Samza for Stream Processing Training Course

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по данни, учени по данни и програмисти, които желаят да използват Spark Streaming функции при обработка и анализ на данни в реално време.

До края на това обучение участниците ще могат да използват Spark Streaming за обработка на потоци от данни на живо за използване в бази данни, файлови системи и табла за управление на живо.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да приложат Apache Kafka поточно обработване без писане на код.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Confluent KSQL.
• Настройте тръбопровод за обработка на потоци, като използвате само SQL команди (без кодиране на Java или Python).
• Извършвайте филтриране на данни, трансформации, агрегации, обединения, прозорци и сесии изцяло в SQL.
• Проектирайте и разположете интерактивни, непрекъснати заявки за поточно предаване на ETL и анализи в реално време.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които искат да научат принципите зад постоянното и чисто съхранение в паметта, докато преминават през създаването на примерен проект за изчисления в паметта.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте Ignite за постоянство в паметта, на диска, както и за чисто разпределена база данни в паметта. Постигнете постоянство без синхронизиране на данни обратно към релационна база данни. Използвайте Ignite, за да извършите SQL и разпределени съединения. Подобрете производителността, като преместите данните по-близо до процесора, като използвате RAM като място за съхранение. Разпределете набори от данни в клъстер, за да постигнете хоризонтална мащабируемост. Интегрирайте Ignite с RDBMS, NoSQL, Hadoop и процесори за машинно обучение.

Apache Beam е унифициран програмен модел с отворен код за дефиниране и изпълнение на паралелни канали за обработка на данни. Силата му се крие в способността му да изпълнява както пакетни, така и поточни тръбопроводи, като изпълнението се извършва от един от поддържаните бек-ендове за разпределена обработка на Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark и Google Cloud Dataflow. Apache Beam е полезен за ETL (извличане, трансформиране и зареждане) задачи като преместване на данни между различни носители за съхранение и източници на данни, трансформиране на данни в по-желан формат и зареждане на данни в нова система.

В това водено от инструктор обучение на живо (на място или дистанционно) участниците ще се научат как да внедрят Apache Beam SDK в Java или Python приложение, което дефинира тръбопровод за обработка на данни за разлагане на голям набор от данни на по-малки парчета за независими, паралелна обработка.

До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте Apache Beam. Използвайте един модел на програмиране, за да извършвате както пакетна, така и поточна обработка от тяхното Java или Python приложение. Изпълнете конвейери в множество среди.

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

Този курс ще бъде достъпен Scala в бъдеще. Моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Apache Apex е платформа, базирана на YARN, която обединява поточна и пакетна обработка. Той обработва големи данни в движение по начин, който е мащабируем, производителен, устойчив на грешки, поддържащ състоянието, защитен, разпределен и лесен за работа.

Това обучение на живо, водено от инструктор, представя унифицираната архитектура за обработка на потоци на Apache Apex и превежда участниците през създаването на разпределено приложение, използващо Apex на Hadoop.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете концепциите на тръбопровода за обработка на данни, като конектори за източници и приемници, общи трансформации на данни и т.н. Изградете, мащабирайте и оптимизирайте приложение Apex Обработвайте потоци от данни в реално време надеждно и с минимално забавяне Използвайте Apex Core и библиотеката Apex Malhar, за да активирате бързо приложение разработка Използвайте Apex API за писане и повторно използване на съществуващ Java код Интегрирайте Apex в други приложения като машина за обработка Настройвайте, тествайте и мащабирайте Apex приложения

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Apache Storm е разпределен, реално време компютърни двигател, използван за предоставяне на бизнес интелигентност в реално време. Това се прави, като позволява на приложенията надеждно да обработват неограничени потоци от данни (напр. за обработка на потока).

"Storm е за обработка в реално време, което Hadoop е за обработка на партида!"

В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да инсталирате и конфигурирате Apache Storm, а след това да развиете и разпространявате Apache Storm приложение за обработка на големи данни в реално време.

Някои от темите, включени в това обучение включват:

• Apache Storm в контекста на Hadoop
• Работа с неограничени данни
• непрекъснато изчисляване
• Анализ в реално време
• Разпределена обработка на RPC и ETL

Потърсете този курс сега!

публиката

• Софтуер и ETL разработчици
• Професионалисти от Mainframe
• Данни учени
• Анализ на големите данни
• [ 0 ] Професионалисти

Формат на курса

• Разделна лекция, разделна дискусия, упражнения и тежка практика

В това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно), участниците ще се научат как да внедряват и управляват Apache NiFi в лабораторна среда на живо.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Apachi NiFi.
• Извличайте, трансформирайте и управлявайте данни от различни, разпределени източници на данни, включително бази данни и големи езера от данни.
• Автоматизирайте потоците от данни.
• Активиране на поточно анализиране.
• Приложете различни подходи за поглъщане на данни.
• Трансформирайте Big Data и в бизнес прозрения.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на базираното на потока програмиране, докато разработват редица демонстрационни разширения, компоненти и процесори, използвайки Apache NiFi.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете концепциите за архитектурата и потока от данни на NiFi.
• Разработвайте разширения с помощта на NiFi и API на трети страни.
• Персонализирано разработване на собствен процесор Apache Nifi.
• Поглъщайте и обработвайте данни в реално време от различни и необичайни файлови формати и източници на данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) представя принципите и подходите зад обработката на разпределен поток и пакетна обработка на данни и превежда участниците през създаването на приложение за стрийминг на данни в реално време в Apache Flink.

До края на това обучение участниците ще могат:

Настройте среда за разработване на приложения за анализ на данни. Разберете как работи библиотеката за обработка на графики на Apache Flink (Gelly). Пакетирайте, изпълнявайте и наблюдавайте Flink-базирани, устойчиви на грешки приложения за поточно предаване на данни. Управлявайте различни натоварвания. Извършване на разширен анализ. Настройте Flink клъстер с множество възли. Измерете и оптимизирайте производителността. Интегрирайте Flink с различни Big Data системи. Сравнете възможностите на Flink с тези на други рамки за обработка на големи данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) представя Hortonworks Data Platform (HDP) и превежда участниците през внедряването на решението Spark + Hadoop.

До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте Hortonworks за надеждно изпълнение на Hadoop в голям мащаб. Обединете възможностите за сигурност, управление и операции на Hadoop с гъвкавите аналитични работни процеси на Spark. Използвайте Hortonworks, за да проучите, валидирате, сертифицирате и поддържате всеки от компонентите в проект на Spark. Обработвайте различни видове данни, включително структурирани, неструктурирани, в движение и в покой.

Apache Ambari е платформа за управление с отворен код за осигуряване, управление, наблюдение и защита на Apache Hadoop клъстери.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще научат инструментите и практиките за управление, предоставени от Ambari за успешно управление на Hadoop клъстери.

До края на това обучение участниците ще могат:

Настройте жив клъстер с големи данни с помощта на Ambari Приложете разширените функции и функции на Ambari към различни случаи на употреба Безпроблемно добавяйте и премахвайте възли, ако е необходимо Подобрете производителността на Hadoop клъстер чрез настройка и настройване

Публика

DevOps системни администратори DBAs Hadoop специалисти по тестване

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Cloudera Impala е машина за заявки за масивна паралелна обработка (MPP) SQL с отворен код за Apache Hadoop клъстери.

Impala позволява на потребителите да изпращат заявки с ниска латентност SQL към данни, съхранявани в Hadoop Distributed File System и Apache Hbase, без да се изисква движение или трансформация на данни.

Публика

Този курс е насочен към анализатори и специалисти по данни, извършващи анализ на данни, съхранявани в Hadoop чрез Business Intelligence или SQL инструменти.

След този курс делегатите ще могат

Извлечете значима информация от Hadoop клъстери с Impala. Напишете конкретни програми за улесняване на бизнес разузнаването на Impala SQL Dialect. Отстраняване на неизправности в Impala.

Този курс обхваща как да използвате езика Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL на Hive, HiveQL) за хора, които извличат данни от Hive

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да използват Confluent (дистрибуция на Kafka), за да изградят и управляват платформа за обработка на данни в реално време за своите приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте Confluent Platform. Използвайте инструментите и услугите за управление на Confluent, за да стартирате Kafka по-лесно. Съхранявайте и обработвайте входящи данни от потока. Оптимизирайте и управлявайте Kafka клъстери. Защитени потоци от данни.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

Този курс е базиран на версията с отворен код на Confluent: Confluent Open Source. За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

В това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно), участниците ще се научат как да настройват и интегрират различни Stream Processing рамки със съществуващи системи за съхранение на големи данни и свързани софтуерни приложения и микроуслуги.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте различни Stream Processing рамки, като Spark Streaming и Kafka Streaming.
• Разберете и изберете най-подходящата рамка за работата.
• Обработване на данни непрекъснато, едновременно и по начин запис по запис.
• Интегрирайте Stream Processing решения със съществуващи бази данни, хранилища за данни, езера от данни и др.
• Интегрирайте най-подходящата библиотека за обработка на потоци с корпоративни приложения и микроуслуги.