En ligne ou sur site, les cours de formation à Apache Flink, animés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive les principes et les approches du traitement distribué des données en flux et par lots.
La formation Apache Flink est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Edmonton ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Edmonton.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Edmonton-First Edmonton Place
10665 Jasper Avenue, Edmonton, Canada, T5J 3S9
Le bâtiment est situé sur un carrefour central du transport en commun. Notre coin nord-ouest est à quelques pas de la gare Corona - une ligne vitale dans le système LRT d'Edmonton. En bus, nous sommes à quelques secondes de plusieurs grands arrêts de correspondance. Accès facile (et très accessible aux personnes handicapées) directement sur l'avenue Jasper, à quelques minutes de la vallée de la rivière d'Edmonton, de l'Assemblée législative de l'Alberta et de l'Université MacEwan.
Cette formation en direct à Edmonton (en ligne ou sur site) présente les principes et les approches du traitement distribué des données en flux et par lots, et accompagne les participants dans la création d'une application de flux de données en temps réel dans Apache Flink.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement pour développer des applications d'analyse de données.
Comprendre le fonctionnement de la bibliothèque de traitement de graphes de Apache Flink (Gelly).
Mettre en place, exécuter et surveiller des applications de streaming de données basées sur Flink et tolérantes aux pannes.
Gérer diverses charges de travail.
Effectuer des analyses avancées.
Mettre en place un cluster Flink à plusieurs nœuds.
Mesurer et optimiser les performances.
Intégrer Flink à différents systèmes Big Data.
Comparer les capacités de Flink avec celles d'autres frameworks de traitement des big data.
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