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 Vancouver ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Vancouver.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Vancouver - Pacific Centre
701 West Georgia Street, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
The Vancouver Pacific Centre is in one of the most prominent buildings in the heart of the downtown business core. Located in...
The Vancouver Pacific Centre is in one of the most prominent buildings in the heart of the downtown business core. Located in a modern high-rise building directly above the Pacific Centre Mall.
Vancouver - Park Place
666 Burrard Street, Vancouver, Canada, V6C 3P6
The Vancouver Park Place Centre is in the heart of the downtown financial district. located directly across the street from a...
The Vancouver Park Place Centre is in the heart of the downtown financial district. located directly across the street from a Sky train Station and transit hub.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) présente les principes et les approches qui sous-tendent le 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 l'issue 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 d'Apache Flink (Gelly).
Compiler, 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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