразкового проекту обчислення в пам'яті.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Ignite для пам'яті, збереження на диску, а також чисто розподіленої бази даних в пам'яті.
- Досягніть наполегливості без синхронізації даних до реляційної бази даних.
- Використовуйте Ignite для виконання SQL та розподілених приєднань.
- Підвищення продуктивності, переміщуючи дані ближче до процесора, використовуючи оперативну пам’ять як сховище.
- Розподіліть набори даних по кластері для досягнення горизонтальної масштабованості.
- Інтегруйте Ignite за допомогою процесорів RDBMS, No SQL , Hadoop та машинного навчання.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
21 годин
Огляд
Apache Apex - це натурна платформа YARN, яка об'єднує потокову та пакетну обробку. Він обробляє великі дані в русі таким чином, щоб бути масштабованим, виконавчим, відмовитим, стаціонарним, безпечним, розповсюдженим та легко керувати.
Цей тренінг під керівництвом інструкторів представляє єдину архітектуру обробки потоків Apache Apex та проходить учасників шляхом створення розподіленого додатку за допомогою Apex on Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Зрозумійте такі конвеєри трубопроводів для обробки даних, як роз'єми для джерел та раковин, загальні перетворення даних тощо
- Створюйте, масштабуйте та оптимізуйте додаток Apex
- Обробляйте потоки даних у режимі реального часу надійно та з мінімальною затримкою
- Використовуйте Apex Core та бібліотеку Apex Malhar для швидкого розвитку додатків
- Використовуйте API Apex для написання та повторного використання існуючого коду Java
- Інтегруйте Apex в інші програми як двигун обробки
- Налаштування, тестування та масштабування програм Apex
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Цей тренінг під керівництвом інструкторів представляє єдину архітектуру обробки потоків Apache Apex та проходить учасників шляхом створення розподіленого додатку за допомогою Apex on Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Зрозумійте такі конвеєри трубопроводів для обробки даних, як роз'єми для джерел та раковин, загальні перетворення даних тощо
- Створюйте, масштабуйте та оптимізуйте додаток Apex
- Обробляйте потоки даних у режимі реального часу надійно та з мінімальною затримкою
- Використовуйте Apex Core та бібліотеку Apex Malhar для швидкого розвитку додатків
- Використовуйте API Apex для написання та повторного використання існуючого коду Java
- Інтегруйте Apex в інші програми як двигун обробки
- Налаштування, тестування та масштабування програм Apex
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
14 годин
Огляд
Apache Beam is an open source, unified programming model for defining and executing parallel data processing pipelines. It's power lies in its ability to run both batch and streaming pipelines, with execution being carried out by one of Beam's supported distributed processing back-ends: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow. Apache Beam is useful for ETL (Extract, Transform, and Load) tasks such as moving data between different storage media and data sources, transforming data into a more desirable format, and loading data onto a new system.
In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to implement the Apache Beam SDKs in a Java or Python application that defines a data processing pipeline for decomposing a big data set into smaller chunks for independent, parallel processing.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Beam.
- Use a single programming model to carry out both batch and stream processing from withing their Java or Python application.
- Execute pipelines across multiple environments.
Format of the Course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This course will be available Scala in the future. Please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to implement the Apache Beam SDKs in a Java or Python application that defines a data processing pipeline for decomposing a big data set into smaller chunks for independent, parallel processing.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Beam.
- Use a single programming model to carry out both batch and stream processing from withing their Java or Python application.
- Execute pipelines across multiple environments.
Format of the Course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
- This course will be available Scala in the future. Please contact us to arrange.
14 годин
Огляд
цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на інженерів, які хочуть використовувати Confluent (розподіл Кафки), щоб побудувати і керувати в режимі реального часу обробки даних платформи для їх застосування.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- встановити і налаштувати Confluent платформи.
- використовують Confluent & #39; s інструменти та послуги для запуску Кафки легше.
- зберігання та обробку вхідних даних потоку.
- оптимізувати і керувати Кафки кластерів.
- безпечні потоки даних.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.
курс параметри налаштування
- цей курс заснований на версії з відкритим кодом Confluent: Confluent Open Source.
- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- встановити і налаштувати Confluent платформи.
- використовують Confluent & #39; s інструменти та послуги для запуску Кафки легше.
- зберігання та обробку вхідних даних потоку.
- оптимізувати і керувати Кафки кластерів.
- безпечні потоки даних.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.
курс параметри налаштування
- цей курс заснований на версії з відкритим кодом Confluent: Confluent Open Source.
- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
28 годин
Огляд
Apache Flink є відкритим вихідним кодом рамки для масштабованих потоку і пакетної обробки даних.
цей інструктор під керівництвом, жива підготовка вводить принципи та підходи за розподіленим потоком і пакетної обробки даних, і ходить учасників через створення в режимі реального часу, передачі даних програми в Apache Flink.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- створити середовище для розробки програм аналізу даних.
- пакет, виконання та моніторинг Flink основі, відмовостійких, потокових даних додатків.
- управління різноманітними навантаження.
- виконувати передові аналітики з використанням Flink мл.
- створити багатовузловий кластер Flink.
- вимірювання та оптимізувати продуктивність.
- інтеграція з різними великими системами даних.
- порівняти Flink можливості з тими, інші великі рамки обробки даних.
Формат курсу
- частина лекції, частина обговорення, вправи і важка практичний практика
цей інструктор під керівництвом, жива підготовка вводить принципи та підходи за розподіленим потоком і пакетної обробки даних, і ходить учасників через створення в режимі реального часу, передачі даних програми в Apache Flink.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- створити середовище для розробки програм аналізу даних.
- пакет, виконання та моніторинг Flink основі, відмовостійких, потокових даних додатків.
- управління різноманітними навантаження.
- виконувати передові аналітики з використанням Flink мл.
- створити багатовузловий кластер Flink.
- вимірювання та оптимізувати продуктивність.
- інтеграція з різними великими системами даних.
- порівняти Flink можливості з тими, інші великі рамки обробки даних.
Формат курсу
- частина лекції, частина обговорення, вправи і важка практичний практика
21 годин
Огляд
Stream Processing відноситься до Stream Processing в режимі реального часу "даних у русі", тобто виконання обчислень даних під час їх отримання. Такі дані читаються як безперервні потоки з джерел даних, таких як датчики подій, активність користувачів веб-сайту, фінансові торги, перетягування кредитних карт, потоки кліків тощо. Структури Stream Processing потоків здатні зчитувати великі обсяги вхідних даних і надавати цінну інформацію майже миттєво.
У цьому навчанні на практиці під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) учасники навчаться налаштувати та інтегрувати різні рамки Stream Processing з існуючими системами зберігання великих даних та відповідними програмними програмами та мікросервісами.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте різні рамки Stream Processing , такі як Spark Streaming та Kafka Streaming.
- Розумійте та вибирайте найбільш підходящу основу для роботи.
- Обробляйте дані безперервно, одночасно та в режимі рекорду.
- Інтегруйте рішення Stream Processing даних з існуючими базами даних, сховищами даних, озерами даних тощо.
- Інтеграція найбільш підходящої бібліотеки обробки потоків з корпоративними програмами та мікросервісами.
Аудиторія
- Розробники
- Архітектори програмного забезпечення
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітки
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
У цьому навчанні на практиці під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) учасники навчаться налаштувати та інтегрувати різні рамки Stream Processing з існуючими системами зберігання великих даних та відповідними програмними програмами та мікросервісами.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте різні рамки Stream Processing , такі як Spark Streaming та Kafka Streaming.
- Розумійте та вибирайте найбільш підходящу основу для роботи.
- Обробляйте дані безперервно, одночасно та в режимі рекорду.
- Інтегруйте рішення Stream Processing даних з існуючими базами даних, сховищами даних, озерами даних тощо.
- Інтеграція найбільш підходящої бібліотеки обробки потоків з корпоративними програмами та мікросервісами.
Аудиторія
- Розробники
- Архітектори програмного забезпечення
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітки
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
7 годин
Огляд
Kafka Streams - це клієнтська бібліотека для побудови додатків та мікросервісів, дані яких передаються до та з системи обміну повідомленнями Kafka. Традиційно Apache Kafka покладається на Apache Spark або Apache Storm для обробки даних між виробниками повідомлень та споживачами. Викликаючи API Kafka Streams з програми, дані можуть оброблятися безпосередньо в Kafka, минаючи необхідність відправки даних в окремий кластер для обробки.
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники дізнаються, як інтегрувати Kafka Streams у набір зразків Java програм, які передають дані до Apache Kafka та передаються для обробки потоку.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Розуміння особливостей та переваг Kafka Streams перед іншими структурами обробки потоків
- Обробляйте потокові дані безпосередньо в кластері Kafka
- Напишіть програму Java або Scala або мікросервіс, який інтегрується з Kafka та Kafka Streams
- Напишіть стислий код, який перетворює вхідні теми Kafka у вихідні теми Kafka
- Створіть, упакуйте та розгорніть програму
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітки
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники дізнаються, як інтегрувати Kafka Streams у набір зразків Java програм, які передають дані до Apache Kafka та передаються для обробки потоку.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Розуміння особливостей та переваг Kafka Streams перед іншими структурами обробки потоків
- Обробляйте потокові дані безпосередньо в кластері Kafka
- Напишіть програму Java або Scala або мікросервіс, який інтегрується з Kafka та Kafka Streams
- Напишіть стислий код, який перетворює вхідні теми Kafka у вихідні теми Kafka
- Створіть, упакуйте та розгорніть програму
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітки
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись
7 годин
Огляд
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 годин
Огляд
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники вивчатимуть основні концепції, що стоять за архітектурою MapR Stream, під час розробки програми потокового потоку в реальному часі.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть створювати додатки для виробників та споживачів для обробки потокових даних у режимі реального часу.
Аудиторія
- Розробники
- Адміністратори
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітка
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть створювати додатки для виробників та споживачів для обробки потокових даних у режимі реального часу.
Аудиторія
- Розробники
- Адміністратори
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітка
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
21 годин
Огляд
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - це інтегрована логістика даних у режимі реального часу та проста платформа для обробки подій, яка дозволяє переміщувати, відстежувати та автоматизувати дані між системами. Він написаний за допомогою потокового програмування та забезпечує веб-інтерфейс для управління потоками даних у режимі реального часу.
У цьому навчанні на Apache NiFi під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) учасники навчаться розгортати Apache NiFi та керувати Apache NiFi у прямому лабораторному середовищі.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування Apachi NiFi.
- Джерело, перетворення та управління даними з різних, розподілених джерел даних, включаючи бази даних та великі озера даних.
- Автоматизація потоків даних.
- Увімкнути потокову аналітику.
- Застосовуйте різні підходи до прийому даних.
- Перетворіть Big Data та перегляньте інформацію про бізнес.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
У цьому навчанні на Apache NiFi під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) учасники навчаться розгортати Apache NiFi та керувати Apache NiFi у прямому лабораторному середовищі.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування Apachi NiFi.
- Джерело, перетворення та управління даними з різних, розподілених джерел даних, включаючи бази даних та великі озера даних.
- Автоматизація потоків даних.
- Увімкнути потокову аналітику.
- Застосовуйте різні підходи до прийому даних.
- Перетворіть Big Data та перегляньте інформацію про бізнес.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
7 годин
Огляд
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) є в режимі реального часу інтегрована логістика даних і проста платформа обробки подій, яка дозволяє рухатися, відстеження та автоматизації даних між системами. Вона написана з використанням потоку на основі програмування і надає веб-інтерфейс користувача для управління datafflow в режимі реального часу.
в цьому інструктор під керівництвом, жити навчання, учасники будуть вивчати основи потоку на основі програмування, як вони розробляють ряд демо-розширень, компонентів і процесорів з використанням Apache NiFi.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- розуміти nifi & #39; з архітектурою і потік даних концепцій.
- розробка розширень, що використовують NiFi та сторонні інтерфейси.
- звичай розвивати свої власні процесори Apache Nifi.
- ковтати і обробляти дані в реальному часі з різних і незвичайних форматів файлів і джерел даних.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.
курс параметри налаштування
- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
в цьому інструктор під керівництвом, жити навчання, учасники будуть вивчати основи потоку на основі програмування, як вони розробляють ряд демо-розширень, компонентів і процесорів з використанням Apache NiFi.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- розуміти nifi & #39; з архітектурою і потік даних концепцій.
- розробка розширень, що використовують NiFi та сторонні інтерфейси.
- звичай розвивати свої власні процесори Apache Nifi.
- ковтати і обробляти дані в реальному часі з різних і незвичайних форматів файлів і джерел даних.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.
курс параметри налаштування
- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
14 годин
Огляд
Apache Samza - це асинхронна обчислювальна рамка з відкритим кодом, що працює в реальному часі, для обробки потоків. Він використовує Apache Kafka для обміну повідомленнями, а Apache Hadoop YARN - для відмовостійкості, ізоляції процесора, безпеки та управління ресурсами.
Цей тренінг під керівництвом інструкторів представляє принципи, що стоять за системами обміну повідомленнями та обробкою розподілених потоків, під час проходження учасників шляхом створення зразкового проекту на базі Самзи та виконання завдань.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Samza для спрощення коду, необхідного для створення та споживання повідомлень.
- Розв’яжіть обробку повідомлень із програми.
- Використовуйте Samza для здійснення асинхронних обчислень майже в реальному часі.
- Використовуйте потокову обробку для забезпечення більш високого рівня абстрагування над системами обміну повідомленнями.
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Цей тренінг під керівництвом інструкторів представляє принципи, що стоять за системами обміну повідомленнями та обробкою розподілених потоків, під час проходження учасників шляхом створення зразкового проекту на базі Самзи та виконання завдань.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Samza для спрощення коду, необхідного для створення та споживання повідомлень.
- Розв’яжіть обробку повідомлень із програми.
- Використовуйте Samza для здійснення асинхронних обчислень майже в реальному часі.
- Використовуйте потокову обробку для забезпечення більш високого рівня абстрагування над системами обміну повідомленнями.
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
28 годин
Огляд
Apache Storm - це розподілений обчислювальний двигун у режимі реального часу, який використовується для забезпечення бізнес-аналізу в реальному часі. Це робиться, дозволяючи програмам надійно обробляти необмежені потоки даних (наприклад, обробка потоку).
"Шторм для обробки в режимі реального часу, що Hadoop для пакетної обробки!"
У цій навчальному тренінгу, проведеному інструктором, учасники вивчать, як встановити та налаштувати Apache Storm, а потім розробляти та розгортати додаток Apache Storm для обробки великих даних у режимі реального часу.
Деякі теми, включені до цього тренінгу, включають:
- Apache Storm в контексті Hadoop
- Робота з необмеженими даними
- Постійне обчислення
- Аналітика в реальному часі
- Розподілена обробка RPC та ETL
Запросіть цей курс зараз!
Аудиторія
- Програмне забезпечення та розробники ETL
- Професійні майстерні
- Дані вчених
- Великі аналітики даних
- Hadoop професіонали
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
"Шторм для обробки в режимі реального часу, що Hadoop для пакетної обробки!"
У цій навчальному тренінгу, проведеному інструктором, учасники вивчать, як встановити та налаштувати Apache Storm, а потім розробляти та розгортати додаток Apache Storm для обробки великих даних у режимі реального часу.
Деякі теми, включені до цього тренінгу, включають:
- Apache Storm в контексті Hadoop
- Робота з необмеженими даними
- Постійне обчислення
- Аналітика в реальному часі
- Розподілена обробка RPC та ETL
Запросіть цей курс зараз!
Аудиторія
- Програмне забезпечення та розробники ETL
- Професійні майстерні
- Дані вчених
- Великі аналітики даних
- Hadoop професіонали
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 годин
Огляд
Tigon - це платформа обробки потоків з відкритим вихідним кодом, в режимі реального часу, з низькою затримкою, високою пропускною спроможністю, натуральною оптоволоконною лінією, що стоїть на вершині HDFS та HBase за наполегливість. Прикладні програми Tigon використовують такі випадки, як виявлення та аналіз вторгнення в мережу, аналіз ринку соціальних мереж, аналітика місць розташування та рекомендації користувачам у реальному часі.
Під керівництвом інструктора, живого тренінгу, вводять підхід Тигона до поєднання режиму реального часу та пакетної обробки, оскільки він ходить учасників шляхом створення прикладу програми.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Створюйте потужні поточні програми для обробки великих обсягів даних
- Опрацюйте джерела потоку, такі як Twitter і веб-серверів
- Використовуйте Tigon для швидкого приєднання, фільтрації та об'єднання потоків
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Під керівництвом інструктора, живого тренінгу, вводять підхід Тигона до поєднання режиму реального часу та пакетної обробки, оскільки він ходить учасників шляхом створення прикладу програми.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Створюйте потужні поточні програми для обробки великих обсягів даних
- Опрацюйте джерела потоку, такі як Twitter і веб-серверів
- Використовуйте Tigon для швидкого приєднання, фільтрації та об'єднання потоків
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Інші країни
Консалтинг
Weekend Stream Processing courses, Evening Stream Processing training, Stream Processing boot camp, Stream Processing instructor-led, Weekend Stream Processing training, Evening Stream Processing courses, Stream Processing coaching, Stream Processing instructor, Stream Processing trainer, Stream Processing training courses, Stream Processing classes, Stream Processing on-site, Stream Processing private courses, Stream Processing one on one training
.jpg "international air transport association (iata)")