Stream processing Kurzusok

Stream processing Kurzusok

A helyi, oktatói élő közvetítés feldolgozó tanfolyamok interaktív megbeszéléseken és handson gyakorlatokon keresztül demonstrálják a Stream feldolgozás alapjait és fejlett témáit A Stream feldolgozás képzése "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.

Machine Translated

Vélemények

★★★★★
★★★★★

Stream processing Course Outlines

Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
Kurzusnév
Időtartalma
Összefoglaló
14 hours
Az Apache Samza egy nyílt forrású, közel-valós idejű, aszinkron számítási keret az adatfolyam-feldolgozáshoz. Az Apache Kafka t használja az üzenetküldéshez, és az Apache Hadoop YARN-t hibatűréshez, a processzor elkülönítéséhez, a biztonsághoz és az erőforrás-kezeléshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés bemutatja az üzenetküldő rendszerek és az elosztott adatfolyam-feldolgozás mögött meghúzódó alapelveket, miközben a résztvevőket egy minta Samza-alapú projekt létrehozásával és a feladat végrehajtásával járja el.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- A Samza segítségével egyszerűsítheti az üzenetek előállításához és fogyasztásához szükséges kódot.
- Válasszuk szét az üzenetek kezelését egy alkalmazásról.
- Használja a Samzát a valósidejű aszinkron számítás megvalósításához.
- Használjon adatfeldolgozást, hogy magasabb absztrakciót biztosítson az üzenetküldő rendszerek felett.

Közönség

- Fejlesztők

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
14 hours
A Tigon egy nyílt forráskódú, valós idejű, lowlatency, highthroughput, natív YARN streamfolyam keretrendszer, amely a HDFS és a HBase tetején ül a kitartásért A Tigon alkalmazások olyan eseteket használnak fel, mint például a hálózati behatolás felderítése és elemzés, a közösségi médiapiaci elemzés, a helyelemzés és a felhasználók számára valós idejű ajánlások Ez az oktatott, élő képzés bemutatja a Tigon megközelítését a valós idejű és a tételes feldolgozáshoz, miközben a résztvevők egy mintaalkalmazáson keresztül járnak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Készítsen erőteljes adatfeldolgozó alkalmazásokat nagy mennyiségű adat kezelésére Folyamatáramforrások, például a Twitter és a Webszerver naplók Használja a Tigont a folyamok gyors összekapcsolásához, szűréséhez és aggregálásához Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
7 hours
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a MapR Stream Architecture alapvető fogalmait, miközben valós idejű streaming alkalmazást fejlesztenek ki.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek létrehozni termelői és fogyasztói alkalmazásokat a valós idejű adatfolyam-feldolgozáshoz.

Közönség

- Fejlesztők
- A rendszergazdák

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
7 hours
A Kafka Streams ügyféloldali könyvtár olyan alkalmazások és mikroszolgáltatások építéséhez, amelyek adatait továbbítják a Kafka üzenetküldő rendszerbe és onnan. Hagyományosan, Apache Kafka támaszkodott Apache Spark vagy Apache Storm adatok feldolgozására közötti üzenet a termelők és a fogyasztók számára. A Kafka Streams API alkalmazásból történő meghívásával az adatok közvetlenül a Kafkán belül feldolgozhatók, megkerülve azt, hogy az adatokat külön fürtbe kell továbbítani feldolgozásra.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatja a Kafka Streams egy olyan Java alkalmazásba, amely adatátvitelt továbbít az Apache Kafka felé és az adatfolyam feldolgozása céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a Kafka Streams szolgáltatásait és előnyeit a többi adatfeldolgozási keretrendszerhez képest
- Folyamatos adatfeldolgozás közvetlenül egy Kafka-fürtön belül
- Írj egy Java vagy Scala alkalmazást vagy mikroszolgáltatást, amely integrálódik a Kafka és a Kafka Streams
- Írjon be olyan tömör kódot, amely átalakítja a bemeneti Kafka témákat kimeneti Kafka témákká
- Az alkalmazás készítése, csomagolása és telepítése

Közönség

- Fejlesztők

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Megjegyzések

- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk
21 hours
Stream Processing -feldolgozás a „mozgásban lévő adatok” valós idejű feldolgozására vonatkozik, vagyis a számítások elvégzésére az adatokra, amint azok beérkeznek. Ezek az adatok olvasható folyamatként adatforrásokból származó, mint érzékelő események honlap felhasználói aktivitás, anyagi ágakban, hitelkártya csúsztatással kattintson patakok, stb Stream Processing keretek képesek olvasni nagy mennyiségű bejövő adatokat, és értékes betekintést szinte azonnal.

Ebben az oktató által vezetett, élő (helyszíni vagy távoli) képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan állítson össze és integráljon különféle Stream Processing kereteket a meglévő nagy adattárolási rendszerekhez, valamint a kapcsolódó szoftveralkalmazásokhoz és mikroszolgáltatásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja a különféle Stream Processing kereteket, például a Spark Streaming és a Kafka Streaming.
- Megérteni és kiválasztani a feladathoz legmegfelelőbb keretet.
- Az adatok feldolgozása folyamatosan, egyidejűleg és rekordonként.
- Integrálja az Stream Processing megoldásokat a meglévő adatbázisokkal, adattárházakkal, adattavakkal stb.
- Integrálja a legmegfelelőbb adatfeldolgozó könyvtárat a vállalati alkalmazásokkal és a mikro-szolgáltatásokkal.

Közönség

- Fejlesztők
- Szoftvertervezők

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Megjegyzések

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
14 hours
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) célja a mérnökök, akik szeretnék használni Fluent (eloszlása Kafka) építeni és kezelni a valós idejű adatfeldolgozó platform azok alkalmazásait.

végére a képzés, a résztvevők képesek lesznek:

- telepítése és konfigurálása Fluent platform.
- használata Fluent & #39; s irányítási eszközök és szolgáltatások futni Kafka könnyebben.
a bejövő adatfolyam-adatok tárolása és feldolgozása - .
- optimalizálása és kezelése Kafka klaszterek.
- biztonságos adatfolyamok.

formátuma tanfolyam

- interaktív előadás és vita.
- sok gyakorlatok és gyakorlat.
- gyakorlati végrehajtás egy élő-Lab környezetben.

tanfolyam testreszabási beállítások

- Ez a tanfolyam alapja a nyílt forráskódú változata a Fluent: a nyílt forráskódú Fluent.
- , hogy kérjen egy testreszabott képzést ezt a tanfolyamot, kérjük lépjen kapcsolatba velünk, hogy gondoskodjon.
7 hours
Apache Kafka egy nyílt forráskódú áramfeldolgozó platform, amely gyors, megbízható és alacsony frekvenciájú platformot biztosít a valós idejű adatelemzés kezeléséhez. Apache Kafka integrálható a rendelkezésre álló programozási nyelvek, mint például Python.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adatmérnökök, adattudósok és programozók, akik szeretnék használni Apache Kafka funkciókat az adat streaming Python.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek használni Apache Kafka a folyamatos adatáramlás körülményeinek nyomon követésére és kezelésére Python programozással.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
28 hours
This instructor-led, live training in Magyarország 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 hours
Apache NiFi ( Apache NiFi ) egy valós idejű integrált adat logisztikai és egyszerű eseményfeldolgozó platform, amely lehetővé teszi az adatok mozgatását, követését és automatizálását a rendszerek között. Az áramlás-alapú programozással készült, és web-alapú felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós időben történő kezeléséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan telepíthető és kezelhető az Apache NiFi egy élő laboratóriumi környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja az Apachi NiFi-t.
- Adatok forrása, átalakítása és kezelése eltérő, elosztott adatforrásokból, ideértve az adatbázisokat és a nagy adatlakokat is.
- Automatizálja az adatfolyamokat.
- Engedélyezze a streaming elemzést.
- Különböző megközelítéseket alkalmaz az adatok begyűjtésére.
- A Big Data átvitele az üzleti betekintésbe.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
7 hours
Apache NiFi ( Apache NiFi ) egy valós idejű integrált adat logisztikai és egyszerű eseményfeldolgozó platform, amely lehetővé teszi az adatok mozgatását, követését és automatizálását a rendszerek között. Az áramlás-alapú programozással készült, és web-alapú felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós időben történő kezeléséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják az áramlás-alapú programozás alapjait, mivel az Apache NiFi segítségével számos demo kiterjesztést, komponenst és processzort Apache NiFi .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a NiFi architektúráját és adatfolyam-koncepcióit.
- Fejlesztéseket dolgozzon ki NiFi és harmadik fél API-k segítségével.
- Az egyedi fejlesztheti saját Apache Nifi processzort.
- Beolvassa és dolgozza fel a valós idejű adatokat eltérő és ritka fájlformátumokból és adatforrásokból.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
28 hours
Apache Storm egy elosztott, valós idejű számítógépes motor, amelyet valós idejű üzleti intelligencia biztosítására használnak. Ezáltal lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy megbízhatóan feldolgozzák a korlátlan adatáramlást (pl. Áramszolgáltatás áramszolgáltatás).

"Storm a valós idejű feldolgozás, ami Hadoop a csomag feldolgozás!"

Ebben az oktató által vezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell telepíteni és konfigurálni Apache Storm, majd fejleszteni és telepíteni Apache Storm alkalmazást a nagy adatok valós idejű feldolgozására.

A képzésben szereplő témák közül néhány a következők:

Apache Storm az összefüggésben a Hadoop Korlátlan adatokkal való együttműködés Folyamatos számítás Valós idejű elemzés RPC és ETL feldolgozás

Kérje meg ezt a tanfolyamot most!

közönség

Szoftver és ETL fejlesztők Mainframe szakemberek adattudósok Big Data elemzők [ 0 ] Szakemberek

A kurzus formázása

rész előadások, rész viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok
21 hours
Az Apache Apex egy YARNnative platform, amely egységesíti az adatfolyamokat és a tételek feldolgozását A nagy adatinformációt olyan méretezhető, teljesítményű, hibatűrő, állapotos, biztonságos, elosztott és könnyen működőképes módszerekkel dolgozza fel Ez az oktatott, élő képzés bemutatja az Apache Apex egységes stream feldolgozási architektúráját, és a résztvevőket egy megosztott alkalmazás létrehozásával hozza létre az Apex a Hadoop használatával A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismertesse az adatfeldolgozó csővezeték fogalmakat, például a források és mosdók csatlakozóit, a közös adatátalakításokat stb Építsen, skálázzon és optimalizálja az Apex alkalmazást A valós idejű adatfolyamokat megbízhatóan és minimális késleltetéssel valósítja meg Használja az Apex Core és az Apex Malhar könyvtárat a gyors alkalmazásfejlesztés érdekében Használja az Apex API-t a meglévő Java kód megírásához és újrafelhasználásához Integrálja az Apex-et más alkalmazásokba feldolgozó motorként Tune, teszt és skála Apex alkalmazások Közönség Fejlesztők Vállalati építészek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Az Apache Beam egy nyílt forrású, egységes programozási modell párhuzamos adatfeldolgozó csővezetékek meghatározására és végrehajtására Ez a hatalom abban rejlik, hogy mind a kötegelt, mind az áramló csővezetéket képes működtetni, a végrehajtás pedig egy Beam támogatott elosztott feldolgozási hátterének egyikével történik: az Apache Apex, az Apache Flink, az Apache Spark és a Google Cloud Dataflow Az Apache Beam hasznos az ETL (Extract, Transform, és Load) feladatokhoz, mint például az adatok átvitele különböző adattárolók és adatforrások között, az adatok átalakítása egy kívánatosabb formátumba, és az adatok új rendszerre történő betöltése Ebben az oktatott, élő képzésben (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan hajtsa végre az Apache Beam SDK-kat egy Java vagy Python alkalmazásban, amely meghatározza az adatfeldolgozó csővezetéket egy nagy adatkészlet kisebb darabokra történő bontására független, párhuzamos feldolgozás céljából A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Az Apache Beam telepítése és konfigurálása Egyetlen programozási modellt használjon a batch és a stream feldolgozás elvégzéséhez Java vagy Python alkalmazással Csővezetékek végrehajtása több környezetben Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Ez a kurzus a Scala számára lesz elérhető a jövőben Kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .
14 hours
Apache Ignite egy memóriában működő számítógépes platform, amely az alkalmazás és az adatréteg között helyezkedik el a sebesség, a méret és a rendelkezésre állás javítása érdekében.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják a tartós és tiszta memóriamegőrzés elveit, miközben a memóriamegőrzési projekt mintájának létrehozásán keresztül haladnak.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Használja az Ignite-t a memóriában, a lemezben való tartóssághoz, valamint a tisztán elosztott memóriában lévő adatbázishoz. Az állhatóság elérése az adatok szinkronizálása nélkül vissza egy relatív adatbázisba. Használja az Ignite-t SQL és elosztott csatlakozások elvégzésére. Javítsa a teljesítményt azáltal, hogy az adatokat közelebb helyezi a CPU-hoz, RAM-t használva tárolva. Az elterjedt adatok egy oszlopon keresztül kerülnek össze, hogy horizontális méretezhetőséget érjenek el. Integrálja az Ignite-t az RDBMS, NoSQL, Hadoop és a gépi tanulási processzorokkal.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
7 hours
This instructor-led, live training in Magyarország (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 hours
Apache Spark A Streaming egy skálázható, nyílt forráskódú streaming-feldolgozó rendszer, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy valós idejű adatokat feldolgozzanak támogatott forrásokból. Spark Streaming lehetővé teszi az adatáramlások hibaszolgáltató feldolgozását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adatmérnökök, adattudósok és programozók, akik szeretnék használni Spark Streaming funkciókat a feldolgozás és elemzés valós idejű adatok.

A képzés befejezése előtt a résztvevők képesek lesznek használni Spark Streaming az élő adatáramlások feldolgozására az adatbázisokban, fájlrendszerekben és élő dashboardsban való felhasználásra.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

Last Updated:

Upcoming Stream processing Courses

Online Stream processing courses, Weekend Stream processing courses, Evening Stream processing training, Stream processing boot camp, Stream processing instructor-led, Weekend Stream processing training, Evening Stream processing courses, Stream processing coaching, Stream processing instructor, Stream processing trainer, Stream processing training courses, Stream processing classes, Stream processing on-site, Stream processing private courses, Stream processing one on one training

Kedvezmények tanfolyamokra

Hírlevél kedvezmény

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Néhány ügyfelünk

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Hungary!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions