课程大纲

介绍

  • 流处理与批处理的对比
  • 以分析为重点的流处理

框架和编程语言概述

  • Spark Streaming(Scala)
  • Kafka Streaming(Java)
  • Flink
  • Storm
  • 各框架的功能和优势对比

数据源概述

  • 实时数据作为一系列事件随时间变化
  • 历史数据源

部署选项

  • 在云端(如AWS等)
  • 本地部署(如私有云等)

入门

  • 设置开发环境
  • 安装和配置
  • 评估数据分析需求

操作流处理框架

  • 将流处理框架与大数据工具集成
  • 事件流处理(ESP)与复杂事件处理(CEP)的对比
  • 转换输入数据
  • 检查输出数据
  • 将流处理框架与现有应用和微服务集成

故障排除

总结与结论

要求

  • 具备任何语言的编程经验
  • 理解大数据概念(如Hadoop等)
 21 小时

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