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 Anvers ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Anvers.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Anvers
Hotel NH Collection Antwerp Centre, Pelikaanstraat 84, Anvers, Belgique, 2018
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flex...
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flexibles disponibles. Une gamme de salles de réunion plus petites et une salle de conférence plus grande sont disponibles pour les grandes et petites réunions. Les installations comprennent un équipement audiovisuel moderne, avec des rafraîchissements disponibles sur commande et un organisateur d'événements sur place pour vous aider. Fait inhabituel pour un hôtel du centre-ville, l'hôtel propose un parking dans son propre garage.
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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