Szkolenia Stream processing

Apache Ignite jest platformą komputerową w pamięci, która znajduje się między warstwą aplikacji i danych w celu zwiększenia szybkości, skali i dostępności.

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.

Apache Apex jest platformą YARNnative, która jednoczy przetwarzanie strumieniowe i wsadowe Przetwarza on dużą pamięć danych w sposób skalowalny, wydajny, odporny na błędy, stanowy, bezpieczny, rozproszony i łatwy w obsłudze Ten instruktażowy trening na żywo wprowadza zunifikowaną architekturę przetwarzania Apache Apex i prowadzi uczestników przez stworzenie rozproszonej aplikacji wykorzystującej Apex na Hadoop Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Rozumieć pojęcia potoku przetwarzania danych, takie jak konektory dla źródeł i pochłaniaczy, powszechne transformacje danych itp Buduj, skaluj i optymalizuj aplikację Apex Przetwarzaj w czasie rzeczywistym strumienie danych niezawodnie iz minimalnym opóźnieniem Użyj Apex Core i biblioteki Apex Malhar, aby umożliwić szybkie tworzenie aplikacji Użyj API Apex do napisania i ponownego użycia istniejącego kodu Java Zintegruj Apex z innymi aplikacjami jako mechanizmem przetwarzania Dostrój, przetestuj i skaluj aplikacje Apex Publiczność Deweloperzy Architekci korporacyjni Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

Apache Beam jest otwartym, zunifikowanym modelem programowania do definiowania i wykonywania równoległych potoków przetwarzania danych Jego moc polega na możliwości uruchamiania zarówno potoków wsadowych, jak i strumieniowych, a wykonywanie jest wykonywane przez jeden z obsługiwanych procesorów rozproszonych Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark i Google Cloud Dataflow Apache Beam jest przydatny do zadań ETL (Extract, Transform and Load), takich jak przenoszenie danych między różnymi nośnikami pamięci i źródłami danych, przekształcanie danych do bardziej pożądanego formatu i ładowanie danych do nowego systemu W tym instruktażowym szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak zaimplementować pakiety SDK Apache Beam w aplikacji Java lub Python, która definiuje potok przetwarzania danych w celu dekompozycji dużego zestawu danych na mniejsze porcje w celu niezależnego, równoległego przetwarzania Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj i skonfiguruj Apache Beam Użyj jednego modelu programistycznego, aby przeprowadzić przetwarzanie wsadowe i strumieniowe z aplikacji Java lub Python Wykonuj potoki w wielu środowiskach Publiczność Deweloperzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwaga Ten kurs będzie dostępny w przyszłości w Scali Prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów .

to prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenia (na miejscu lub zdalnie) jest skierowany do inżynierów, którzy chcą korzystać z technologii (dystrybucja Kafki) do budowania i zarządzania w czasie rzeczywistym platformy przetwarzania danych dla swoich aplikacji.

do końca tego szkolenia, uczestnicy będą mogli:

- zainstalować i skonfigurować platformę.
- korzystać z narzędzi do zarządzania & #39; s i usług, aby uruchomić Kafka łatwiej.
- przechowywać i przetwarzać przychodzące dane strumienia.
- zoptymalizować i zarządzania Kafka klastrów.
- bezpieczne strumienie danych.

Format kursu

- interaktywne wykłady i dyskusje.
- wiele ćwiczeń i praktyk.
- praktyczne wdrożenie w środowisku Live-Lab.

Opcje dostosowywania kursu

- ten kurs jest oparty na wersji open source: współbiegle Open Source.
- na zamówienie szkolenia dostosowane do tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zorganizować.

Apache Flink jest frameworka Open Source dla skalowalnego strumienia i przetwarzania danych wsadowych.

to prowadzony przez instruktora, szkolenia na żywo wprowadza zasady i podejścia za rozproszonego strumienia i przetwarzania danych wsadowych, i spacery uczestników poprzez tworzenie w czasie rzeczywistym, transmisji danych aplikacji w Apache Flink.

do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- skonfigurować środowisko do opracowywania aplikacji do analizy danych.
- Package, wykonać i monitorować Flink oparte, odporne na uszkodzenia, danych strumieniowych aplikacji.
- Zarządzanie różnorodnymi obciążeniami.
- wykonywanie zaawansowanych analiz za pomocą Flink ML.
- Konfigurowanie wielowęzłowego klastra Flink.
- zmierzyć i zoptymalizować wydajność.
- Zintegruj Flink z różnymi systemami Big Data.
- PORÓWNAJ możliwości Flink z innymi ramami przetwarzania danych Big Data.

Format kursu

- część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężkie praktyczne praktyczne

Przetwarzanie strumienia oznacza przetwarzanie w czasie rzeczywistym danych w ruchu, czyli wykonywanie obliczeń na danych podczas ich odbierania Takie dane są odczytywane jako nieprzerwane strumienie ze źródeł danych, takich jak zdarzenia z czujników, aktywność użytkowników na stronach internetowych, transakcje finansowe, przeciągnięcia kart kredytowych, strumienie kliknięć itp Struktury przetwarzania strumieniowego są w stanie odczytać duże ilości przychodzących danych i niemal natychmiast uzyskać cenne informacje W tym instruktażowym szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne struktury przetwarzania strumieniowego z istniejącymi dużymi systemami przechowywania danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj i skonfiguruj różne frameworki Stream Processing, takie jak Spark Streaming i Kafka Streaming Zrozum i wybierz najbardziej odpowiednie ramy dla pracy Proces przesyłania danych w sposób ciągły, jednocześnie iw trybie rekordowo-rejestrującym Integracja rozwiązań do przetwarzania strumieniowego z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp Integracja najbardziej odpowiedniej biblioteki przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikroserwisami Publiczność Deweloperzy Architekci oprogramowania Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwagi Aby poprosić o indywidualne szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów .

Kafka Streams jest biblioteką dla klientów do budowania aplikacji i mikrousług, których dane są przesyłane do iz systemu komunikacyjnego Kafki Tradycyjnie Apache Kafka polegał na Apache Spark lub Apache Storm, aby przetwarzać dane między producentami wiadomości i konsumentami Wywołując API Strefy Kafki z poziomu aplikacji, dane mogą być przetwarzane bezpośrednio w Kafce, omijając potrzebę wysyłania danych do oddzielnego klastra w celu przetworzenia W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować strumienie Kafka w zestaw przykładowych aplikacji Java, które przekazują dane do iz Apache Kafka w celu przetworzenia strumienia Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zapoznaj się z funkcjami i zaletami Strefy Kafki nad innymi strukturami przetwarzania strumieniowego Przetwarzaj dane strumieniowe bezpośrednio w klastrze Kafki Napisz aplikację Java lub Scala lub mikroserwis, który integruje się ze strumieniami Kafka i Kafka Napisz zwięzły kod, który przekształca wkład Kafki w wyjściowe tematy Kafki Twórz, pakuj i wdrażaj aplikację Publiczność Deweloperzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwagi Aby poprosić o indywidualne szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów .

Podczas tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy poznają podstawowe pojęcia związane z MapR Stream Architecture, opracowując aplikację do przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli budować aplikacje producentów i konsumentów do przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym Publiczność Deweloperzy Administratorzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwaga Aby poprosić o indywidualne szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów .

Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) to zintegrowana w czasie rzeczywistym logistyka danych i prosta platforma przetwarzania zdarzeń, która umożliwia przenoszenie, śledzenie i automatyzację danych między systemami Jest napisany przy użyciu programowania bazującego na przepływach i zapewnia interfejs użytkownika oparty na sieci Web do zarządzania przepływem danych w czasie rzeczywistym Podczas tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak wdrażać i zarządzać Apache NiFi w środowisku laboratoryjnym Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj i skonfiguruj Apachi NiFi Źródło, przetwarzaj i zarządzaj danymi z różnych, rozproszonych źródeł danych, w tym z baz danych i dużych jezior danych Automatyzuj przepływ danych Włącz analizę strumieniową Zastosuj różne podejścia do przetwarzania danych Przekształć Big Data i w analizy biznesowe Publiczność Administratorzy systemu Inżynierowie danych Deweloperzy DevOps Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) to zintegrowana logistyka danych w czasie rzeczywistym i prosta platforma przetwarzania zdarzeń, która umożliwia przenoszenie, śledzenie i automatyzację danych między systemami. Jest napisane przy użyciu Programowanie oparte na przepływie i udostępnia interfejs użytkownika opartego na sieci Web do zarządzania przepływem danych w czasie rzeczywistym.

w tym instruktorem, szkolenia na żywo, uczestnicy nauczą się podstaw programowania opartego na przepływie, jak rozwijać szereg rozszerzeń demo, komponenty i procesory za pomocą Apache NiFi.

do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- zrozumienie koncepcji architektury i przepływu danych NiFi & #39; s.
- rozwijanie rozszerzeń przy użyciu NiFi i interfejsów API innych firm.
- Custom rozwijać własny procesor Apache Nifi.
- Ingest i przetwarza dane w czasie rzeczywistym z różnych i niezbyt często formatów plików i źródeł danych.

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.

Apache Samza to open source nearrealtime, asynchroniczne środowisko obliczeniowe do przetwarzania strumienia Wykorzystuje Apache Kafka do przesyłania wiadomości, a Apache Hadoop YARN do testowania odporności na awarie, izolacji procesorów, bezpieczeństwa i zarządzania zasobami Ten instruktażowy trening na żywo wprowadza zasady obsługi systemów przesyłania wiadomości i rozproszonego przetwarzania strumieniowego, a uczestnicy przechodzą przez proces tworzenia przykładowego projektu Samzabased i wykonywania zadań Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Użyj Samzy, aby uprościć kod potrzebny do tworzenia i korzystania z wiadomości Odłącz obsługę komunikatów od aplikacji Użyj Samzy, aby wykonać obliczenia asynchroniczne nearrealtime Użyj przetwarzania strumienia, aby zapewnić wyższy poziom abstrakcji w porównaniu do systemów przesyłania wiadomości Publiczność Deweloperzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

Apache Storm jest rozproszonym, działającym w czasie rzeczywistym silnikiem obliczeniowym służącym do udostępniania analizy biznesowej w czasie rzeczywistym Czyni to, umożliwiając aplikacjom niezawodne przetwarzanie nieograniczonych strumieni danych (również przetwarzanie strumieniowe) "Storm jest przeznaczony do przetwarzania w czasie rzeczywistym, co Hadoop jest do przetwarzania wsadowego!" Podczas tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zainstalować i skonfigurować Apache Storm, a następnie opracują i wdrożą aplikację Apache Storm do przetwarzania dużych danych w czasie rzeczywistym Niektóre tematy zawarte w tym szkoleniu obejmują: Apache Storm w kontekście Hadoop Praca z nieograniczonymi danymi Ciągłe obliczenia Analitycy w czasie rzeczywistym Rozproszone przetwarzanie RPC i ETL Poproś o ten kurs już teraz! Publiczność Programiści oprogramowania i ETL Specjaliści ds Komputerów mainframe Data naukowcy Analitycy dużych danych Profesjonaliści Hadoop Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

Tigon jest open source, w czasie rzeczywistym, lowlatency, highthroughput, native YARN, framework przetwarzania strumienia, który znajduje się na szczycie HDFS i HBase dla trwałości Aplikacje Tygon adresują przypadki użycia, takie jak wykrywanie włamań i analiz sieciowych, analiza rynku mediów społecznościowych, analiza lokalizacji i zalecenia w czasie rzeczywistym dla użytkowników Ten instruktażowy trening na żywo wprowadza podejście Tigona do mieszania przetwarzania w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego, gdy przechodzi uczestników przez tworzenie przykładowej aplikacji Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Twórz wydajne aplikacje do przetwarzania strumieniowego do obsługi dużych ilości danych Przetwarzaj źródła strumieniowe, takie jak Twitter i dzienniki serwera WWW Użyj Tigona do szybkiego łączenia, filtrowania i agregowania strumieni Publiczność Deweloperzy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .