Les formations Apache Kafka

Les formations Apache Kafka

Formation Apache Kafka - système de messagerie à haut débit

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Plans de cours Apache Kafka

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14 hours
Overview
cette formation en direct (sur site ou à distance) dirigée par un instructeur est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser confluent (une distribution de Kafka) pour construire et gérer une plate-forme de traitement de données en temps réel pour leurs applications.

à la fin de cette formation, les participants pourront:

- installer et configurer confluent Platform.
- Utilisez les outils et services de gestion confluent & #39; s pour exécuter Kafka plus facilement.
- stocker et traiter les données de flux entrantes.
- optimiser et gérer les clusters Kafka.
flux de données - Secure.

format du cours

- interactive Conférence et discussion.
- beaucoup d'exercices et de pratique.
- Hands-on mise en œuvre dans un environnement Live-Lab.

options de personnalisation de cours

- ce cours est basé sur la version open source de confluent: confluent Open source.
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
7 hours
Overview
Apache Kafka est une plate-forme de diffusion distribuée. C'est un standard de facto pour la construction de pipelines de données qui résout de nombreux cas d'utilisation liés au traitement des données: il peut être utilisé comme une file d'attente de messages, un journal distribué, un processeur de flux, etc.

Nous commencerons par une théorie sur les pipelines de données en général, puis nous poursuivrons avec les concepts fondamentaux derrière Kafka. Nous découvrirons également des composants importants tels que Kafka Streams et Kafka Connect.
21 hours
Overview
Le traitement de flux fait référence au traitement en temps réel de "données en mouvement", c'est-à-dire, effectuer des calculs sur des données lors de leur réception Ces données sont lues comme des flux continus provenant de sources de données telles que les événements de capteurs, les transactions financières, les balayages de cartes de crédit, les flux de clics, etc Les structures de traitement de flux peuvent lire de gros volumes de données entrantes Dans le cadre de cette formation en direct (sur place ou à distance), les participants apprendront comment configurer et intégrer différents cadres de traitement de flux avec des systèmes de stockage de données volumineuses et des applications et microservices connexes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer différents cadres de traitement de flux, tels que Spark Streaming et Kafka Streaming Comprendre et sélectionner le cadre le plus approprié pour le travail Processus de données en continu, simultanément, et de manière recordbyregistrée Intégrez les solutions de traitement de flux aux bases de données existantes, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc Intégration de la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée avec les applications d'entreprise et les microservices Public Développeurs Architectes logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarques Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
14 hours
Overview
Ce cours s'adresse aux architectes d'entreprise, aux développeurs, aux administrateurs système et à toute personne souhaitant comprendre et utiliser un système de messagerie distribué à haut débit. Si vous avez des exigences plus spécifiques (p. Ex. Seulement le côté administration du système), ce cours peut être adapté pour mieux répondre à vos besoins.
7 hours
Overview
Kafka Streams est une bibliothèque côté client pour la création d'applications et de microservices dont les données sont transférées depuis et vers un système de messagerie Kafka Traditionnellement, Apache Kafka s'est appuyé sur Apache Spark ou Apache Storm pour traiter les données entre les producteurs de messages et les consommateurs En appelant l'API Kafka Streams à partir d'une application, les données peuvent être traitées directement dans Kafka, évitant ainsi le besoin d'envoyer les données à un cluster séparé pour traitement Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment intégrer les flux Kafka dans un ensemble d'exemples d'applications Java qui transmettent des données vers et depuis Apache Kafka pour le traitement de flux À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les fonctionnalités et les avantages de Kafka Streams par rapport aux autres frameworks de traitement de flux Traiter les données de flux directement dans un cluster Kafka Écrire une application Java ou Scala ou un microservice qui s'intègre aux flux Kafka et Kafka Ecrire un code concis qui transforme les sujets d'entrée Kafka en sujets de sortie Kafka Construire, empaqueter et déployer l'application Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarques Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
14 hours
Overview
Apache Samza est une architecture computationnelle asynchrone, nearrealtime, opensource pour le traitement de flux Il utilise Apache Kafka pour la messagerie et Apache Hadoop YARN pour la tolérance aux pannes, l'isolation du processeur, la sécurité et la gestion des ressources Cette formation en direct instruite introduit les principes qui sous-tendent les systèmes de messagerie et le traitement des flux distribués, tout en guidant les participants à travers la création d'un exemple de projet Samzabased et d'exécution de tâches À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez Samza pour simplifier le code nécessaire pour produire et consommer des messages Découpler la gestion des messages d'une application Utilisez Samza pour implémenter le calcul asynchrone nearrealtime Utilisez le traitement de flux pour fournir un plus haut niveau d'abstraction sur les systèmes de messagerie Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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