En ligne ou sur site, les cours de formation à Apache Kylin, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Apache Kylin pour mettre en place un entrepôt de données en temps réel.
La formation à Apache Kylin 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 dispensée localement dans les locaux du client Anvers ou dans les centres de formation de NobleProg Anvers.
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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.
Apache Kylin est un moteur d'analyse extrême et distribué pour le Big Data. Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde
Remarque
Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)
Public
Ingénieurs Big Data
Big Data
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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