Prowadzone przez instruktorów kursy szkoleniowe Apache Flink na żywo w trybie online lub stacjonarnym demonstrują poprzez interaktywne ćwiczenia praktyczne zasady i podejścia do rozproszonego przetwarzania danych strumieniowych i wsadowych.
Szkolenie Apache Flink jest dostępne jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie na żywo na miejscu może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Słupsk lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Słupsk.
Sala szkoleniowa położona jest zaledwie 3 kilometry od centrum miasta. Jest to dogodna lokalizacja, która umożliwia łatw...
Sala szkoleniowa położona jest zaledwie 3 kilometry od centrum miasta. Jest to dogodna lokalizacja, która umożliwia łatwy dostęp zarówno dla mieszkańców miasta, jak i osób przybywających spoza niego. Dla podróżujących koleją, stacja kolejowa Słupsk Północny znajduje się zaledwie 450 metrów od obiektu. Dla osób preferujących podróżowanie autobusem, tuż przed obiektem znajduje się przystanek autobusowy. Całość wyposażenia sali została starannie dobrana, aby zapewnić funkcjonalność, wygodę i sprzyjający atmosferze rozwój podczas prowadzenia różnorodnych szkoleń.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Słupsk (online lub na miejscu) wprowadza zasady i podejścia stojące za rozproszonym przetwarzaniem danych strumieniowych i wsadowych oraz prowadzi uczestników przez tworzenie aplikacji do strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym w Apache Flink.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Konfiguracja środowiska do tworzenia aplikacji do analizy danych.
Zrozumienie działania biblioteki przetwarzania grafów (Gelly) Apache Flink.
Pakowanie, wykonywanie i monitorowanie opartych na Flink, odpornych na błędy aplikacji do strumieniowego przesyłania danych.
Zarządzaj różnorodnymi obciążeniami.
Wykonywanie zaawansowanych analiz.
Konfigurowanie wielowęzłowego klastra Flink.
Mierzyć i optymalizować wydajność.
Integracja Flink z różnymi Big Data systemami.
Porównywanie możliwości Flink z możliwościami innych platform przetwarzania dużych zbiorów danych.