A Practical Introduction to Stream Processing - Plan Szkolenia

Kod kursu

introtostreamprocessing

Czas trwania

21 godzin
szkolenie zdalne: 3 lub 6 dni
szkolenie stacjonarne: 3 dni

Wymagania

  • Programming experience in any language
  • An understanding of Big Data concepts (Hadoop, etc.)

Opis

Stream Processing odnosi się do przetwarzania „danych w ruchu” w czasie rzeczywistym, to znaczy wykonywania obliczeń na danych w trakcie ich otrzymywania. Takie dane są odczytywane jako ciągłe strumienie ze źródeł danych, takich jak zdarzenia z czujników, aktywność użytkownika witryny, transakcje finansowe, karty kredytowe, strumienie kliknięć itp. Struktury Stream Processing są w stanie odczytać duże ilości przychodzących danych i zapewniają cenne informacje niemal natychmiast.

Podczas tego instruktażowego szkolenia na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne struktury Stream Processing z istniejącymi systemami przechowywania dużych danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

  • Zainstaluj i skonfiguruj różne platformy Stream Processing , takie jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
  • Zrozum i wybierz najbardziej odpowiednie ramy dla zadania.
  • Przetwarzanie danych w sposób ciągły, równoległy i rekordowy.
  • Zintegruj rozwiązania Stream Processing z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
  • Zintegruj najbardziej odpowiednią bibliotekę przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.

Publiczność

  • Deweloperzy
  • Architekci oprogramowania

Format kursu

  • Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka

Notatki

  • Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.

Machine Translated

Plan Szkolenia

Introduction

  • Stream processing vs batch processing
  • Analytics-focused stream processing

Overview Frameworks and Programming Languages

  • Spark Streaming (Scala)
  • Kafka Streaming (Java)
  • Flink
  • Storm

Comparison of Features and Strengths of Each Framework

Overview of Data Sources

  • Live data as a series of events over time
  • Historical data sources

Deployment Options

  • In the cloud (AWS, etc.)
  • On premise (private cloud, etc.)

Setting up the Development Environment

Installing and Configuring

Assessing Your Data Analysis Needs

Integrating the Streaming Framework with Big Data Tools

Transforming the Input Data

Inspecting the Output Data

Integrating the Stream Processing Framework with Existing Applications and Microservices

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Opinie uczestników

★★★★★
★★★★★

Powiązane Kategorie

Szkolenia Powiązane

Kursy w promocyjnej cenie

Newsletter z promocjami

Zapisz się na nasz newsletter i otrzymuj informacje o aktualnych zniżkach na kursy otwarte.
Szanujemy Twoją prywatność, dlatego Twój e-mail będzie wykorzystywany jedynie w celu wysyłki naszego newslettera, nie będzie udostępniony ani sprzedany osobom trzecim.
W dowolnej chwili możesz zmienić swoje preferencje co do otrzymywanego newslettera bądź całkowicie się z niego wypisać.

Zaufali nam

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Poland!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Poland
  • 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!

This site in other countries/regions