Plan du cours

Introduction

  • Traitement en flux et traitement par lots
  • Traitement en flux axé sur l'analyse

Vue d'ensemble Cadres et Programming Languages

  • Spark Streaming (Scala)
  • Kafka Streaming (Java)
  • Flink
  • Storm
  • Comparaison des caractéristiques et des points forts de chaque framework

Aperçu des sources de données

  • Données en direct sous la forme d'une série d'événements au fil du temps
  • Sources de données historiques

Options de déploiement

  • Dans le nuage (AWS, etc.)
  • Sur site (nuage privé, etc.)

Pour commencer

  • Mise en place de l'environnement de développement
  • Installation et configuration
  • Évaluer vos Data Analysis besoins

Exploiter un cadre de diffusion en continu

  • Intégration du cadre de diffusion en continu avec des outils Big Data
  • Traitement des événements Stream Processing (ESP) et traitement des événements complexes (CEP)
  • Transformer les données d'entrée
  • Inspection des données de sortie
  • Intégration du cadre Stream Processing aux applications et Microservices outils existants

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Programming expérience dans n'importe quel langage
  • Une compréhension des concepts Big Data (Hadoop, etc.)
  21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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