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
Szczegółowe poruszanie omawianych tematów, praktyczne przykłady i ćwiczenia dostosowane do tematów wykładu.
Piotr Marczyński, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Szkolenie: Stream Processing with Kafka Streams
temat JOIN'ów oraz windowingu, energia i gestykulacja prowadzącego
Piotr Marczyński, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Szkolenie: Stream Processing with Kafka Streams
Bardzo dobre przeniesienie teorii na praktykę dzięki przygotowanym przykładom.
Piotr Marczyński, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Szkolenie: Stream Processing with Kafka Streams
Duży plus za przygotowane zdalne środowisko testowe. Duży plus za wiedzę prowadzącego.
Weronika Goliszewska, GlobalLogic Poland Sp. z o.o
Szkolenie: Apache Kafka for Python Programmers
Opanowanie prowadzącego.
Weronika Goliszewska, GlobalLogic Poland Sp. z o.o
Szkolenie: Apache Kafka for Python Programmers
Wrzutki z użycia w prawdziwym życiu technologii, informacje jak coś uprodukcyjnić, otwartość na zmianę tematów, szczerość na temat braku wiedzy z jakiejś kategorii. Offtop był spoko przerywnikiem.
Rossmann SDP Sp. z o.o.
Szkolenie: Apache Flink Fundamentals
Live Coding
Marcin - Rossmann SDP Sp. z o.o.
Szkolenie: Apache Flink Fundamentals
Pytanka rozruchowe i ciekawostki oraz ogromna wiedza i chęć
Rossmann SDP Sp. z o.o.
Szkolenie: Apache Flink Fundamentals
Poruszanie ciekawych zagadnień
Emilia Szajda, Powszechna Kasa Oszczędności Bank Polski SA
Szkolenie: Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam
Podkategorie Stream processing
Plany szkoleń z technologii Stream processing
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
14 godzin
Apache Samza to open-source'owy, asynchroniczny framework obliczeniowy do przetwarzania strumieniowego w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Wykorzystuje Apache Kafka do przesyłania wiadomości oraz Apache Hadoop YARN do tolerancji błędów, izolacji procesorów, bezpieczeństwa i zarządzania zasobami.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza zasady stojące za systemami przesyłania wiadomości i rozproszonym przetwarzaniem strumieniowym, jednocześnie przeprowadzając uczestników przez tworzenie przykładowego projektu opartego na Samza i wykonywanie zadań.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Wykorzystanie Samza do uproszczenia kodu potrzebnego do tworzenia i konsumowania komunikatów.
Oddzielenie obsługi komunikatów od aplikacji.
Wykorzystanie Samza do implementacji asynchronicznych obliczeń w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Wykorzystanie przetwarzania strumieniowego w celu zapewnienia wyższego poziomu abstrakcji w stosunku do systemów przesyłania komunikatów.
-
Deweloperzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
14 godzin
Tigon to natywna platforma przetwarzania strumieniowego YARN o otwartym kodzie źródłowym, działająca w czasie rzeczywistym, charakteryzująca się niskimi opóźnieniami i wysoką przepustowością. Aplikacje Tigon dotyczą takich przypadków użycia, jak wykrywanie i analiza włamań do sieci, analiza rynku mediów społecznościowych, analiza lokalizacji i rekomendacje dla użytkowników w czasie rzeczywistym.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza podejście Tigon do łączenia przetwarzania w czasie rzeczywistym i wsadowego, przeprowadzając uczestników przez proces tworzenia przykładowej aplikacji.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Tworzenie wydajnych aplikacji przetwarzania strumieniowego do obsługi dużych ilości danych
Przetwarzanie źródeł strumieniowych, takich jak Twitter i dzienniki serwerów internetowych
Wykorzystaj Tigon do szybkiego łączenia, filtrowania i agregowania strumieni
-
Deweloperzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
7 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawowe koncepcje stojące za MapR Stream Architecture podczas opracowywania aplikacji do przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli tworzyć aplikacje producentów i konsumentów do przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym.
Publiczność
-
Deweloperzy
Administratorzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
7 godzin
Kafka Streams to biblioteka po stronie klienta do tworzenia aplikacji i mikrousług, których dane są przekazywane do i z systemu przesyłania wiadomości Kafka. Tradycyjnie Apache Kafka polegał na Apache Spark lub Apache Storm do przetwarzania danych między producentami i odbiorcami wiadomości. Wywołując API Kafka Streams z poziomu aplikacji, dane mogą być przetwarzane bezpośrednio w Kafce, z pominięciem konieczności wysyłania danych do oddzielnego klastra w celu ich przetworzenia.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować Kafka Streams z zestawem przykładowych Java aplikacji, które przekazują dane do i z Apache Kafka w celu przetwarzania strumieniowego.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zrozumienie funkcji i zalet Kafka Streams w porównaniu z innymi strukturami przetwarzania strumieniowego
Przetwarzanie danych strumieniowych bezpośrednio w klastrze Kafka
Napisać aplikację lub mikrousługę w języku Java lub Scala, która integruje się z Kafka i Kafka Streams
Napisać zwięzły kod, który przekształca wejściowe tematy Kafka w wyjściowe tematy Kafka
Tworzenie, pakowanie i wdrażanie aplikacji
-
Deweloperzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
21 godzin
Stream Processing odnosi się do przetwarzania w czasie rzeczywistym "danych w ruchu", czyli wykonywania obliczeń na danych w trakcie ich odbierania. Takie dane są odczytywane jako ciągłe strumienie ze źródeł danych, takich jak zdarzenia z czujników, aktywność użytkowników witryn internetowych, transakcje finansowe, przeciągnięcia kart kredytowych, strumienie kliknięć itp. Struktury przetwarzania strumieniowego są w stanie odczytywać duże ilości przychodzących danych i niemal natychmiast dostarczać cennych informacji.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne Stream Processing frameworki z istniejącymi systemami przechowywania dużych zbiorów danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Instalowanie i konfigurowanie różnych Stream Processing frameworków, takich jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
Zrozumienie i wybranie najbardziej odpowiedniego frameworka dla danego zadania.
Przetwarzanie danych w sposób ciągły, współbieżny i rekord po rekordzie.
Integracja Stream Processing rozwiązań z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
Integracja najbardziej odpowiedniej biblioteki przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.
-
Programiści
Architekci oprogramowania
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą korzystać z Confluent (dystrybucji Kafka) do budowania i zarządzania platformą przetwarzania danych w czasie rzeczywistym dla swoich aplikacji.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zainstaluj i skonfiguruj platformę Confluent.
Korzystaj z narzędzi i usług do zarządzania Confluent, aby łatwiej uruchamiać Kafkę.
Przechowywanie i przetwarzanie przychodzących danych strumieniowych.
Optymalizacja i zarządzanie klastrami Kafka.
Zabezpieczanie strumieni danych.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Ten kurs jest oparty na wersji open source Confluent: Confluent Open Source.
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
7 godzin
Apache Kafka to platforma przetwarzania strumieniowego o otwartym kodzie źródłowym, która zapewnia szybką, niezawodną platformę o małych opóźnieniach do obsługi analizy danych w czasie rzeczywistym. Apache Kafka można zintegrować z dostępnymi językami programowania, takimi jak Python.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów danych, analityków danych i programistów, którzy chcą korzystać z funkcji Apache Kafka w strumieniowym przesyłaniu danych Python.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać Apache Kafka do monitorowania i zarządzania warunkami w ciągłych strumieniach danych przy użyciu programowania Python.
Format kursu
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
28 godzin
This instructor-led, live training in w Polsce introduces the principles and approaches behind distributed stream and batch data processing, and walks participants through the creation of a real-time, data streaming application in Apache Flink.
21 godzin
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 napisana przy użyciu programowania opartego na przepływach i zapewnia internetowy interfejs użytkownika do zarządzania przepływami danych w czasie rzeczywistym.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć i zarządzać Apache NiFi w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Instalacja i konfiguracja Apachi NiFi.
Pozyskuj, przekształcaj i zarządzaj danymi z różnych, rozproszonych źródeł danych, w tym baz danych i dużych jezior danych.
Automatyzacja przepływu danych.
Włączanie analityki strumieniowej.
Stosować różne podejścia do pozyskiwania danych.
Przekształcanie danych Big Data w informacje biznesowe.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
7 godzin
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 napisana przy użyciu programowania opartego na przepływach i zapewnia internetowy interfejs użytkownika do zarządzania przepływami danych w czasie rzeczywistym.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy programowania opartego na przepływie, opracowując szereg rozszerzeń demonstracyjnych, komponentów i procesorów przy użyciu Apache NiFi.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zrozumieć architekturę NiFi i koncepcje przepływu danych.
Rozwijanie rozszerzeń przy użyciu NiFi i interfejsów API innych firm.
Rozwijać własny procesor Apache Nifi.
Pozyskiwanie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z różnych i nietypowych formatów plików i źródeł danych.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
28 godzin
Apache Storm to rozproszony silnik obliczeniowy działający w czasie rzeczywistym, wykorzystywany do zapewniania analizy biznesowej w czasie rzeczywistym. Czyni to poprzez umożliwienie aplikacjom niezawodnego przetwarzania nieograniczonych strumieni danych (tzw. przetwarzanie strumieniowe).
"Storm jest dla przetwarzania w czasie rzeczywistym tym, czym Hadoop jest dla przetwarzania wsadowego!";
Podczas tego prowadzonego przez instruktora szkolenia na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zainstalować i skonfigurować Apache Storm, a następnie opracować i wdrożyć aplikację Apache Storm do przetwarzania dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.
Niektóre z tematów zawartych w tym szkoleniu obejmują:
-
Apache Storm w kontekście Hadoop
Praca z nieograniczonymi danymi
Obliczenia ciągłe
Analityka w czasie rzeczywistym
Rozproszone przetwarzanie RPC i ETL
-
Deweloperzy oprogramowania i ETL
Specjaliści Mainframe
Naukowcy zajmujący się danymi
Analitycy dużych zbiorów danych
Specjaliści Hadoop
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
21 godzin
Apache Apex to natywna platforma YARN, która łączy przetwarzanie strumieniowe i wsadowe. Przetwarza duże ilości danych w ruchu w sposób skalowalny, wydajny, odporny na błędy, stanowy, bezpieczny, rozproszony i łatwy w obsłudze.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza ujednoliconą architekturę przetwarzania strumieniowego Apache Apex i prowadzi uczestników przez tworzenie rozproszonej aplikacji przy użyciu Apex na Hadoop.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zrozumieć koncepcje potoku przetwarzania danych, takie jak łączniki dla źródeł i zlewów, typowe transformacje danych itp.
Tworzenie, skalowanie i optymalizacja aplikacji Apex
Niezawodne przetwarzanie strumieni danych w czasie rzeczywistym z minimalnymi opóźnieniami
Korzystanie z Apex Core i biblioteki Apex Malhar w celu umożliwienia szybkiego tworzenia aplikacji
Korzystanie z interfejsu API Apex do pisania i ponownego wykorzystywania istniejącego Java kodu
Zintegruj Apex z innymi aplikacjami jako silnik przetwarzania
Dostrajanie, testowanie i skalowanie aplikacji Apex
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
14 godzin
Apache Beam to otwarty, zunifikowany model programowania do definiowania i wykonywania równoległych potoków przetwarzania danych. Jego siła tkwi w możliwości uruchamiania zarówno potoków wsadowych, jak i strumieniowych, przy czym wykonanie jest przeprowadzane przez jeden z obsługiwanych przez Beam back-endów przetwarzania rozproszonego: 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 w bardziej pożądany format i ładowanie danych do nowego systemu.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak zaimplementować Apache Beam SDK w aplikacji Java lub Python, która definiuje potok przetwarzania danych w celu dekompozycji dużego zbioru danych na mniejsze fragmenty w celu niezależnego, równoległego przetwarzania.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Zainstalować i skonfigurować Apache Beam.
Wykorzystanie jednego modelu programowania do przetwarzania wsadowego i strumieniowego z poziomu aplikacji Java lub Python.
Wykonywanie potoków w wielu środowiskach.
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Ten kurs będzie dostępny Scala w przyszłości. Prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
14 godzin
Apache Ignite to platforma obliczeniowa in-memory, która znajduje się pomiędzy warstwą aplikacji i danych w celu zwiększenia szybkości, skalowalności i dostępności.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają zasady stojące za trwałą i czystą pamięcią masową, przechodząc przez proces tworzenia przykładowego projektu obliczeniowego w pamięci.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Używaj Ignite do utrzymywania danych w pamięci, na dysku, a także jako czysto rozproszonej bazy danych w pamięci.
Osiągnięcie trwałości bez synchronizacji danych z powrotem do relacyjnej bazy danych.
Wykorzystanie Ignite do wykonywania SQL i rozproszonych złączeń.
Poprawa wydajności poprzez przeniesienie danych bliżej procesora, wykorzystując pamięć RAM jako pamięć masową.
Rozproszenie zestawów danych w klastrze w celu osiągnięcia skalowalności poziomej.
Integracja Ignite z RDBMS, NoSQL, Hadoop i procesorami uczenia maszynowego.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
7 godzin
Confluent KSQL to platforma przetwarzania strumieniowego zbudowana na bazie Apache Kafka. Umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym przy użyciu SQL operacji.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą wdrożyć przetwarzanie strumieniowe Apache Kafka bez pisania kodu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
-
Instalacja i konfiguracja Confluent KSQL.
Konfiguracja potoku przetwarzania strumieniowego przy użyciu wyłącznie poleceń SQL (bez kodowania w języku Java lub Python).
Przeprowadzanie filtrowania danych, transformacji, agregacji, łączenia, okienkowania i sesjonowania w całości w języku SQL.
Projektowanie i wdrażanie interaktywnych, ciągłych zapytań dla strumieniowego ETL i analizy w czasie rzeczywistym.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
7 godzin
Apache Spark Streaming to skalowalny, otwarty system przetwarzania strumieniowego, który umożliwia użytkownikom przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z obsługiwanych źródeł. Apache Spark Streaming umożliwia odporne na błędy przetwarzanie strumieni danych.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów danych, analityków danych i programistów, którzy chcą korzystać z funkcji Spark Streaming w przetwarzaniu i analizowaniu danych w czasie rzeczywistym.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać Spark Streaming do przetwarzania strumieni danych na żywo do wykorzystania w bazach danych, systemach plików i pulpitach nawigacyjnych na żywo.
Format kursu
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Last Updated:
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie Stream processing, Stream processing boot camp, Szkolenia Zdalne Stream processing, szkolenie wieczorowe Stream processing, szkolenie weekendowe Stream processing, Kurs Stream processing,Kursy Stream processing, Trener Stream processing, instruktor Stream processing, kurs zdalny Stream processing, edukacja zdalna Stream processing, nauczanie wirtualne Stream processing, lekcje UML, nauka przez internet Stream processing, e-learning Stream processing, kurs online Stream processing, wykładowca Stream processing
