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Plan du cours
Introduction
- Traitement en flux et traitement par lots
- Traitement en flux axé sur l'analyse
Vue d'ensemble Cadres et Programming Languages
- Spark Streaming (Scala)
- Kafka Streaming (Java)
- Flink
- Storm
- Comparaison des caractéristiques et des points forts de chaque framework
Aperçu des sources de données
- Données en direct sous la forme d'une série d'événements au fil du temps
- Sources de données historiques
Options de déploiement
- Dans le nuage (AWS, etc.)
- Sur site (nuage privé, etc.)
Pour commencer
- Mise en place de l'environnement de développement
- Installation et configuration
- Évaluer vos Data Analysis besoins
Exploiter un cadre de diffusion en continu
- Intégration du cadre de diffusion en continu avec des outils Big Data
- Traitement des événements Stream Processing (ESP) et traitement des événements complexes (CEP)
- Transformer les données d'entrée
- Inspection des données de sortie
- Intégration du cadre Stream Processing aux applications et Microservices outils existants
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Programming expérience dans n'importe quel langage
- Une compréhension des concepts Big Data (Hadoop, etc.)
21 heures
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Sufficient hands on, trainer is knowledgable