
Les cours de formation en Streaming en direct, en direct et sous la direction d'un instructeur, démontrent par des discussions interactives et des exercices pratiques les principes fondamentaux et les sujets avancés du Stream Processing La formation de traitement de flux est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Belgique ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Belgique La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
Machine Translated
Nos Clients témoignent
J'ai apprécié le bon équilibre entre la théorie et les travaux pratiques.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Formation: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
J'ai généralement profité de la compréhension accrue d'Ignite.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Formation: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
J'ai surtout aimé les bonnes conférences.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Formation: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Rappelant/examinant les points clés des sujets abordés.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Formation: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
Thèmes de formation et engagement du formateur
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Communication avec les personnes participant à la formation.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Formation: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
utilité des exercices
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié l'entraînement. Anton a beaucoup de connaissances et a présenté la théorie nécessaire de manière très accessible. C’est formidable que la formation comprenne de nombreux exercices intéressants. Nous avons donc été en contact avec la technologie que nous connaissons depuis le tout début.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Les exercices de laboratoire. Appliquer la théorie à partir du premier jour des jours suivants.
Dell
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
J'ai vraiment aimé les exercices avec cluster pour voir les performances des nœuds à travers le cluster et les fonctionnalités étendues.
CACI Ltd
Formation: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Ajay était un consultant très expérimenté et a été en mesure de répondre à toutes nos questions et même de faire des suggestions sur les meilleures pratiques pour le projet sur lequel nous sommes actuellement engagés.
CACI Ltd
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Sous-catégories Stream processing
Plans de cours Stream processing
dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront les principes derrière le stockage en mémoire persistant et pur à mesure qu’ils traversent la création d’un exemple de projet de calcul en mémoire.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- Utilisez Ignite pour la persistance en mémoire, sur le disque ainsi qu’une base de données en mémoire purement distribuée.
- atteindre la persistance sans synchroniser les données à une base de données relationnelle.
- Utilisez Ignite pour exécuter SQL et les jointures distribuées.
- améliorer les performances en déplaçant les données plus près de la CPU, en utilisant la RAM comme un stockage.
- Spread définit des ensembles de données sur un cluster pour obtenir une évolutivité horizontale.
- intégrez Ignite avec les processeurs RDBMS, NoSQL, Hadoop et machine learning.
format du cours
- conférence interactive et discussion.
- beaucoup d’exercices et de la pratique.
implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît nous contacter pour organiser.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Confluent Platform.
- Utilisez les outils et les services de gestion de Confluent pour exécuter Kafka plus facilement.
- Stocker et traiter les données de flux entrants.
- Optimiser et gérer les clusters Kafka.
- Flux de données sécurisés.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Ce cours est basé sur la version open source de Confluent: Confluent Open Source.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, présente les principes et les approches du traitement de données par lots et flux distribués, et guide les participants dans la création d'une application de diffusion de données en temps réel dans Apache Flink .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Configurez un environnement pour développer des applications d'analyse de données.
- Package, exécution et surveillance des applications de diffusion de données en continu basées sur Flink.
- Gérez diverses charges de travail.
- Effectuer des analyses avancées à l'aide de Flink ML.
- Configurez un cluster Flink multi-nœuds.
- Mesurer et optimiser les performances.
- Intégrez Flink avec différents systèmes Big Data .
- Comparez les fonctionnalités de Flink avec celles d'autres frameworks de traitement de données volumineuses.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à configurer et à intégrer différents cadres de Stream Processing avec des systèmes de stockage de données volumineux existants ainsi que des applications logicielles et microservices connexes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez différents frameworks de Stream Processing , tels que Spark Streaming et Kafka Streaming.
- Comprendre et sélectionner le cadre le plus approprié pour le travail.
- Traitement des données en continu, simultanément et enregistrement par enregistrement.
- Intégrez les solutions de Stream Processing continu aux bases de données, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc. existants
- Intégrez la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée aux applications d'entreprise et aux microservices.
Public
- Les développeurs
- Architectes logiciels
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarques
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data engineers, data scientists, and programmers who wish to use Apache Kafka features in data streaming with Python.
By the end of this training, participants will be able to use Apache Kafka to monitor and manage conditions in continuous data streams using Python programming.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment intégrer Kafka Streams à un ensemble d’exemples d’applications Java qui transmettent des données depuis et vers 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 infrastructures de traitement de flux
- Traiter les données de flux directement dans un cluster Kafka
- Écrire une application ou un microservice Java ou Scala intégrant Kafka et Kafka Streams
- Écrivez un code concis qui transforme les sujets d’entrée de Kafka en sujets de sortie de Kafka
- Construire, empaqueter et déployer l'application
Public
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarques
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs souhaitant mettre en œuvre Apache Kafka traitement de flux Apache Kafka sans écrire de code.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Confluent K SQL .
- Configurez un pipeline de traitement de flux en utilisant uniquement SQL commandes SQL (sans codage Java ou Python ).
- Effectuez le filtrage, les transformations, les agrégations, les jointures, le fenêtrage et la mise en session des données entièrement en SQL .
- Concevez et déployez des requêtes continues et interactives pour la diffusion en continu d'ETL et d'analyse en temps réel.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de créer des applications de producteurs et de consommateurs pour le traitement de données en temps réel.
Public
- Développeurs
- Administrateurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à déployer et à gérer Apache NiFi dans un environnement de laboratoire réel.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Apachi NiFi.
- Créez, transformez et gérez des données à partir de sources de données disparates et distribuées, y compris des bases de données et des grands lacs de données.
- Automatiser les flux de données.
- Activer l'analyse en streaming.
- Appliquez diverses approches pour l’ingestion de données.
- Transformez le Big Data en un aperçu des affaires.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de la programmation basée sur les flux tout en développant un certain nombre d'extensions, de composants et de processeurs de démonstration utilisant Apache NiFi .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre l'architecture et les concepts de flux de données de NiFi.
- Développez des extensions à l'aide d'API NiFi et tierces.
- Personnaliser développer leur propre processeur Apache Nifi.
- Acquérir et traiter des données en temps réel à partir de formats de fichiers et de sources de données disparates et peu communes.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, présente les principes sous-jacents aux systèmes de messagerie et au traitement de flux distribué, tout en guidant les participants dans la création d'un exemple de projet et d'exécution de travaux basé sur Samza.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utilisez Samza pour simplifier le code nécessaire à la production et à la consommation de messages.
- Découpler le traitement des messages d'une application.
- Utilisez Samza pour implémenter un calcul asynchrone en temps quasi réel.
- Utilisez le traitement de flux pour fournir un niveau d'abstraction plus élevé sur les systèmes de messagerie.
Public
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data engineers, data scientists, and programmers who wish to use Spark Streaming features in processing and analyzing real-time data.
By the end of this training, participants will be able to use Spark Streaming to process live data streams for use in databases, filesystems, and live dashboards.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.