
현지의 강사 생생한 Stream Processing 교육 과정은 대화식 토론과 Handson 연습을 통해 스트림 처리의 기본 및 고급 주제를 실습합니다 스트림 처리 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 사용할 수 있습니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
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회원 평가
나는 이론과 실제 실험실 간의 좋은 균형을 즐겼다.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Course: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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나는 일반적으로 Ignite에 대한 더 많은 이해로부터 이익을 얻었습니다.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Course: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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나는 좋은 강의를 가장 좋아했다.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Course: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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토론 된 주제의 키 포인트 불러오기/검토
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Course: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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교육 주제 및 트레이너 참여
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Course: Apache NiFi for Administrators
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교육에 참석 하는 사람들과의 커뮤니케이션.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Course: Apache NiFi for Administrators
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-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Course: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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운동의 유용성
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Course: Apache NiFi for Administrators
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나는 정말 그 훈련을 즐겼다. 안톤은 많은 지식을 가지고 있으며 필요한 이론을 매우 접근하기 쉬운 방식으로 제시했다. 교육은 많은 흥미로운 연습 이었으므로 우리는 처음부터 알고있는 기술과 접촉 해 왔습니다.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Course: Apache NiFi for Administrators
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실험실에서 운동합니다. 다음 날 첫 날부터 이론을 적용합니다.
Dell
Course: A Practical Introduction to Stream Processing
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클러스터 전체의 노드 성능과 확장 기능을 확인하기 위해 클러스터 작업 실습을 정말 좋아했습니다.
CACI Ltd
Course: Apache NiFi for Developers
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Ajay는 경험이 풍부한 컨설턴트였으며 모든 질문에 대답하고 현재 진행중인 프로젝트의 모범 사례에 대한 제안을 할 수도있었습니다.
CACI Ltd
Course: Apache NiFi for Administrators
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Stream processing서브 카테고리
Stream processing코스 개요
강사가 진행하는이 실습에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samza 기반 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Samza를 사용하면 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화 할 수 있습니다.
- 응용 프로그램에서 메시지 처리 분리.
- Samza를 사용하여 실시간에 가까운 비동기 계산을 구현하십시오.
- 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서보다 높은 수준의 추상화를 제공합니다.
청중
- 개발자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
이 교육이 끝나면 참가자는 실시간 스트림 데이터 처리를 위해 제작자 및 소비자 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.
청중
- 개발자
- 관리자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
강사가 진행하는이 실습에서는 Kafka Streams를 스트림 처리를 위해 Apache Kafka 와 데이터를주고받는 샘플 Java 응용 프로그램 세트에 Kafka Streams를 통합하는 방법을 배우게됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 다른 스트림 처리 프레임 워크에 비해 Kafka Streams 기능 및 이점 이해
- 카프카 클러스터 내에서 스트림 데이터를 직접 처리합니다.
- Kafka 및 Kafka Streams와 통합되는 Java 또는 Scala 응용 프로그램 또는 마이크로 서비스 작성
- 입력 카프카 항목을 출력 카프카 항목으로 변환하는 간결한 코드 작성
- 응용 프로그램 빌드, 패키지 및 배포
청중
- 개발자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤식 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 협의하십시오.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 기존의 대용량 데이터 저장 시스템 및 관련 소프트웨어 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 서로 다른 Stream Processing 프레임 워크를 설정하고 통합하는 방법을 배우게됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임 워크를 설치하고 구성하십시오.
- 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 이해하고 선택하십시오.
- 연속적으로, 동시에, 그리고 레코드별로 프로세스.
- Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다.
- 가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 통합하십시오.
청중
- 개발자
- 소프트웨어 아키텍트
코스 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 교육을
참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 설치 및 구성
- 는 Kafka를 보다 쉽게 실행 하기 위해 confluent & #39;의 관리 도구 및 서비스를 사용 합니다.
- 들어오는 스트림 데이터를 저장 하 고 처리 합니다.
- 카프카 클러스터를 최적화 하 고 관리 합니다.
- 보안 데이터 스트림
코스의
형식
- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정은 confluent의 오픈 소스 버전을 기반으로: confluent 오픈 소스.
- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 데이터 스트리밍에서 Apache Kafka 기능을 사용하고자하는 프로그래머를 대상으로합니다 Python.
이 훈련이 끝나면 참가자들은 Python 프로그래밍을 사용하여 지속적인 데이터 스트림에서 조건을 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 실제 실험 환경에서 Apache NiFi 를 배포 및 관리하는 방법을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Apachi NiFi를 설치하고 구성하십시오.
- 데이터베이스 및 대형 데이터 호수를 포함하여 분산 된 분산 데이터 소스의 데이터를 제공, 변환 및 관리합니다.
- 데이터 흐름을 자동화하십시오.
- 스트리밍 분석 사용
- 데이터 처리를위한 다양한 접근 방식을 적용합니다.
- Big Data 를 비즈니스 통찰력으로 변환하십시오.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Apache NiFi 사용하여 여러 가지 데모 확장, 구성 요소 및 프로세서를 개발하면서 흐름 기반 프로그래밍의 기본 사항을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- NiFi의 아키텍처 및 데이터 흐름 개념을 이해합니다.
- NiFi 및 제 3 자 API를 사용하여 확장 기능을 개발하십시오.
- 사용자 정의 자신의 아파치 Nifi 프로세서를 개발할 수 있습니다.
- 서로 다른 파일 형식 및 데이터 소스의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
"Storm은 실제 시간 처리에 관한 것입니다 Hadoop 배치 처리에 관한 것입니다!"
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 Apache Storm 설치 및 구성 방법을 배우고 실시간으로 큰 데이터를 처리하기위한 Apache Storm 애플리케이션을 개발하고 배치합니다.
이 훈련에 포함 된 주제 중 일부는 다음과 같습니다 :
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 무제한 데이터를 사용하는 방법 지속적인 계산 실시간 분석 분산 RPC 및 ETL 처리
이 코스를 지금 요청하십시오!
관객
소프트웨어 및 ETL 개발자 메인 프레임 전문가 데이터 과학자 Big Data 분석가 [ 0 ] 전문가
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
강사가 진행하는이 실시간 교육에서는 Apache Apex 의 통합 스트림 처리 아키텍처를 소개하고 Hadoop Apex를 사용하여 분산 응용 프로그램을 만드는 과정을 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 원본 및 싱크 커넥터, 일반적인 데이터 변환 등과 같은 데이터 처리 파이프 라인 개념을 이해합니다.
- Apex 애플리케이션 구축, 확장 및 최적화
- 최소한의 대기 시간으로 안정적으로 실시간 데이터 스트림을 처리합니다.
- Apex Core 및 Apex Malhar 라이브러리를 사용하여 신속한 응용 프로그램 개발 가능
- Apex API를 사용하여 기존 Java 코드 작성 및 재사용
- Apex를 처리 엔진으로 다른 응용 프로그램에 통합
- Apex 애플리케이션 조정, 테스트 및 확장
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자는 지속적이고 순수한 메모리 저장 뒤에있는 원칙을 배우게 될 것이며, 그들은 샘플 메모리 컴퓨팅 프로젝트의 창조를 통해 진행됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Ignite를 사용하여 in-memory, on-disk persistence뿐만 아니라 순전히 분산된 in-memory 데이터베이스를 사용합니다. 상대적 데이터베이스로 데이터를 다시 동기화하지 않고 지속성을 달성합니다. Ignite를 사용하여 SQL 및 분산된 합을 수행합니다. CPU에 더 가까운 데이터를 이동하여 RAM을 저장소로 사용하여 성능을 향상시킵니다. 분산된 데이터는 수평 확장 가능성을 달성하기 위해 클러스터를 통과합니다. Ignite를 RDBMS, NoSQL, Hadoop 및 기계 학습 프로세서와 통합합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 실시간 데이터를 처리하고 분석하는 데 Spark Streaming 기능을 사용하고자하는 프로그래머를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자들은 데이터베이스, 파일 시스템 및 라이브 다스보드에서 사용할 수 있는 라이브 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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