
Praktyczne szkolenia na żywo z Stream Processing to kursy, pokazujące poprzez interaktywną dyskusję i ćwiczenia zagadnienia związane ze przetwarzaniem strumieniowym.
Szkolenie Stream Processing jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Zapytaj konsultanta NobleProg o dedykowane szkolenie dla Twojego zespołu.
Opinie uczestników
tematyka szkolenia oraz zaangażowanie trenera
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Koleżeńska komunikacja z osobami biorących udział w szkoleniu.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
przydatność ćwiczeń
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Szkolenie bardzo mi się podobało. Anton posiada dużą wiedzę i wyłożył niezbędną teorię w bardzo przystępny sposób. Świetne jest to, że na szkoleniu było dużo ciekawych ćwiczeń, więc praktycznie od samego początku mamy kontakt z poznawaną technologią.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
-cwiczenia -wsparcie trenera w tematach ktore nas interesuja (przyklady)
7n/cim
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Luźne podejście. Pomoc trenera. Dostępność sprzętu przygotowanego do szkolenia.
Bartosz Ratajczyk BartekR; Piotr Michałowski Consulting; Prizma Paweł Białecki; Dariusz Brejnak Business Solutions; BILABS Maciej Antosiewicz; IT Consulting Kamil Kalinowski; RBC Rafał Benesz
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
Zwrócenie uwagi na kwestie wydajnościowe, zbudowanie całego przepływu od początku do końca.
Kamil Braniewski
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
wiedza trenera, podejście , zakres materiału, przypadki i ćwiczenia, użyte technologie
Adam Jureczko - ING Bank Śląski S.A.
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Cieszyłem się dobrą równowagą między teorią a praktycznymi laboratoriami.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Szkolenie: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Generalnie korzystałem z większego zrozumienia Ignite ...
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Szkolenie: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Najbardziej podobały mi się dobre wykłady.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Szkolenie: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Przywoływanie/recenzowanie punktów kluczowych omawianych tematów.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Szkolenie: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Szkolenie: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
Ćwiczenia laboratoryjne. Zastosowanie teorii od pierwszego dnia w kolejnych dniach.
Dell
Szkolenie: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
Naprawdę podobały mi się ćwiczenia z klastrem, aby zobaczyć wydajność węzłów w klastrze i rozszerzoną funkcjonalność.
CACI Ltd
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Ajay był bardzo doświadczonym konsultantem i był w stanie odpowiedzieć na wszystkie nasze pytania, a nawet zasugerował najlepsze praktyki dotyczące projektu, w który jesteśmy obecnie zaangażowani.
CACI Ltd
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Podkategorie Stream processing
Plany szkoleń z technologii Stream processing
"Storm is for real-time processing what Hadoop is for batch processing!"
In this instructor-led live training, participants will learn how to install and configure Apache Storm, then develop and deploy an Apache Storm application for processing big data in real-time.
Some of the topics included in this training include:
- Apache Storm in the context of Hadoop
- Working with unbounded data
- Continuous computation
- Real-time analytics
- Distributed RPC and ETL processing
Request this course now!
Audience
- Software and ETL developers
- Mainframe professionals
- Data scientists
- Big data analysts
- Hadoop professionals
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować strumienie Kafka z zestawem przykładowych aplikacji Java , które przekazują dane zi do Apache Kafka celu przetwarzania strumieniowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Poznaj funkcje i zalety strumieni Kafka w porównaniu do innych platform przetwarzania strumieniowego
- Przetwarzaj strumień danych bezpośrednio w klastrze Kafka
- Napisz aplikację lub mikrousługę Java lub Scala , która integruje się ze strumieniami Kafka i Kafka
- Napisz zwięzły kod, który przekształca wejściowe tematy Kafka w wyjściowe tematy Kafka
- Kompiluj, pakuj i wdrażaj aplikację
Publiczność
- Deweloperzy
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
By the end of this training, participants will be able to use Apache Kafka to monitor and manage conditions in continuous data streams using Python programming.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do programistów, którzy chcą zaimplementować przetwarzanie strumienia Apache Kafka bez pisania kodu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Confluent K SQL .
- Skonfiguruj potok przetwarzania strumienia przy użyciu tylko poleceń SQL (bez kodowania Java lub Python ).
- Przeprowadź filtrowanie danych, transformacje, agregacje, łączenia, okienkowanie i sesjonowanie całkowicie w języku SQL .
- Projektuj i wdrażaj interaktywne, ciągłe zapytania dotyczące strumieniowania ETL i analiz w czasie rzeczywistym.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Confluent Platform.
- Użyj narzędzi i usług zarządzania Confluent, aby łatwiej uruchomić Kafkę.
- Przechowuj i przetwarzaj przychodzące dane strumieniowe.
- Optymalizuj i zarządzaj klastrami Kafka.
- Bezpieczne strumienie danych.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Kurs opiera się na otwartej wersji Confluent: Confluent Open Source.
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
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.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli tworzyć aplikacje producentów i konsumentów do przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym.
Publiczność
- Deweloperzy
- Administratorzy
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo wprowadza zasady dotyczące systemów przesyłania wiadomości i przetwarzania rozproszonego strumienia, podczas gdy uczestnicy chodzą poprzez tworzenie przykładowego projektu opartego na Samzie i realizacji zadań.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Użyj Samzy, aby uprościć kod potrzebny do tworzenia i konsumowania wiadomości.
- Oddziel obsługę wiadomości od aplikacji.
- Użyj Samza do implementacji obliczeń asynchronicznych w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
- Użyj przetwarzania strumieniowego, aby zapewnić wyższy poziom abstrakcji w systemach przesyłania wiadomości.
Publiczność
- Deweloperzy
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy programowania opartego na przepływach, ponieważ opracowują szereg rozszerzeń demonstracyjnych, komponentów i procesorów wykorzystujących Apache NiFi .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumienie koncepcji architektury i przepływu danych NiFi.
- Twórz rozszerzenia za pomocą NiFi i interfejsów API innych firm.
- Niestandardowe opracowanie własnego procesora Apache Nifi.
- Odbieraj i przetwarzaj dane w czasie rzeczywistym z różnych i nietypowych formatów plików i źródeł danych.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć i zarządzać Apache NiFi w środowisku laboratoryjnym.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Apachi NiFi.
- Źródło, transformacja i zarządzanie danymi z różnych rozproszonych źródeł danych, w tym baz danych i jezior dużych zbiorów danych.
- Automatyzuj przepływ danych.
- Włącz analizę strumieniową.
- Zastosuj różne podejścia do przyjmowania danych.
- Przekształć Big Data i spostrzeżenia biznesowe.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
w tym instruktorem, szkolenia na żywo, uczestnicy będą uczyć się zasad za trwałe i czyste przechowywanie w pamięci, ponieważ krok poprzez stworzenie próbki w pamięci projektu komputerowego.
do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Użyj Ignite dla w pamięci, trwałości na dysku, a także czysto rozproszonej bazy danych w pamięci.
- osiągnąć trwałość bez synchronizowania danych z powrotem do relacyjnej bazy danych.
- Użyj Ignite do wykonywania SQL i rozproszonych sprzężenia.
- zwiększyć wydajność, przenosząc dane bliżej procesora, przy użyciu pamięci RAM jako magazynu.
- Spread zestawów danych w klastrze w celu osiągnięcia skalowalności poziomej.
- zintegrować Ignite z RDBMS, NoSQL, Hadoop i Machine Learning procesorów.
Format kursu
- Interactive wykładu i dyskusji.
- wiele ćwiczeń i praktyk.
- praktyczne wdrożenie w środowisku laboratorium na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o szkolenia dostosowane do tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zorganizować.
By the end of this training, participants will be able to use Spark Streaming to process live data streams for use in databases, filesystems, and live dashboards.