Corso di formazione Building Kafka Solutions with Confluent

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano integrarsi Apache Kafka con database e applicazioni esistenti per l'elaborazione, l'analisi, ecc.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare Kafka Connect per inglobare grandi quantità di dati da un database nei topic di Kafka.
• Ingestire i dati di log generati dai server applicativi nei topic di Kafka.
• Make qualsiasi dato raccolto disponibile per il processing di flussi.
• Esportare dati dai topic di Kafka in sistemi secondari per lo storage e l'analisi.

Apache Beam è un modello di programmazione unificato open source per la definizione e l'esecuzione di pipeline di elaborazione dati parallele. La sua potenza risiede nella sua capacità di eseguire pipeline batch e di streaming, con l'esecuzione eseguita da uno dei back-end di elaborazione distribuita supportati da Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark e Google Cloud Dataflow. Apache Beam è utile per le attività ETL (Extract, Transform, and Load) come lo spostamento di dati tra diversi supporti di archiviazione e origini dati, la trasformazione dei dati in un formato più desiderabile e il caricamento dei dati su un nuovo sistema.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come implementare gli SDK Apache Beam in un'applicazione Java o Python che definisce una pipeline di elaborazione dati per la scomposizione di un set di dati di grandi dimensioni in blocchi più piccoli per l'elaborazione parallela indipendente.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Beam.
• Utilizzare un unico modello di programmazione per eseguire sia l'elaborazione batch che quella in flusso dall'interno dell'applicazione Java o Python.
• Esegui pipeline in più ambienti.

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Questo corso sarà disponibile Scala in futuro. Vi preghiamo di contattarci per organizzare.

Apache Kafka è una piattaforma di streaming distribuita. È di fatto uno standard per la costruzione di pipeline di dati e risolve molti casi d'uso diversi relativi all'elaborazione dei dati: può essere utilizzato come coda di messaggi, registro distribuito, processore di flusso, ecc.

Inizieremo con una teoria alla base delle pipeline di dati in generale, quindi proseguiremo con concetti fondamentali alla base di Kafka. Scopriremo anche componenti importanti come Kafka Streams e Kafka Connect.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) introduce i principi e gli approcci alla base dell'elaborazione distribuita di flussi e batch di dati e guida i partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione di streaming di dati in tempo reale in Apache Flink.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente per lo sviluppo di applicazioni di analisi dei dati.
• Scopri come funziona la libreria di elaborazione grafica (Gelly) di Apache Flink.
• Crea pacchetti, esegui e monitora applicazioni di streaming di dati basate su Flink e tolleranti ai guasti.
• Gestisci carichi di lavoro diversi.
• Esegui analisi avanzate.
• Configura un cluster Flink multi-nodo.
• Misura e ottimizza le prestazioni.
• Integra Flink con diversi sistemi Big Data.
• Confronta le funzionalità di Flink con quelle di altri framework di elaborazione dei big data.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto), i partecipanti impareranno come impostare e integrare diversi Stream Processing framework con i sistemi di archiviazione dei big data esistenti e le relative applicazioni software e microservizi.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare diversi framework Stream Processing, ad esempio Spark Streaming e Kafka Streaming.
• Comprendere e selezionare il framework più appropriato per il lavoro.
• Elaborazione dei dati in modo continuo, simultaneo e record per record.
• Integrare Stream Processing le soluzioni con database, data warehouse, data lake, ecc. esistenti.
• Integra la libreria di elaborazione dei flussi più appropriata con le applicazioni e i microservizi aziendali.

Questo corso è rivolto a architetti aziendali, sviluppatori, amministratori di sistema e chiunque desideri comprendere e utilizzare un sistema di messaggistica distribuito ad alto rendimento. Se hai requisiti più specifici (ad es. Solo lato amministrazione del sistema), questo corso può essere personalizzato per soddisfare al meglio le tue esigenze.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema che desiderano configurare, distribuire, gestire e ottimizzare un cluster Kafka di livello aziendale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e amministrare un cluster Kafka.
• Valuta i vantaggi e gli svantaggi dell'implementazione di Kafka on-premise rispetto al cloud.
• Distribuisci e monitora Kafka utilizzando vari strumenti on-premise e in ambiente cloud.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a sviluppatori di livello intermedio che desiderano sviluppare applicazioni big data con Apache Kafka.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Sviluppare produttori e consumatori di Kafka per inviare e leggere i dati da Kafka. Integra Kafka con sistemi esterni utilizzando Kafka Connect. Scrivi applicazioni di streaming con Kafka Streams e ksqlDB. Integra un'applicazione client Kafka con Confluent Cloud per distribuzioni Kafka basate su cloud. Acquisisci esperienza pratica attraverso esercizi pratici e casi d'uso reali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ingegneri dei dati, data scientist e programmatori che desiderano utilizzare le funzionalità Apache Kafka nello streaming di dati con Python.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di utilizzare Apache Kafka per monitorare e gestire le condizioni in flussi di dati continui utilizzando la programmazione Python.

Kafka Streams è una libreria lato client per la creazione di applicazioni e microservizi i cui dati vengono trasmessi da e verso un sistema di messaggistica Kafka. Tradizionalmente, Apache Kafka ha fatto affidamento su Apache Spark o Apache Storm per elaborare i dati tra produttori di messaggi e consumatori. Chiamando l'API Kafka Streams dall'interno di un'applicazione, i dati possono essere elaborati direttamente all'interno di Kafka, evitando la necessità di inviare i dati a un cluster separato per l'elaborazione.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare Kafka Streams in una serie di applicazioni Java di esempio che trasmettono dati da e verso Apache Kafka per l'elaborazione in streaming.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire le caratteristiche e gli vantaggi di Kafka Streams rispetto ad altri framework di elaborazione di flussi
• Elaborare dati di flusso direttamente all'interno di un cluster Kafka
• Sviluppare un'applicazione o microservizio Java o Scala che si integra con Kafka e Kafka Streams
• Scrivere codice conciso che trasforma i topic di input Kafka in topic di output Kafka
• Compilare, pacchettizzare e distribuire l'applicazione

Pubblico

• Sviluppatori

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Gli appunti

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano implementare l'elaborazione di flussi Apache Kafka senza scrivere codice.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Confluent KSQL.
• Impostare una pipeline di elaborazione del flusso utilizzando solo i comandi SQL (nessuna codifica Java o Python).
• Esegui il filtraggio dei dati, le trasformazioni, le aggregazioni, i join, il windowing e la sessionizzazione interamente in SQL.
• Progetta e distribuisci query interattive e continue per lo streaming ETL e l'analisi in tempo reale.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto), i partecipanti impareranno come implementare e gestire Apache NiFi in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Apachi NiFi.
• Acquisisci, trasforma e gestisci i dati da fonti di dati distribuite e disparate, tra cui database e big data lake.
• Automatizza i flussi di dati.
• Abilita l'analisi in streaming.
• Applicare vari approcci per l'inserimento dei dati.
• Trasforma Big Data e trasforma in insight aziendali.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti della programmazione basata sul flusso mentre sviluppano una serie di estensioni, componenti e processori demo utilizzando Apache NiFi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi l'architettura e i concetti del flusso di dati di NiFi.
• Sviluppa estensioni utilizzando NiFi e API di terze parti.
• Sviluppare su misura il proprio processore Apache Nifi.
• Acquisisci ed elabora dati in tempo reale da formati di file e origini dati diversi e non comuni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ingegneri dei dati, data scientist e programmatori che desiderano utilizzare Spark Streaming le funzionalità per l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di utilizzare Spark Streaming per elaborare flussi di dati in tempo reale da utilizzare in database, filesystem e dashboard in tempo reale.