Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kurzusleírás
Bevezetés
- Apache Beam kontra MapReduce, Spark Streaming, Kafka Streaming, Storm és Flink
Telepítés és konfigurálás Apache Beam
A Apache Beam szolgáltatások és építészet áttekintése
- Sugármodell, SDK-k, gerendacsővezeték-futók
- Elosztott feldolgozási háttérrendszerek
A Apache Beam Programming modell megértése
- Hogyan történik egy csővezeték végrehajtása
Mintavezeték futtatása
- Egy WordCount pipeline előkészítése
- A csővezeték helyi kivitelezése
Csővezeték tervezése
- A szerkezet tervezése, a transzformációk kiválasztása, a bemeneti és kimeneti módszerek meghatározása
A csővezeték létrehozása
- Az illesztőprogram megírása és a folyamat definiálása
- Apache Beam osztály használata
- Adatkészletek, átalakítások, I/O, adatkódolás stb.
A csővezeték végrehajtása
- A folyamat végrehajtása helyben, távoli gépeken és nyilvános felhőn
- Futó kiválasztása
- Futóspecifikus konfigurációk
Tesztelés és hibakeresés Apache Beam
- Típusi tippek használata a statikus gépelés emulálásához
- Python Pipeline Dependenciák kezelése
Korlátozott és korlátlan adatkészletek feldolgozása
- Ablakozás és triggerek
Csővezetékei újrafelhasználhatóvá és karbantarthatóvá tétele
Hozzon létre új adatforrásokat és nyelőket
- Apache Beam Source and Sink API
A Apache Beam integrálása más Big Data rendszerekkel
- Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka
Hibaelhárítás
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- Python Programozásban szerzett tapasztalat.
- Linux parancssor használatában szerzett tapasztalat.
Közönség
- Fejlesztők
14 Hours
Vélemények (1)
Sufficient hands on, trainer is knowledgable