курси Stream Processing

курси Stream Processing

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 україна або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україна. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.

Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Stream Processing Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Apache Ignite є в пам'яті обчислювальної платформи, яка сидить між додатком і даними шару для підвищення швидкості, масштабу та доступності 。

в цьому інструктор під керівництвом, жити навчання, учасники дізнаються принципи наполегливої і чистої пам'яті в пам'ять, як вони крок через створення зразка в пам'яті обчислювальним проектом.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- використання Ignite для in-пам'яті, на диску наполегливість, а також чисто розподілені в пам'яті бази даних.
- досягнення збереження без синхронізації даних назад до реляційної бази даних.
- використовувати Ignite виконувати SQL і розподілених з'єднань.
- підвищення продуктивності шляхом переміщення даних ближче до процесора, використовуючи оперативну пам'ять як сховище.
- розповсюдження даних через кластер для досягнення горизонтальної масштабованості.
- інтеграція Ignite з СУБД, NoSQL, Hhaoop і машинного навчання процесорів.

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.
21 hours
Overview
Apache Apex - це нативна платформа YARN, яка об'єднує потік та пакетну обробку. Він обробляє великі дані в русі таким чином, що це масштабоване, функціональне, відмовостійке, стабільне, безпечне, розподілене і легко працююче.

Навчальний тренінг, присвячений інструктору, представляє уніфіковану архітектуру обробки потоків Apache Apex і проходить учасників шляхом створення розподіленої програми, що використовує Apex на Hadoop.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте поняття трубопровідної обробки даних, такі як з'єднувачі для джерел і раковин, загальні перетворення даних тощо.
- Створення, масштабування та оптимізація програми Apex
- Процес обробки даних у реальному часі надійно та з мінімальною затримкою
- Використовуйте Apex Core і бібліотеку Apex Malhar для швидкого розробки додатків
- Використовуйте Apex API для написання та повторного використання існуючого коду Java
- Інтеграція Apex в інші програми як процесор
- Налаштування, тестування та масштабування додатків Apex

Аудиторія

- Розробники
- Архітектори підприємств

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Apache Beam - це з відкритим вихідним кодом, уніфікована модель програмування для визначення та виконання конвеєрів обробки паралельних даних. Влада полягає в її здатності керувати як партійними, так і потоковими трубопроводами, причому виконання здійснюється одним із підтримуваних розподілених процесів, що підтримуються компанією Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark і Google Cloud Cloud Flow. Apache Beam є корисним для виконання завдань ETL (витягування, перетворення та завантаження), таких як переміщення даних між різними носіями та джерелами даних, перетворення даних у більш бажаний формат та завантаження даних у нову систему.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, живе навчання (на місці або віддаленому), учасники дізнаються, як реалізувати Apache Beam SDK у додатку Java або Python, яка визначає трубопровід обробки даних для розбиття великого набору даних на дрібні шматки для незалежної, паралельної обробки .

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та настроїти Apache Beam.
- Використовуйте єдину програмувальну модель для виконання як пакетної, так і потокової обробки з використанням їх Java або Python програми.
- Виконати трубопроводи в різних середовищах.

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Цей курс буде доступний Scala в майбутньому. Будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб узгодити.
14 hours
Overview
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.
28 hours
Overview
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
21 hours
Overview
Поточна обробка - це обробка даних "в русі" у реальному часі, тобто виконує обчислення в даних, що приймаються. Такі дані читаються як безперервні потоки з джерел даних, таких як події для датчиків, активність користувачів веб-сайтів, фінансові операції, промивання кредитними картками, потоки кліків і т. Д. Рамки обробки потоку здатні читати великі обсяги вхідних даних і практично миттєво представляти цінні знання.

У цій інструкції під керівництвом, живу навчальному закладу (на місці або віддаленому), учасники вивчать, як налаштувати та інтегрувати різні рамки потоку обробки з існуючими великими системами зберігання даних та відповідними програмними додатками та мікрослужбами.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановіть та налаштуйте різні схеми обробки потоку, такі як Spark Streaming та Streaming Kafka
- Зрозумійте та оберіть найбільш відповідні рамки для роботи
- Процес даних безперервно, одночасно, і в рекордному порядку
- Інтеграція рішень обробки потоку з існуючими базами даних, сховищами даних, озерами даних тощо.
- Інтеграція найбільш підходящої потокової бібліотеки обробки з корпоративними додатками та мікросервісами

Аудиторія

- Розробники
- Архітектори програмного забезпечення

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітки

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
7 hours
Overview
Kafka Streams - це клієнтська бібліотека для створення додатків та мікросервісів, дані яких передаються системі обміну повідомленнями Kafka та від неї. Традиційно, Apache Kafka покладався на Apache Spark або Apache Storm для обробки даних між виробниками повідомлень та споживачами. Зателефонувавши в програму API "Кафка Стрейми", дані можна обробляти безпосередньо в Кафці, обходячи необхідність відправлення даних в окремий кластер для обробки.

У цій навчальній інструкції, учасники навчаться, як інтегрувати потоки Кафки в набір зразків Java-додатків, які передають дані в Apache Kafka і від нього для обробки потоку.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте особливості та переваги Kafka Streams перед іншими поточними структурами обробки
- Обробити дані потоку безпосередньо в кластері Кафки
- Напишіть додаток Java або Scala або мікросервіс, який інтегрується з потоками Кафки та Кафки
- Напишіть лаконічний код, який перетворює вхідні теми Кафка у вихідні теми Кафка
- Створення, пакет та розгортання програми

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітки

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати
7 hours
Overview
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники вивчатимуть основні концепції архітектури MapR Stream, оскільки вони розробляють програму потокового передавання в реальному часі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть створювати додатки для виробників та споживачів для обробки даних потоку в реальному часі.

Аудиторія

- Розробники
- Адміністратори

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
21 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - це інтегрована логістика даних в реальному часі та проста платформа обробки подій, яка дозволяє переміщати, відстежувати та автоматизувати дані між системами. Він написаний з використанням потокового програмування та забезпечує веб-інтерфейс користувача для керування потоками даних у режимі реального часу.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться, як розпочати та керувати Apache NiFi в живій лабораторії.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати Apachi NiFi
- Джерело, перетворення та управління даними з різнорідних, розподілених джерел даних, включаючи бази даних та великі озера даних
- Автоматизація потоків даних
- Увімкнути потокову аналітику
- Застосовуйте різні підходи для прийому даних
- Трансформуйте великі дані та ділову статистику

Аудиторія

- Системні адміністратори
- Інженери-дані
- Розробники
- DevOps

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
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.
14 hours
Overview
Apache Samza - це нестандартна, асинхронна обчислювальна платформа з відкритим кодом для обробки потоку. Він використовує Apache Kafka для обміну повідомленнями та Apache Hadoop YARN для відмовостійкості, ізоляції процесорів, безпеки та управління ресурсами.

Цей навчальний курс, навчальний курс навчання, означає принципи створення систем обміну повідомленнями та розподіленої обробки потоку, а учасники ходитимуть шляхом створення зразка проекту Samza і виконання роботи.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Використовуйте Samza, щоб спростити код, необхідний для отримання та отримання повідомлень.
- Відокремити обробку повідомлень від програми.
- Використовуйте Samza для реалізації асинхронних обчислень в режимі реального часу.
- Використовуйте обробку потоку, щоб забезпечити більш високий рівень абстракції над системами обміну повідомленнями.

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
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
14 hours
Overview
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

Upcoming Stream Processing Courses

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

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!