Apache Kafka培训课程

Apache Kafka培训课程

本地,有指导的现场Apache Kafka培训课程通过交互式讨论和实践练习,展示如何设置和操作Kafka消息代理。卡夫卡培训可作为“现场实地培训”或“远程实时培训”。现场实地培训可在当地客户现场进行中国或者在NobleProg公司的培训中心中国 。远程实时培训通过交互式远程桌面进行。 Kafka培训课程涵盖Kafka与其他大数据系统的整合,以及如何为流式应用程序设置实时数据管道。 NobleProg您当地的培训提供商。

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Apache Kafka课程大纲

Title
Duration
Overview
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Duration
Overview
14 hours
Overview
该教师指导的现场或远程现场培训 (现场或远程) 的对象是希望使用 con流利 (卡夫卡分布) 为其应用程序建立和管理实时数据处理平台的工程师

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 安装和配置并发平台
- 使用 "& #39; 的管理工具和服务, 更轻松地运行卡夫卡。
- 存储和处理传入的流数据。
- 优化和管理卡夫卡集群
。 - 保护数据流
课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 本课程以开源版本的 "并发: 并发开源:
为基础。 - 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
7 hours
Overview
Apache Kafka是一个分布式流媒体平台。它实际上是构建数据管道的标准,它解决了许多围绕数据处理的不同用例:它可以用作消息队列,分布式日志,流处理器等。

我们将从一般的数据管道背后的一些理论开始,然后继续Kafka背后的基本概念。我们还将发现Kafka Streams和Kafka Connect等重要组件。
21 hours
Overview
流处理指的是“运动中的数据”的实时处理,即对数据进行接收时的计算。这些数据是从传感器事件,网站用户活动,金融交易,信用卡刷卡,点击流等数据源中读取的连续数据流。流处理框架能够读取大量传入数据并几乎同时提供有价值的见解。 在这个有指导意义的现场培训(现场或远程)中,参与者将学习如何设置和集成不同的流处理框架与现有的大数据存储系统以及相关的软件应用程序和微服务。 在培训结束后,参与者将能够: 安装和配置不同的流处理框架,例如Spark Streaming和Kafka Streaming 理解并选择最合适的工作框架数据处理不断,同时进行,并以记录方式记录将流处理解决方案与现有数据库,数据仓库,数据湖等集成将最合适的流处理库与企业应用程序和微服务集成在一起 听众 开发商软件架构师 课程的 格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 笔记 要请求本课程的定制培训,请联系我们安排。
14 hours
Overview
本课程适用于企业架构师,开发人员,系统管理员以及任何想要了解和使用高吞吐量分布式消息传递系统的人员。如果您有更多特定要求(例如,仅限系统管理方),可以根据您的需求定制本课程。
7 hours
Overview
Kafka Streams是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库,其数据传递到Kafka消息传递系统。传统上,Apache Kafka依靠Apache Spark或Apache Storm来处理消息生产者和消费者之间的数据。通过在应用程序内调用Kafka Streams API,可以在Kafka内直接处理数据,而无需将数据发送到单独的群集进行处理。 在这个有指导意义的实时培训中,参与者将学习如何将Kafka Streams集成到一组样本Java应用程序中,这些应用程序将数据传入和传出Apache Kafka进行流处理。 在培训结束后,参与者将能够: 了解Kafka Streams与其他流处理框架相比的特性和优势在Kafka集群中直接处理流数据编写与Kafka和Kafka Streams集成的Java或Scala应用程序或微服务编写简洁的代码,将输入的Kafka主题转化为输出的Kafka主题构建,打包和部署应用程序 听众 开发商 课程的 格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 笔记 要请求本课程的定制培训,请联系我们安排
14 hours
Overview
Apache Samza是一个开源的nearrealtime,用于流处理的异步计算框架。它使用Apache Kafka进行消息传递,使用Apache Hadoop YARN进行容错,处理器隔离,安全性和资源管理。 这个有指导意义的现场培训介绍了消息传递系统和分布式流处理的原理,同时通过创建Samzabased项目和作业执行样本来参与者。 在培训结束后,参与者将能够: 使用Samza来简化生成和使用消息所需的代码。 解耦来自应用程序的消息的处理。 使用Samza来实现近乎实时的异步计算。 使用流处理为消息传递系统提供更高层次的抽象。 听众 开发商 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习

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