Обучающие курсы в прямом эфире, организованные в реальном времени, демонстрируют интерактивную дискуссию и практикуют практические основы и передовые темы Stream Processing Обучение потоковой обработке доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Казахстан или в корпоративных учебных центрах NobleProg Казахстан , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Мне искренне нравились рабочие упражнения с кластером, чтобы увидеть производительность узлов в кластере и расширенную функциональность.
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Аджай был очень опытным консультантом и смог ответить на все наши вопросы и даже высказал предложения по лучшим практикам для проекта, над которым мы сейчас работаем.
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
диапазон материала Maciej Jonczy
Maciej Jonczyk
Курсы: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
систематизация знаний в области ML
Orange Polska
Курсы: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Готовность поделиться больше
Balaram Chandra Paul
Курсы: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
презентация технологий
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Курсы: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
В целом контент был хорош
Sameer Rohadia
Курсы: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Майкл тренер очень хорошо разбирается и разбирается в предмете Big Data и R. Он очень гибкий и быстро настраивает тренинг для удовлетворения потребностей клиентов. Он также очень способен решать технические и тематические проблемы на ходу. Фантастическая и профессиональная подготовка !
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Курсы: Programming with Big Data in R
Machine Translated
введение новых пакетовOttawa Research
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Курсы: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Репетитор, мистер Майкл Янь, очень хорошо общался с аудиторией, инструкция была ясна. Репетитор также имеет возможность добавить дополнительную информацию, основанную на запросах студентов во время обучения
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Курсы: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Тема и темп были идеальными
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Курсы: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Пример и учебный материал были достаточными и позволили понять, что вы делаете
Teboho Makenete
Курсы: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
Стиль обучения Ричарда удержал его интересным образом, примеры реальных миров помогли водить концепты дома ..
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Курсы: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Содержание, поскольку я нашел это очень интересным и думаю, что это помогло бы мне в моем последнем году в Университете.
Krishan Mistry - NBrown Group
Курсы: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Stream Processing Подкатегории
Stream Processing Содержание курса
Название курса
Длительность
Обзор
Название курса
Длительность
Обзор
14 часов
Apache Samza - это openource nearrealtime, асинхронная вычислительная среда для обработки потоков Он использует Apache Kafka для обмена сообщениями и Apache Hadoop YARN для отказоустойчивости, изоляции процессора, безопасности и управления ресурсами В этом обученном, живом обучении внедряются принципы системы обмена сообщениями и распределенной обработки потока, а участники ходячей кампании создают образец проекта Samzabased и выполнения задания К концу этого тренинга участники смогут: Используйте Samza для упрощения кода, необходимого для производства и потребления сообщений Отмените обработку сообщений из приложения Используйте Samza для реализации асинхронного вычисления atrealtime Используйте поточную обработку, чтобы обеспечить более высокий уровень абстракции над системами обмена сообщениями Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Tigon - это open source, realtime, lowlatency, highthroughput, native YARN, инфраструктура обработки потоков, которая находится на вершине HDFS и HBase для сохранения Приложения Tigon обращаются к прецедентам, таким как обнаружение и анализ вторжений в сеть, анализ рынка социальных сетей, анализ местоположения и рекомендации в реальном времени для пользователей Этот обучаемый тренинг представляет собой подход Tigon к смешиванию в реальном времени и пакетной обработке, поскольку он ходит с участниками через создание примера приложения К концу этого тренинга участники смогут: Создание мощных приложений для обработки потоков для обработки больших объемов данных Источники технологического потока, такие как журналы Twitter и Webserver Используйте Tigon для быстрого соединения, фильтрации и агрегации потоков Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
В этом обученном, живом обучении участники узнают основные концепции архитектуры MapR Stream, поскольку они разрабатывают приложение для потокового воспроизведения в реальном времени К концу этого обучения участники смогут создавать приложения-производители и потребители для обработки данных потока в реальном времени Аудитория Разработчики Администраторы Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
7 часов
Kafka Streams - это клиентская библиотека для создания приложений и микросервисов, данные которых передаются в систему обмена сообщениями Kafka и из нее Традиционно Apache Kafka полагался на Apache Spark или Apache Storm для обработки данных между производителями сообщений и потребителями Вызывая API-интерфейс Kafka Streams внутри приложения, данные могут обрабатываться непосредственно внутри Kafka, минуя необходимость отправки данных в отдельный кластер для обработки В этом обученном, живом обучении участники узнают, как интегрировать потоки Kafka в набор примеров Java-приложений, которые передают данные в Apache Kafka и из Apache Kafka для обработки потока К концу этого тренинга участники смогут: Понимание возможностей и преимуществ Kafka Streams над другими структурами обработки потоков Данные потока процесса непосредственно в кластере Kafka Напишите приложение Java или Scala или микросервис, который интегрируется с потоками Кафки и Кафки Напишите сжатый код, который преобразует входные темы Kafka в выходные темы Kafka Сборка, упаковка и развертывание приложения Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметки Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
21 часов
Обработка потоков относится к обработке в реальном времени «данных в движении», то есть выполнению вычислений по данным по мере их получения Такие данные считываются как непрерывные потоки из источников данных, таких как события датчиков, активность пользователя веб-сайта, финансовые сделки, проверки кредитных карт, потоки кликов и т Д Структуры обработки потоков способны считывать большие объемы поступающих данных и предоставлять ценную информацию почти мгновенно В этом обученном, живом обучении (на месте или удаленном) участники узнают, как настраивать и интегрировать различные платформы Stream Processing с существующими большими системами хранения данных и сопутствующими программными приложениями и микросервисами К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка различных инфраструктур Stream Processing, таких как Spark Streaming и Kafka Streaming Понять и выбрать наиболее подходящую структуру для работы Процесс данных непрерывно, одновременно и в режиме записи в режиме записи Интеграция решений Stream Processing с существующими базами данных, хранилищами данных, данными озерами и т Д Интеграция наиболее подходящей библиотеки обработки потоков с корпоративными приложениями и микросервисами Аудитория Разработчики Архитекторов программного обеспечения Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметки Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
14 часов
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Confluent (a distribution of Kafka) to build and manage a real-time data processing platform for their applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent Platform.
- Use Confluent's management tools and services to run Kafka more easily.
- Store and process incoming stream data.
- Optimize and manage Kafka clusters.
- Secure data streams.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- This course is based on the open source version of Confluent: Confluent Open Source.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 часов
Apache Kafka является платформой обработки потока с открытым исходным кодом, которая обеспечивает быструю, надежную и низкочастовую платформу для обработки анализов данных в режиме реального времени. Apache Kafka может быть интегрирована с имеющимися языками программирования, такими как Python.
Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или онлайн) направлено на инженеров данных, ученых данных и программистов, которые хотят использовать Apache Kafka функции в передаче данных с Python.
К концу обучения участники смогут использовать Apache Kafka для мониторинга и управления условиями в непрерывных потоках данных с помощью Python программирования.
Формат курса
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
28 часов
This instructor-led, live training in Казахстан introduces the principles and approaches behind distributed stream and batch data processing, and walks participants through the creation of a real-time, data streaming application in Apache Flink.
21 часов
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - это интегрированная в реальном времени логистика данных и простая платформа обработки событий, которая позволяет перемещать, отслеживать и автоматизировать данные между системами Он написан с использованием потокового программирования и предоставляет веб-интерфейс пользователя для управления потоками данных в режиме реального времени В этом обученном, живом обучении участники узнают, как развернуть и управлять Apache NiFi в живой лабораторной среде К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка Apachi NiFi Источник, преобразование и управление данными из разрозненных распределенных источников данных, в том числе баз данных и больших озер данных Автоматизация потоков данных Включить поточную аналитику Применять различные подходы к проглатыванию данных Преобразование больших данных и понимание бизнеса Аудитория Системные администраторы Инженеры по данным Разработчики DevOps Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - это интегрированная в реальном времени логистика данных и простая платформа обработки событий, которая позволяет перемещать, отслеживать и автоматизировать данные между системами Он написан с использованием потокового программирования и предоставляет веб-интерфейс пользователя для управления потоками данных в режиме реального времени В этом обученном, живом обучении участники будут изучать основы потокового программирования, поскольку они разрабатывают ряд демонстрационных расширений, компонентов и процессоров, использующих Apache NiFi К концу этого тренинга участники смогут: Понимание архитектуры и потоков данных NiFi Разработка расширений с использованием NiFi и сторонних API Пользовательский разработчик собственного процессора Apache Nifi Загружать и обрабатывать данные в реальном времени из разрозненных и необычных форматов файлов и источников данных Аудитория Разработчики Инженеры по данным Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
28 часов
Apache Storm является распределенным, в режиме реального времени компьютерным двигателем, используемым для обеспечения деловой интеллекта в режиме реального времени. Он делает это, позволяя приложениям надежно обрабатывать неограниченные потоки данных (например, Процесс обработки потока).
"Storm является для обработки в режиме реального времени, что Hadoop является для обработки комплектов!"
В этом тренинге участники узнают, как установить и настроить Apache Storm, а затем разработать и развернуть Apache Storm приложение для обработки больших данных в режиме реального времени.
Некоторые темы, включенные в этот тренинг, включают:
-
Apache Storm в контексте Hadoop
Работа с неограниченными данными
непрерывное вычисление
Анализ в режиме реального времени
Распределенная обработка RPC и ETL
-
Программное обеспечение и разработчики ETL
Профессионалы Mainframe
Ученые данных
Большие аналитики данных
[ 0 ] Профессионалы
-
Частная лекция, Частная дискуссия, упражнения и тяжелая практика
21 часов
Apache Apex - платформа YARNnative, которая объединяет поточную и пакетную обработку Он обрабатывает большое datainmotion таким образом, который является масштабируемым, работоспособным, отказоустойчивым, работоспособным, безопасным, распределенным и легко управляемым Это учебное обучение, основанное на обучении, представляет собой унифицированную архитектуру обработки потоков Apache Apex и позволяет участникам проходить через создание распределенного приложения с использованием Apex на Hadoop К концу этого тренинга участники смогут: Понимать концепции конвейера обработки данных, такие как соединители для источников и стоков, общие преобразования данных и т Д Создавайте, масштабируйте и оптимизируйте приложение Apex Обработка потоков данных реального времени надежно и с минимальной задержкой Используйте Apex Core и библиотеку Apex Malhar для быстрой разработки приложений Используйте API Apex для написания и повторного использования существующего Java-кода Интеграция Apex в другие приложения в качестве механизма обработки Настраивать, тестировать и масштабировать приложения Apex Аудитория Разработчики Архитекторы предприятия Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Apache Beam - это унифицированная модель программирования с открытым исходным кодом для определения и выполнения параллельных процессов обработки данных Его сила заключается в возможности запуска как пакетных, так и потоковых конвейеров, причем выполнение выполняется одним из поддерживаемых распределенных процессоров Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark и Google Cloud Dataflow Apache Beam полезен для задач ETL (Extract, Transform и Load), таких как перемещение данных между различными носителями данных и источниками данных, преобразование данных в более желательный формат и загрузка данных в новую систему В этом обученном, организованном тренинге (на месте или удаленном) участники узнают, как реализовать SDK Apache Beam в приложении Java или Python, который определяет конвейер обработки данных для разложения большого набора данных на более мелкие куски для независимой параллельной обработки К концу этого тренинга участники смогут: Установите и настройте Apache Beam Используйте единую модель программирования для выполнения как пакетной, так и потоковой обработки с помощью приложения Java или Python Выполнять конвейеры в нескольких средах Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка В будущем этот курс будет доступен Scala Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
14 часов
Apache Ignite является компьютерной платформой в памяти, которая сидит между приложением и слоем данных для улучшения скорости, масштаба и доступности.
В этом инструктор-управляемом, живым обучением участники узнают принципы за постоянным и чистым хранилищем в памяти, как они проходят через создание образца в памяти компьютерного проекта.
К концу обучения участники смогут:
-
Используйте Ignite для постоянства в памяти, на диске, а также чисто распределенной в памяти базы данных.
Получите упорство, не синхронизируя данные обратно в относительную базу данных.
Используйте Ignite для выполнения SQL и распределенных соединений.
Улучшить производительность, перемещая данные ближе к процессору, используя RAM в качестве хранения.
Распространенные данные собираются через кластер для достижения горизонтальной масштабируемости.
Интегрируйте Ignite с процессорами RDBMS, NoSQL, Hadoop и машинного обучения.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
7 часов
This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
7 часов
Apache Spark Streaming - это скалируемая система обработки потока с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям обрабатывать данные в режиме реального времени из поддерживаемых источников. Spark Streaming обеспечивает толерантную обработку потоков данных.
Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или онлайн) направлено на инженеров данных, ученых данных и программистов, которые хотят использовать Spark Streaming функции в обработке и анализе данных в режиме реального времени.
К концу обучения участники смогут использовать Spark Streaming для обработки живых потоков данных для использования в базах данных, файловых системах и живых панелях.
Формат курса
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
Last Updated:
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Stream Processing курсы, курсы Stream Processing выходного дня, вечерние Stream Processing курсы, Stream Processing технические учебные курсы, Stream Processing буткемп, Stream Processing буткэмп, Stream Processing курсы с инструктором, Stream Processing тренинг с инструктором, выходной Stream Processing тренинг, тренинг Stream Processing выходного дня, вечерние Stream Processing курсы, Stream Processing коачинг, Stream Processing тренерство, Stream Processing тренинг, Stream Processing инструктор, Stream Processing тренер, Stream Processing коач, Stream Processing курсы, Stream Processing занятия, Stream Processing локальные, Stream Processing частные занятия, Stream Processing частные курсы, Stream Processing индивидуальный тренинг, Stream Processing индивидуальные занятия
