Stream processing Training Courses | Stream Processing Training Courses
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The real-time processing of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion. Stream processing treats data not as static tables or files, but as a continuous infinite stream of data integrated from both live and historical sources.
Testimonials
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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
Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability。
In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database. - Achieve persistence without syncing data back to a relational database. - Use Ignite to carry out SQL and distributed joins. - Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage. - Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability. - Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Apache Apex는 스트림 및 일괄 처리를 통합하는 YARNative 플랫폼입니다 그것은 큰 datainmotion을 확장 성, 성능, faulttolerant, stateful, 보안, 배포, 그리고 쉽게 작동 방식으로 처리합니다 이 강사가 진행된 실시간 교육은 Apache Apex의 통합 스트림 처리 아키텍처를 소개하고 Hadoop에서 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 제작, 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 청중 개발자 엔터프라이즈 아키텍트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
Apache Beam은 병렬 데이터 처리 파이프 라인을 정의하고 실행하기위한 개방형 소스 통합 프로그래밍 모델입니다 Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark 및 Google Cloud Dataflow와 같이 Beam의 지원되는 분산 처리 백엔드 중 하나에서 실행되는 배치 및 스트리밍 파이프 라인을 모두 실행할 수있는 능력에 있습니다 Apache Beam은 다른 저장 매체와 데이터 소스간에 데이터를 이동하고, 데이터를보다 바람직한 형식으로 변환하고, 새로운 시스템으로 데이터를로드하는 것과 같은 ETL (Extract, Transform 및 Load) 태스크에 유용합니다 이 강사가 진행된 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참여자는 독립적 인 병렬 처리를 위해 큰 데이터 세트를 더 작은 청크로 분해하기위한 데이터 처리 파이프 라인을 정의하는 Java 또는 Python 응용 프로그램에서 Apache Beam SDK를 구현하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Apache Beam을 설치하고 구성하십시오 단일 프로그래밍 모델을 사용하여 Java 또는 Python 응용 프로그램에서 일괄 처리와 스트림 처리를 모두 수행 할 수 있습니다 여러 환경에서 파이프 라인을 실행하십시오 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정은 앞으로 스칼라에서 사용할 수 있습니다 협의를 위해 저희에게 연락하십시오 .
Apache Flink는 확장 가능한 스트림 및 배치 데이터 처리를위한 opensource 프레임 워크입니다 강사가 진행된이 실습에서는 분산 된 스트림 및 배치 데이터 처리의 기본 원리와 접근 방법을 소개하고 참가자가 실시간 데이터 스트리밍 응용 프로그램을 작성하는 과정을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 데이터 분석 애플리케이션 개발 환경 구축 Flink 기반, 오류 허용, 데이터 스트리밍 어플리케이션 패키징, 실행 및 모니터링 다양한 작업 부하 관리 Flink ML을 사용하여 고급 분석 수행 다중 노드 Flink 클러스터 설정 성능 측정 및 최적화 Flink를 다른 Big Data 시스템과 통합 플 링크 기능을 다른 대형 데이터 처리 프레임 워크와 비교하십시오 청중 개발자 건축가 데이터 엔지니어 분석 전문가 기술 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
스트림 처리는 "동작중인 데이터"의 실시간 처리, 즉 수신되는 데이터에 대한 계산을 수행하는 것을 의미합니다 이러한 데이터는 센서 이벤트, 웹 사이트 사용자 활동, 금융 거래, 신용 카드 스 와이프, 클릭 스트림 등과 같은 데이터 소스로부터의 연속 스트림으로 읽습니다 스트림 처리 프레임 워크는 많은 양의 들어오는 데이터를 읽고 거의 즉시 귀중한 통찰력을 제공합니다 강사가 진행된이 실습 (현장 또는 원격)에서 참가자는 기존의 대용량 데이터 저장 시스템 및 관련 소프트웨어 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 서로 다른 스트림 처리 프레임 워크를 설정하고 통합하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임 워크 설치 및 구성 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 이해하고 선택하십시오 연속적으로, 동시에, 그리고 기록적인 방식으로 데이터의 프로세스 Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다 가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 애플리케이션 및 마이크로 서비스와 통합 청중 개발자 소프트웨어 아키텍트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
Kafka Streams는 카프카 메시징 시스템으로 데이터를주고받는 마이크로 애플리케이션을 구축하기위한 클라이언트 측 라이브러리입니다 전통적으로 Apache Kafka는 메시지 생성자와 소비자 간의 데이터를 처리하기 위해 Apache Spark 또는 Apache Storm에 의존했습니다 응용 프로그램 내에서 Kafka Streams API를 호출하면 Kafka에서 직접 데이터를 처리 할 수 있으므로 처리를 위해 별도의 클러스터로 데이터를 전송할 필요가 없습니다 교육 강좌를 통해 Kafka Streams를 스트림 처리를 위해 Apache Kafka와 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 스트림과 통합되는 Java 또는 Scala 응용 프로그램 또는 마이크로 서비스 작성 입력 카프카 주제를 출력 카프카 주제로 변환하는 간결한 코드 작성 응용 프로그램 빌드, 패키지 및 배포 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 코스의 맞춤식 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 문의하십시오 .
강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 실시간 스트리밍 응용 프로그램을 개발할 때 MapR Stream Architecture의 핵심 개념을 배우게됩니다 이 교육이 끝나면 참가자는 실시간 스트림 데이터 처리를위한 제작자 및 소비자 응용 프로그램을 만들 수 있습니다 청중 개발자 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다 그것은 흐름 기반의 프로그래밍을 사용하여 작성되었으며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다 교육 강좌가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 실제 실험 환경에서 Apache NiFi를 배포하고 관리하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Apachi NiFi 설치 및 구성 데이터베이스 및 대형 데이터 레이크를 포함하여 분산 된 분산 데이터 소스의 데이터를 소스 화, 변환 및 관리합니다 데이터 흐름 자동화 스트리밍 분석 사용 데이터 처리를위한 다양한 접근법 적용 빅 데이터를 비즈니스 통찰력으로 전환 청중 시스템 관리자 데이터 엔지니어 개발자 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다 그것은 흐름 기반의 프로그래밍을 사용하여 작성되었으며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다 강사가 진행되는이 실습에서는 참가자들이 Apache NiFi를 사용하여 여러 가지 데모 확장, 구성 요소 및 프로세서를 개발하면서 흐름 기반 프로그래밍의 기본 사항을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 NiFi의 아키텍처 및 데이터 흐름 개념 이해 NiFi 및 thirdparty API를 사용하여 확장 기능 개발 사용자 정의 Apache Nifi 프로세서 개발 서로 다른 파일 형식 및 데이터 소스의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다 청중 개발자 데이터 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
Apache Samza는 스트림 처리를위한 오픈 소스 거의 실시간의 비동기 계산 프레임 워크입니다 메시징에는 Apache Kafka를, 내결함성, 프로세서 격리, 보안 및 리소스 관리에는 Apache Hadoop YARN을 사용합니다 이 강사가 진행된 실시간 교육에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samzabased 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Samza를 사용하여 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화하십시오 애플리케이션에서 메시지 처리를 분리합니다 Samza를 사용하여 거의 실시간 비동기 계산을 구현합니다 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서 더 높은 수준의 추상화를 제공합니다 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
Apache Storm은 실시간 비즈니스 인텔리전스를 구현하는 데 사용되는 분산, 실시간 컴퓨팅 엔진입니다 이는 무한대의 데이터 스트림 (스트림 처리라고도 함)을 응용 프로그램이 안정적으로 처리 할 수있게 해줍니다 "Storm은 일괄 처리를 위해 Hadoop을 실시간 처리하는 것입니다!" 이 강좌 실습에서 참가자는 Apache Storm을 설치 및 구성하고 실시간으로 큰 데이터를 처리 할 수있는 Apache Storm 응용 프로그램을 개발 및 배포하는 방법을 배웁니다 이 교육에 포함 된 주제 중 일부는 다음과 같습니다 Hadoop과 관련된 Apache Storm 무한 데이터로 작업하기 연속 계산 실시간 분석 분산 RPC 및 ETL 처리 지금이 과정을 요청하십시오! 청중 소프트웨어 및 ETL 개발자 메인 프레임 전문가 데이터 과학자 빅 데이터 분석가 Hadoop 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
Tigon은 HDFS 및 HBase를 기반으로 지속성을 위해 실시간, 저음역, 고화질, 원시 YARN, 스트림 처리 프레임 워크 인 오픈 소스입니다 Tigon 응용 프로그램은 네트워크 침입 탐지 및 분석, 소셜 미디어 시장 분석, 위치 분석 및 사용자에게 실시간 추천과 같은 사용 사례를 다룹니다 이 강사진 라이브 교육에서는 샘플 응용 프로그램 작성을 통해 참가자를 안내하면서 실시간 및 일괄 처리 혼합에 대한 Tigon의 접근 방식을 소개합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 대용량 데이터를 처리하기위한 강력한 스트림 처리 응용 프로그램 작성 트위터 및 웹 서버 로그와 같은 스트림 소스 처리 신속한 합류, 필터링 및 스트림 집계에 Tigon 사용 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
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