A Practical Introduction to Stream Processing
Corso
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Stream Processing si riferisce all'elaborazione in tempo reale di "dati in movimento", ovvero, esegue calcoli sui dati mentre vengono ricevuti Tali dati vengono letti come flussi continui da fonti di dati come eventi sensore, attività dell'utente del sito Web, scambi finanziari, swip della carta di credito, flussi di clic, ecc I framework di elaborazione stream sono in grado di leggere grandi volumi di dati in ingresso e fornire informazioni preziose quasi istantaneamente In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti apprenderanno come configurare e integrare diversi framework di Stream Processing con i sistemi di archiviazione di big data esistenti e le relative applicazioni software e microservizi Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura diversi framework di Stream Processing, come Spark Streaming e Kafka Streaming Comprendere e selezionare la struttura più appropriata per il lavoro Processo di dati in modo continuo, simultaneo e in modalità recordbyrecord Integrare le soluzioni di elaborazione dei flussi con database esistenti, data warehouse, laghi dati, ecc Integrazione della libreria di elaborazione del flusso più appropriata con applicazioni aziendali e microservizi Pubblico Sviluppatori Architetti del software Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Gli appunti Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .
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Profilo del corso
Programming experience in any language
An understanding of Big Data concepts (Hadoop, etc.)
Opinioni
Materie
- Streaming
- Framework
Programma
Introduction
- Stream processing vs batch processing
- Analytics-focused stream processing
Overview Frameworks and Programming Languages
- Spark Streaming (Scala)
- Kafka Streaming (Java)
- Flink
- Storm
Comparison of Features and Strengths of Each Framework
Overview of Data Sources
- Live data as a series of events over time
- Historical data sources
Deployment Options
- In the cloud (AWS, etc.)
- On premise (private cloud, etc.)
Setting up the Development Environment
Installing and Configuring
Assessing Your Data Analysis Needs
Integrating the Streaming Framework with Big Data Tools
Transforming the Input Data
Inspecting the Output Data
Integrating the Stream Processing Framework with Existing Applications and Microservices
Troubleshooting
Summary and Conclusion
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A Practical Introduction to Stream Processing