Stream processing Training Courses

Stream processing Training Courses

I corsi di formazione di Stream Processing in diretta locale e istruttori dimostrano attraverso discussioni interattive e handson di pratica sui fondamenti e sugli argomenti avanzati di Stream Processing Il training di Stream Processing è disponibile come "allenamento dal vivo sul posto" o "allenamento dal vivo a distanza" La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo NobleProg Il tuo fornitore di formazione locale.

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Schema generale del corso Stream processing

Title
Duration
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Duration
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14 hours
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Apache Ignite è una piattaforma di elaborazione in memoria che si trova tra l'applicazione e il livello dati per migliorare la velocità, la scalabilità e la disponibilità.

in questa formazione live, guidata da istruttori, i partecipanti impareranno i principi che stanno dietro allo storage persistente e puro in memoria mentre attraversano la creazione di un progetto di calcolo in memoria di esempio.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- use Ignite per la persistenza in memoria, su disco e un database in memoria puramente distribuito.
- ottenere la persistenza senza sincronizzare i dati di nuovo in un database relazionale.
- USA Ignite per eseguire SQL e join distribuiti.
- migliorare le prestazioni spostando i dati più vicino alla CPU, utilizzando RAM come storage.
set di dati - spread in un cluster per ottenere scalabilità orizzontale.
- integra Ignite con RDBMS, NoSQL, Hadoop e processori di machine learning.

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e pratica.
- implementazione hands-on in un ambiente lab Live.

Opzioni di personalizzazione del corso

- per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
21 hours
Overview
Apache Apex è una piattaforma YARNnative che unifica l'elaborazione di stream e batch Elabora big datainmotion in modo scalabile, performante, faulttolerant, stateful, secure, distributed e facilmente utilizzabile Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce l'architettura di elaborazione del flusso unificata di Apache Apex e accompagna i partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione distribuita utilizzando Apex su Hadoop Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti di pipeline di elaborazione dati come connettori per sorgenti e sink, trasformazioni di dati comuni, ecc Costruisci, ridimensiona e ottimizza un'applicazione Apex Elabora flussi di dati in tempo reale in modo affidabile e con una latenza minima Utilizzare Apex Core e la libreria Apex Malhar per abilitare lo sviluppo rapido delle applicazioni Utilizzare l'API Apex per scrivere e riutilizzare il codice Java esistente Integrare Apex in altre applicazioni come motore di elaborazione Accordare, testare e ridimensionare le applicazioni Apex Pubblico Sviluppatori Architetti aziendali Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
Apache Beam è un modello di programmazione unificata open source per la definizione e l'esecuzione di pipeline di elaborazione dati parallele Il suo potere risiede nella sua capacità di eseguire pipeline sia in batch che in streaming, con l'esecuzione eseguita da uno dei backend di elaborazione distribuiti supportati da Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark e Google Cloud Dataflow Apache Beam è utile per le attività ETL (Estrai, Trasforma e Carica) come lo spostamento di dati tra diversi supporti di memorizzazione 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 decomposizione di un big data set in blocchi più piccoli per l'elaborazione parallela indipendente Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura Apache Beam Utilizzare un singolo modello di programmazione per eseguire sia l'elaborazione batch che quella stream dall'applicazione Java o Python Esegui pipeline su più ambienti Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Questo corso sarà disponibile in futuro Vi preghiamo di contattarci per organizzare .
14 hours
Overview
questo istruttore, Live Training (on-site o remote) è rivolto a ingegneri che desiderano utilizzare Confluent (una distribuzione di Kafka) per costruire e gestire una piattaforma di elaborazione dati in tempo reale per le loro applicazioni.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- installare e configurare la piattaforma Confluent.
- utilizzare gli strumenti di gestione confluenti & #39; s e servizi per eseguire Kafka più facilmente.
- Archivia ed elabora i dati del flusso in ingresso.
- ottimizza e Gestisci i cluster Kafka.
- flussi di dati protetti.

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e di pratica.
implementazione hands-on - in un ambiente Live-Lab.

corso opzioni di personalizzazione

- questo corso si basa sulla versione open source di Confluent: Confluent open source.
- per richiedere un addestramento su misura per questo corso, seli metta in contatto con prego per organizzare.
28 hours
Overview
Apache Flink è un framework open source per il flusso scalabile e l'elaborazione dei dati batch.

questa formazione live guidata da istruttori introduce i principi e gli approcci dietro il flusso distribuito e l'elaborazione dei dati in batch e guida i partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione di streaming dati in tempo reale in Apache Flink.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- impostare un ambiente per lo sviluppo di applicazioni di analisi dei dati.
- pacchetto, eseguire e monitorare le applicazioni di streaming dati basate su Flink, fault-tolerant.
- gestire diversi carichi di workload.
- eseguire analisi avanzate utilizzando Flink ML.
- impostare un cluster Flink multi-nodo.
- misurare e ottimizzare le prestazioni.
- integra Flink con diversi sistemi Big Data.
- Confronta le funzionalità di Flink con quelle di altri Framework di elaborazione dei Big Data.

formato del corso

- part lezione, parte di discussione, esercitazioni e pratiche pratica pesante
21 hours
Overview
Stream Processing si riferisce all'elaborazione in tempo reale di "dati in movimento", ovvero, esegue calcoli sui dati mentre vengono ricevuti Tali dati vengono letti come flussi continui da fonti di dati come eventi sensore, attività dell'utente del sito Web, scambi finanziari, swip della carta di credito, flussi di clic, ecc I framework di elaborazione stream sono in grado di leggere grandi volumi di dati in ingresso e fornire informazioni preziose quasi istantaneamente In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti apprenderanno come configurare e integrare diversi framework di Stream Processing con i sistemi di archiviazione di big data esistenti e le relative applicazioni software e microservizi Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura diversi framework di Stream Processing, come Spark Streaming e Kafka Streaming Comprendere e selezionare la struttura più appropriata per il lavoro Processo di dati in modo continuo, simultaneo e in modalità recordbyrecord Integrare le soluzioni di elaborazione dei flussi con database esistenti, data warehouse, laghi dati, ecc Integrazione della libreria di elaborazione del flusso più appropriata con applicazioni aziendali e microservizi Pubblico Sviluppatori Architetti del software Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Gli appunti Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .
7 hours
Overview
Kafka Streams è una libreria clientide per la creazione di applicazioni e microservizi i cui dati vengono trasferiti da e verso un sistema di messaggistica Kafka Tradizionalmente, Apache Kafka si è basata su Apache Spark o Apache Storm per elaborare i dati tra produttori di messaggi e consumatori Chiamando l'API di Kafka Streams da 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 i flussi di Kafka in una serie di applicazioni Java di esempio che trasmettono dati da e verso Apache Kafka per l'elaborazione del flusso Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere le caratteristiche e i vantaggi di Kafka Stream rispetto ad altri framework di elaborazione dello stream Elabora i dati del flusso direttamente all'interno di un cluster Kafka Scrivi un'applicazione Java o Scala o microservizio che si integri con Kafka e Kafka Stream Scrivi un codice conciso che trasforma gli argomenti di input di Kafka in argomenti di output di Kafka Costruisci, impacchetta e distribuisci l'applicazione Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Gli appunti Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .
7 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno i concetti fondamentali alla base di MapR Stream Architecture mentre sviluppano un'applicazione di streaming in tempo reale Entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di creare applicazioni per produttori e consumatori per l'elaborazione dei dati in tempo reale Pubblico Sviluppatori Amministratori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .
21 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) è una piattaforma per la logistica dei dati integrata in tempo reale e una semplice piattaforma di elaborazione degli eventi che consente lo spostamento, il monitoraggio e l'automazione dei dati tra i sistemi È scritto utilizzando la programmazione basata sul flusso e fornisce un'interfaccia utente basata su web per gestire i flussi di dati in tempo reale In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare e gestire Apache NiFi in un ambiente di laboratorio dal vivo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura Apachi NiFi Sorgente, trasformazione e gestione dei dati da diverse fonti di dati distribuite, inclusi database e grandi laghi di dati Automatizza i flussi di dati Abilita analisi di streaming Applicare vari approcci per l'ingestione dei dati Trasforma i Big Data e le informazioni di business Pubblico Amministratori di sistema Ingegneri dei dati Sviluppatori DevOps Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
7 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) è una logistica dei dati integrata in tempo reale e una semplice piattaforma di elaborazione degli eventi che consente lo spostamento, il tracciamento e l'automazione dei dati tra i sistemi. È scritto utilizzando la programmazione basata sul flusso e fornisce un'interfaccia utente basata sul Web per gestire i flussi di dati in tempo reale.

in questa formazione live, guidata da istruttori, i partecipanti impareranno i fondamenti della programmazione basata sul flusso in quanto sviluppano una serie di estensioni demo, componenti e processori utilizzando Apache NiFi.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- comprendere i concetti di architettura e flussi di nifi & #39; s.
- sviluppare estensioni utilizzando NiFi e API di terze parti.
- Custom sviluppare il proprio processore Apache nifi.
- Ingest e elabora dati in tempo reale da formati di file e origini dati diversi e non comuni.

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e pratica.
- implementazione hands-on in un ambiente lab Live.

Opzioni di personalizzazione del corso

- per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
Overview
Apache Samza è un opensource nearrealtime, un framework computazionale asincrono per l'elaborazione del flusso Utilizza Apache Kafka per la messaggistica e Apache Hadoop YARN per la tolleranza ai guasti, l'isolamento del processore, la sicurezza e la gestione delle risorse Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce i principi che stanno alla base dei sistemi di messaggistica e dell'elaborazione del flusso distribuito, mentre i partecipanti a piedi attraverso la creazione di un esempio di progetto basato su Samza e l'esecuzione di un lavoro Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa Samza per semplificare il codice necessario per produrre e consumare messaggi Disaccoppia la gestione dei messaggi da un'applicazione Usa Samza per implementare il calcolo asincrono nearrealtime Utilizzare l'elaborazione del flusso per fornire un livello più alto di astrazione sui sistemi di messaggistica Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
28 hours
Overview
Apache Storm è un motore di calcolo distribuito in tempo reale utilizzato per abilitare la business intelligence in tempo reale Lo fa consentendo alle applicazioni di elaborare in modo affidabile flussi di dati illimitati (ovvero l'elaborazione del flusso) "Storm è in grado di elaborare in tempo reale ciò che Hadoop è per l'elaborazione in batch!" In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come installare e configurare Apache Storm, quindi sviluppare e distribuire un'applicazione Apache Storm per l'elaborazione di big data in tempo reale Alcuni degli argomenti inclusi in questa formazione includono: Apache Storm nel contesto di Hadoop Lavorare con dati illimitati Calcolo continuo Analisi in tempo reale Elaborazione RPC distribuita e ETL Richiedi questo corso ora! Pubblico Sviluppatori di software e ETL Professionisti di mainframe Scienziati di dati Grandi analisti di dati Professionisti Hadoop Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
Tigon è un open source, in tempo reale, a bassa latenza, highthroughput, nativo YARN, framework di elaborazione del flusso che si basa su HDFS e HBase per la persistenza Le applicazioni Tigon indirizzano i casi d'uso come rilevamento e analisi delle intrusioni della rete, analisi dei mercati dei social media, analisi della posizione e raccomandazioni in tempo reale agli utenti Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce l'approccio di Tigon alla combinazione di elaborazione in tempo reale e in batch mentre accompagna i partecipanti alla creazione di un'applicazione di esempio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Crea potenti applicazioni di elaborazione dei flussi per gestire grandi volumi di dati Elabora sorgenti di streaming come Twitter e registri di Webserver Usa Tigon per unire, filtrare e aggregare rapidamente i flussi Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
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