Local, instructorled live Stream Processing training courses demonstrate through interactive discussion and handson practice the fundamentals and advanced topics of Stream Processing
Stream Processing training is available as "onsite live training" or "remote live training" Onsite live training can be carried out locally on customer premises in Norge or in NobleProg corporate training centers in Norge Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop
NobleProg Your Local Training Provider.
Machine Translated
Testimonials
Jeg likte den gode balansen mellom teori og praktiske laboratorier.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Kurs: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Jeg hadde generelt nytte av mer forståelsen av Ignite.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Kurs: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Jeg likte stort sett de gode forelesningene.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Kurs: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Gjenkalling / gjennomgang av tastene av emnene som er diskutert.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Kurs: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
treningsemner og trenerens involvering
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Kollegekommunikasjon med folk som deltar i opplæringen.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
nytten av øvelser
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Kurs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Jeg likte veldig godt treningene. Anton har mye kunnskap og la den nødvendige teorien ut på en veldig tilgjengelig måte. Det er flott at treningen var mange interessante øvelser, så vi har vært i kontakt med teknologien vi kjenner helt fra starten.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Kurs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Laboratoriet øvelser. Bruke teorien fra første dag i påfølgende dager.
Dell
Kurs: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
Jeg likte virkelig arbeidsøvelser med klynge for å se ytelsen til noder på tvers av klyngen og utvidet funksjonalitet.
CACI Ltd
Kurs: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Ajay var en veldig erfaren konsulent og kunne svare på alle spørsmålene våre, og til og med kommet med forslag til beste praksis for prosjektet vi for tiden jobber med.
CACI Ltd
Kurs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Stream Processing Underkategorier
Stream Processing Kursplaner
Kursnavn
Varighet
Oversikt
Kursnavn
Varighet
Oversikt
14 timer
Apache Samza er en åpen kildekode nær-sanntid, asynkron beregningsramme for strømbehandling. Den bruker Apache Kafka for meldinger, og Apache Hadoop YARN for feiltoleranse, prosessorisolering, sikkerhet og ressursstyring. Denne instruktørledede, liveopplæringen introduserer prinsippene bak meldingssystemer og distribuert strømbehandling, mens de går deltakerne gjennom opprettelsen av et eksempel på Samza-basert prosjekt og jobbutførelse. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Bruk Samza for å forenkle koden som er nødvendig for å produsere og konsumere meldinger.
- Kobler fra behandlingen av meldinger fra et program.
- Bruk Samza til å implementere asynkron beregning nær sanntid.
- Bruk strømbehandling for å gi et høyere abstraksjonsnivå over meldingssystemer.
- Utviklere
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
14 timer
Tigon is an open-source, real-time, low-latency, high-throughput, native YARN, stream processing framework that sits on top of HDFS and HBase for persistence. Tigon applications address use cases such as network intrusion detection and analytics, social media market analysis, location analytics, and real-time recommendations to users.
This instructor-led, live training introduces Tigon's approach to blending real-time and batch processing as it walks participants through the creation a sample application.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create powerful, stream processing applications for handling large volumes of data
- Process stream sources such as Twitter and Webserver Logs
- Use Tigon for rapid joining, filtering, and aggregating of streams
- Developers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7 timer
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære kjernekonseptene bak MapR Stream Architecture når de utvikler en streaming-applikasjon i sanntid. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bygge produsent- og forbrukerapplikasjoner for data-prosessering i sanntid. Publikum
- Utviklere
- administratorer
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
7 timer
Kafka Streams er et bibliotek på klientsiden for å bygge applikasjoner og mikroservices hvis data sendes til og fra et Kafka-meldingssystem. Tradisjonelt har Apache Kafka vært avhengig av Apache Spark eller Apache Storm å behandle data mellom meldingsprodusenter og forbrukere. Ved å kalle Kafka Streams API fra en applikasjon, kan data behandles direkte i Kafka, og omgå behovet for å sende dataene til en egen klynge for behandling. I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å integrere Kafka Streams i et sett med Java applikasjoner som sender data til og fra Apache Kafka for strømbehandling. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå Kafka Streams funksjoner og fordeler i forhold til andre rammeverk for prosessering av strømmer
- Behandle data direkte i en Kafka-klynge
- Skriv en Java eller Scala applikasjon eller mikroservice som integreres med Kafka og Kafka Streams
- Skriv kortfattet kode som forvandler input Kafka-emner til output Kafka-emner
- Bygg, pakke og distribuer applikasjonen
- Utviklere
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale
21 timer
Stream Processing refererer til sanntidsbehandling av "data in motion", det vil si å utføre beregninger på data når de mottas. Slike data blir lest som kontinuerlige strømmer fra datakilder som sensorhendelser, brukeraktivitet på nettstedet, finansielle handler, kredittkortveksler, Stream Processing , etc. Stream Processing kan lese store mengder innkommende data og gi verdifull innsikt nesten øyeblikkelig. I denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) vil deltakerne lære å sette opp og integrere forskjellige Stream Processing rammer med eksisterende store datalagringssystemer og relaterte programvareapplikasjoner og mikroservices. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer forskjellige Streaming Stream Processing rammer, for eksempel Spark Streaming og Kafka Streaming.
- Forstå og velg de mest passende rammene for jobben.
- Behandle data kontinuerlig, samtidig og på en post-for-post måte.
- Integrer Stream Processing med eksisterende databaser, datavarehus, datasjøer, etc.
- Integrer det mest passende strømbehandlingsbiblioteket med bedriftsapplikasjoner og mikroservices.
- Utviklere
- Programvarearkitekter
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Confluent (a distribution of Kafka) to build and manage a real-time data processing platform for their applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent Platform.
- Use Confluent's management tools and services to run Kafka more easily.
- Store and process incoming stream data.
- Optimize and manage Kafka clusters.
- Secure data streams.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- This course is based on the open source version of Confluent: Confluent Open Source.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 timer
Apache Kafka er en open-source strømbehandling plattform som gir en rask, pålitelig og lavlatens plattform for å håndtere realtids dataanalyse. Apache Kafka kan integreres med tilgjengelige programmeringsspråk som Python.
Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot data ingeniører, data forskere og programmerere som ønsker å bruke Apache Kafka funksjoner i data streaming med Python.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne bruke Apache Kafka til å overvåke og administrere forhold i kontinuerlige datastrømmer ved hjelp av Python programmering.
Format av kurset
-
Interaktiv forelesning og diskusjon.
Mange øvelser og praksis.
Hands-on implementering i et live-lab miljø.
-
For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
28 timer
This instructor-led, live training in Norge introduces the principles and approaches behind distributed stream and batch data processing, and walks participants through the creation of a real-time, data streaming application in Apache Flink.
21 timer
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) er en integrert Apache NiFi og enkel hendelsesbehandlingsplattform i sanntid som muliggjør flytting, sporing og automatisering av data mellom systemer. Det er skrevet med flytbasert programmering og gir et nettbasert brukergrensesnitt for å administrere dataflow i sanntid. I denne instruktørledede Apache NiFi (på stedet eller fjernkontrollen) vil deltakerne lære å distribuere og administrere Apache NiFi i et levende laboratoriemiljø. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer Apachi NiFi.
- Kildes, transformer og administrer data fra forskjellige, distribuerte datakilder, inkludert databaser og big data innsjøer.
- Automatiser dataflow.
- Aktiver streaminganalyse.
- Bruk forskjellige fremgangsmåter for inntak av data.
- Transformer Big Data og til forretningsinnsikt.
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
7 timer
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) er en integrert Apache NiFi og enkel hendelsesbehandlingsplattform i sanntid som muliggjør flytting, sporing og automatisering av data mellom systemer. Det er skrevet med flytbasert programmering og gir et nettbasert brukergrensesnitt for å administrere dataflow i sanntid. I denne instruktørledede Apache NiFi vil deltakerne lære grunnleggende grunnlag av Apache NiFi programmering når de utvikler en rekke demo-utvidelser, komponenter og prosessorer som bruker Apache NiFi . Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå NiFis arkitektur og dataflowkonsepter.
- Utvikle utvidelser ved å bruke NiFi og tredjeparts APIer.
- Custom utvikle sin egen Apache Nifi-prosessor.
- Sette inn og behandle sanntidsdata fra forskjellige og uvanlige filformater og datakilder.
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
28 timer
Apache Storm er en distribuert, real-time datamaskin som brukes til å muliggjøre real-time forretningsintelligens. Det gjør det ved å tillate applikasjoner å pålitelig behandle ubegrensede datastrømmer (f.eks. forbruk av strømmen).
"Storm er for real-time bearbeiding hva Hadoop er for batch bearbeiding!"
I denne instruktørledede live-trening lærer deltakerne hvordan du installerer og konfigurerer Apache Storm, og deretter utvikler og implementerer en Apache Storm applikasjon for å behandle store data i sanntid.
Noen av temaene som er inkludert i denne treningen inkluderer:
-
Apache Storm i sammenheng med Hadoop
Arbeid med ubegrensede data
Kontinuerlig beregning
Real-time analyser
Distribusjon av RPC og ETL
-
Programvare og ETL utviklere
Mainframe fagfolk
Data forskere
Big data analytikere
0 0 Profesjonelle
-
Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praksis
21 timer
Apache Apex er en YARN-innfødt plattform som forener strøm og batch-behandling. Den behandler store data-i-bevegelse på en måte som er skalerbar, performant, feiltolerant, tilstrekkelig, sikker, distribuert og lett å betjene. Denne instruktørledede, liveopplæringen introduserer Apache Apex 'enhetlige strømbehandlingsarkitektur, og leder deltakerne gjennom opprettelsen av en distribuert applikasjon som bruker Apex på Hadoop . Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå databehandlingsrørledningskonsepter som kontakter for kilder og vasker, vanlige datatransformasjoner, etc.
- Bygg, skaler og optimaliser et Apex-program
- Behandle datastrømmer i sanntid pålitelig og med minimum latens
- Bruk Apex Core og Apex Malhar-biblioteket for å muliggjøre rask applikasjonsutvikling
- Bruk Apex API for å skrive og bruke eksisterende Java kode på nytt
- Integrer Apex i andre applikasjoner som en prosessor
- Still inn, test og skaler Apex-applikasjoner
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Apache Beam is an open source, unified programming model for defining and executing parallel data processing pipelines. It's power lies in its ability to run both batch and streaming pipelines, with execution being carried out by one of Beam's supported distributed processing back-ends: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow. Apache Beam is useful for ETL (Extract, Transform, and Load) tasks such as moving data between different storage media and data sources, transforming data into a more desirable format, and loading data onto a new system.
In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to implement the Apache Beam SDKs in a Java or Python application that defines a data processing pipeline for decomposing a big data set into smaller chunks for independent, parallel processing.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Beam.
- Use a single programming model to carry out both batch and stream processing from withing their Java or Python application.
- Execute pipelines across multiple environments.
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- This course will be available Scala in the future. Please contact us to arrange.
14 timer
Apache Ignite er en in-memory datamaskinplattform som sitter mellom applikasjonen og datalaget for å forbedre hastighet, skala og tilgjengelighet.
I denne instruktørledede, live-trening, vil deltakerne lære prinsippene bak vedvarende og ren minne lagring som de går gjennom opprettelsen av et prøver i minne dataprojekt.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:
-
Bruk Ignite for in-memory, on-disk utholdenhet samt en ren distribuert in-memory database.
Oppnå utholdenhet uten å synkronisere data tilbake til en relasjonell database.
Bruk Ignite til å utføre SQL og distribuerte forbindelser.
Forbedre ytelsen ved å flytte data nærmere CPU, ved å bruke RAM som lagring.
Spredte data settes over en kluster for å oppnå horisontell skalerbarhet.
Integrere Ignite med RDBMS, NoSQL, Hadoop og maskinlæring prosessorer.
-
Interaktiv forelesning og diskusjon.
Mange øvelser og praksis.
Hands-on implementering i et live-lab miljø.
-
For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
7 timer
This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
7 timer
Apache Spark Streaming er et skalbart, åpen kildesystem som gjør det mulig for brukerne å behandle data i sanntid fra støttede kilder. Spark Streaming muliggjør feiltolerant behandling av datastrømmer.
Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot data ingeniører, data forskere og programmerere som ønsker å bruke Spark Streaming funksjoner i behandling og analyse av realtidsdata.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne bruke Spark Streaming til å behandle live datastrømmer for bruk i databaser, filsystemer og live dashboards.
Format av kurset
-
Interaktiv forelesning og diskusjon.
Mange øvelser og praksis.
Hands-on implementering i et live-lab miljø.
-
For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.
Last Updated:
Kommende Stream Processing Kurs
Samza for Stream Processing
2022-12-20 09:30
14 timer
Tigon: Real-time Streaming for the Real World
2022-12-28 09:30
14 timer
Apache NiFi for Developers
2023-01-06 09:30
7 timer
Real-Time Stream Processing with MapR
2023-01-17 09:30
7 timer
Stream Processing with Kafka Streams
2023-01-18 09:30
7 timer
Rådgivning
Helg Stream Processing kurs, kveld Stream Processing trening, Stream Processing boot camp, Stream Processing instruktørledet, Helg Stream Processing trening, Kveld Stream Processing kurs, Stream Processing coaching, Stream Processing instruktør, Stream Processing trener, Stream Processing kurs, Stream Processing klasser, Stream Processing on-site, Stream Processing private kurs, Stream Processing tomannshånd trening
