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Struttura del corso
Introduzione
- Stream processing vs batch processing
- Stream processing orientato all'analisi
Panoramica sugli Framework e i Linguaggi di Programmazione
- Spark Streaming (Scala)
- Kafka Streaming (Java)
- Flink
- Storm
- Confronto delle caratteristiche e dei punti di forza di ogni framework
Panoramica sulle Fonti di Dati
- Dati live come serie di eventi nel tempo
- Fonti di dati storiche
Opzioni di Deploy
- Nel cloud (AWS, ecc.)
- On premise (cloud privato, ecc.)
Avvio
- Configurazione dell'ambiente di sviluppo
- Installazione e configurazione
- Valutazione delle necessità di analisi dei dati
Gestione di un Framework di Stream Processing
- Integrazione del framework di stream processing con strumenti Big Data
- Elaborazione degli eventi (ESP) vs Elaborazione complessa degli eventi (CEP)
- Trasformazione dei dati di input
- Ispezione dei dati di output
- Integrazione del framework di stream processing con applicazioni e microservizi esistenti
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e conclusioni
Requisiti
- Esperienza di programmazione in qualsiasi linguaggio
- Comprensione dei concetti Big Data (Hadoop, ecc.)
21 Ore
Recensioni (1)
Adeguata pratica sul campo, il formatore è competente
Chris Tan
Corso - A Practical Introduction to Stream Processing
Traduzione automatica