Stream processing培训课程

Stream processing培训课程

本地带有讲解的现场流处理培训课程通过交互式讨论和实践流处理的基础知识和高级主题演示。流处理培训可作为“现场实时培训”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。 NobleProg您当地的培训提供商。

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Stream processing课程大纲

代码名字时长概览
samzaSamza for Stream Processing14小时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
tigonTigon: Real-time Streaming for the Real World14小时Tigon是一款开源,实时,低延迟,高吞吐量,本地YARN,位于HDFS和HBase之上的流处理框架,用于实现持久性。 Tigon应用程序可以解决网络入侵检测和分析,社交媒体市场分析,位置分析以及用户实时推荐等使用案例。 这个有指导意义的现场培训介绍了Tigon的混合实时和批处理的方法,因为它会让参与者通过创建示例应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 创建强大的流处理应用程序来处理大量数据流程流源,例如Twitter和Web服务器日志使用Tigon快速连接,过滤和聚合流 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
maprstreamingReal-Time Stream Processing with MapR7小时在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习MapR流体系结构背后的核心概念,因为他们开发的是实时流式传输应用程序。 到培训结束时,参与者将能够构建实时流数据处理的生产者和消费者应用程序。 听众 开发商管理员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训,请联系我们安排。
introtostreamprocessingA Practical Introduction to Stream Processing21小时流处理指的是“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。
flinkFlink for Scalable Stream and Batch Data Processing28小时Apache Flink是一个可扩展的流和批处理数据处理的开源框架。 这个有指导意义的实时培训介绍了分布式流和批处理数据处理背后的原理和方法,并引导参与者通过创建实时数据流应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 建立开发数据分析应用程序的环境打包,执行和监视基于Flink的容错数据流应用程序管理不同的工作量使用Flink ML执行高级分析设置一个多节点Flink群集衡量和优化性能将Flink与不同的大数据系统集成比较Flink与其他大数据处理框架的功能 听众 开发商建筑师数据工程师分析专家技术经理 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
nifiApache NiFi for Administrators21小时Apache NiFi(Hortonworks DataFlow)是一个实时综合数据物流和简单的事件处理平台,可以在系统之间移动,跟踪和自动化数据。它使用基于流程的编程编写,并提供基于Web的用户界面来实时管理数据流。 在这个有指导的实时培训中,参与者将学习如何在实验室环境中部署和管理Apache NiFi。 在培训结束后,参与者将能够: 安装并配置Apachi NiFi 来源,转换和管理来自不同分布式数据源的数据,包括数据库和大数据湖泊自动化数据流启用流式分析应用各种方法进行数据摄取将大数据转化为商业洞察 听众 系统管理员数据工程师开发商 DevOps的 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
nifidevApache NiFi for Developers7小时Apache NiFi(Hortonworks DataFlow)是一个实时综合数据物流和简单的事件处理平台,可以在系统之间移动,跟踪和自动化数据。它使用基于流程的编程编写,并提供基于Web的用户界面来实时管理数据流。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习基于流程编程的基础知识,因为他们使用Apache NiFi开发了大量演示扩展,组件和处理器。 在培训结束后,参与者将能够: 了解NiFi的架构和数据流概念使用NiFi和第三方API开发扩展自定义开发自己的Apache Nifi处理器从不同和不常见的文件格式和数据源中获取和处理实时数据 听众 开发商数据工程师 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
stormApache Storm28小时Apache Storm是一个分布式的实时计算引擎,用于实现实时商业智能。它通过使应用程序可靠地处理不受限制的数据流(又名流处理)来实现。 “Storm是为了实时处理Hadoop用于批处理的!” 在这个有指导性的实时培训中,参与者将学习如何安装和配置Apache Storm,然后开发和部署Apache Storm应用程序以实时处理大数据。 本次培训中包含的一些主题包括: Apache Storm在Hadoop的环境中处理无限数据连续计算实时分析分布式RPC和ETL处理立即申请此课程! 听众 软件和ETL开发人员大型机专业人员数据科学家大数据分析师 Hadoop专业人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
apexApache Apex: Processing Big Data-in-Motion21小时Apache Apex是一个统一流和批处理的YARNnative平台。它以可伸缩,高性能,容错,有状态,安全,分布式和易于操作的方式处理大型数据移动。 这个有指导性的现场培训介绍了Apache Apex的统一流处理架构,并向参与者介绍了如何在Hadoop上使用Apex创建分布式应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 了解数据处理管道概念,例如源和汇的连接器,通用数据转换等。 构建,扩展和优化Apex应用程序可靠地处理实时数据流,延迟时间最短使用Apex Core和Apex Malhar库实现快速应用程序开发使用Apex API来编写和重用现有的Java代码将Apex作为处理引擎集成到其他应用程序中调整,测试和缩放Apex应用程序 听众 开发商企业架构师 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
beamUnified Batch and Stream Processing with Apache Beam14小时Apache Beam是一个开源的统一编程模型,用于定义和执行并行数据处理管道。它的强大之处在于它能够同时运行批处理流和流式管道,并且由Beam支持的分布式处理后端之一执行:Apache Apex,Apache Flink,Apache Spark和Google Cloud Dataflow。 Apache Beam可用于ETL(提取,转换和加载)任务,如在不同存储介质和数据源之间移动数据,将数据转换为更理想的格式以及将数据加载到新系统中。 在这个有指导意义的现场培训(现场或远程)中,参与者将学习如何在Java或Python应用程序中实现Apache Beam SDK,该应用程序定义了一个数据处理管道,用于将大数据集分解为更小的块,以进行独立的并行处理。 在培训结束后,参与者将能够: 安装并配置Apache Beam。 使用单一编程模型来执行批处理和流处理,而不是使用其Java或Python应用程序。 在多个环境中执行管道。 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 注意 此课程将在未来可用于Scala。请联系我们安排。
ApacheIgniteApache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing14小时Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability.

In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database.
- Achieve persistence without syncing data back to a relational database.
- Use Ignite to carry out SQL and distributed joins.
- Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage.
- Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability.
- Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Applied Machine Learning 北京盈科中心 星期三, 2018-09-26 09:30 ¥16092 / ¥18892
Managing Business Logic with Drools 苏州 - 晋合广场 星期一, 2018-11-05 09:30 ¥16200 / ¥19200
Building Web Applications with Drupal 7, Views, Fields and Panels 北京 - 创而新大厦 星期二, 2018-12-04 09:30 ¥16362 / ¥19562
Apache Tomcat Administration 北京 - 创而新大厦 星期三, 2018-12-12 09:30 ¥24129 / ¥28329
Scrum for Managers and Executives 北京 - 数码大厦 星期五, 2019-02-01 09:30 ¥8757 / ¥10957

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