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 Regina ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Regina.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Regina - Édifice de la Banque Royale
2002 11e Avenue, Regina, Canada, S4P 0J3
Développez votre entreprise dans l’un des pôles financiers les plus importants de Regina. Établissez votre base dans le prestigieux édifice de la Banque Royale, qui abrite plusieurs grandes sociétés de services financiers et professionnels.
Impressionnez vos clients et collègues avec la vue imprenable sur la ville depuis l’édifice avant de vous mettre au travail dans un environnement élégant baigné de lumière naturelle. Vous pouvez également voyager facilement pour le travail ou le plaisir, l’aéroport international de Regina à proximité offrant des vols réguliers à travers le Canada et au-delà.
Cette formation en direct à Regina (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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