
Lokale, instruktorierte Live-Stream-Processing-Schulungen demonstrieren durch interaktive Diskussionen und üben die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen der Stream-Verarbeitung Stream-Processing-Schulungen sind als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Ich genoss die gute Balance zwischen Theorie und praktischen Übungen.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Kurs: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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Ich profitierte im Allgemeinen von dem besseren Verständnis von Ignite.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Kurs: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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Ich mochte die guten Vorträge sehr.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Kurs: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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Neufassung/Überprüfung der Schlüsselpunkte der diskutierten Themen.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Kurs: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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Trainingsthemen und Engagement des Trainers
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurs: Apache NiFi for Administrators
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Kommunikation mit Personen, die eine Ausbildung besuchen.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurs: Apache NiFi for Administrators
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-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Kurs: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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Nützlichkeit von Übungen
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Kurs: Apache NiFi for Administrators
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Ich habe das Training sehr genossen. Anton verfügt über viel Wissen und hat die nötige Theorie sehr gut zugänglich angelegt. Es ist großartig, dass das Training eine Menge interessanter Übungen war, so dass wir von Anfang an mit der Technologie in Kontakt waren, die wir kennen.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Kurs: Apache NiFi for Administrators
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Die Laborübungen. Anwendung der Theorie ab dem ersten Tag in den folgenden Tagen.
Dell
Kurs: A Practical Introduction to Stream Processing
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Ich mochte wirklich Arbeitsübungen mit Cluster, um die Leistung von Knoten über Cluster und erweiterte Funktionalität zu sehen.
CACI Ltd
Kurs: Apache NiFi for Developers
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Ajay war ein sehr erfahrener Berater und konnte all unsere Fragen beantworten und sogar Vorschläge zu Best Practices für das Projekt machen, an dem wir gerade arbeiten.
CACI Ltd
Kurs: Apache NiFi for Administrators
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Stream processing Unterkategorien
Stream processing Kurspläne
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training führt in die Prinzipien von Messaging-Systemen und der verteilten Stream-Verarbeitung ein und führt die Teilnehmer durch die Erstellung eines Samza-basierten Beispielprojekts und die Auftragsausführung.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verwenden Sie Samza, um den Code zum Erstellen und Verarbeiten von Nachrichten zu vereinfachen.
- Entkoppeln Sie die Verarbeitung von Nachrichten aus einer Anwendung.
- Verwenden Sie Samza, um zeitnahe asynchrone Berechnungen durchzuführen.
- Verwenden Sie die Stream-Verarbeitung, um eine höhere Abstraktionsebene für Messagingsysteme bereitzustellen.
Publikum
- Entwickler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database.
- Achieve persistence without syncing data back to a relational database.
- Use Ignite to carry out SQL and distributed joins.
- Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage.
- Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability.
- Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.
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.
In diesem von einem Kursleiter geleiteten Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) lernen die Teilnehmer, wie Apache NiFi in einer Live-Laborumgebung Apache NiFi und verwaltet wird.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Apachi NiFi.
- Beschaffen, transformieren und verwalten Sie Daten aus unterschiedlichen, verteilten Datenquellen, einschließlich Datenbanken und Big Data Lakes.
- Datenflüsse automatisieren.
- Aktivieren Sie die Streaming-Analyse.
- Wenden Sie verschiedene Ansätze für die Datenaufnahme an.
- Verwandeln Sie Big Data in Business Insights.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Flow-basierten Programmierung kennen, während sie mit Apache NiFi eine Reihe von Demo-Erweiterungen, Komponenten und Prozessoren Apache NiFi .
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie die Architektur und die Datenflusskonzepte von NiFi.
- Entwickeln Sie Erweiterungen mit NiFi und APIs von Drittanbietern.
- Entwickeln Sie Ihren eigenen Apache Nifi Prozessor.
- Erfassen und verarbeiten Sie Echtzeitdaten aus unterschiedlichen und ungewöhnlichen Dateiformaten und Datenquellen.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Produzenten- und Konsumentenanwendungen für die Datenverarbeitung in Echtzeit zu erstellen.
Publikum
- Entwickler
- Administratoren
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Kafka-Streams in eine Reihe von Java Beispielanwendungen integrieren, die Daten zur Stream-Verarbeitung an Apache Kafka und von diesem weitergeben.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen der Funktionen und Vorteile von Kafka Streams gegenüber anderen Frameworks für die Stream-Verarbeitung
- Verarbeiten Sie Stream-Daten direkt in einem Kafka-Cluster
- Schreiben Sie eine Java oder Scala Anwendung oder einen Microservice, der sich in Kafka und Kafka Streams integrieren lässt
- Schreiben Sie prägnanten Code, der Eingabe-Kafka-Themen in Ausgabe-Kafka-Themen umwandelt
- Erstellen, packen und implementieren Sie die Anwendung
Publikum
- Entwickler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Anmerkungen
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren
In diesem von Lehrern geführten Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) lernen die Teilnehmer, wie verschiedene Stream Processing Frameworks mit vorhandenen Big Data-Speichersystemen und zugehörigen Softwareanwendungen und Mikrodiensten eingerichtet und integriert werden.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie verschiedene Stream Processing Frameworks, z. B. Spark Streaming und Kafka Streaming.
- Verstehen und wählen Sie den am besten geeigneten Rahmen für den Job.
- Kontinuierliche, zeitgleiche und aufzeichnungsweise Datenverarbeitung.
- Integrieren Sie Stream Processing Lösungen in vorhandene Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw.
- Integrieren Sie die am besten geeignete Stream-Processing-Bibliothek in Unternehmensanwendungen und Microservices.
Publikum
- Entwickler
- Software-Architekten
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Anmerkungen
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Confluent Platform.
- Verwenden Sie die Verwaltungstools und -dienste von Confluent, um Kafka einfacher auszuführen.
- Speichern und verarbeiten Sie eingehende Stream-Daten.
- Optimieren und verwalten Sie Kafka-Cluster.
- Sichere Datenströme.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Dieser Kurs basiert auf der Open Source-Version von Confluent: Confluent Open Source.
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Dieses Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler, die die Apache Kafka Stream-Verarbeitung implementieren möchten, ohne Code schreiben zu müssen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Confluent K SQL .
- Richten Sie eine Stream-Verarbeitungs-Pipeline nur mit SQL Befehlen ein (keine Java oder Python Codierung).
- Führen Sie Datenfilterung, -transformationen, -aggregationen, -verknüpfungen, -fenster und -sitzungen vollständig in SQL .
- Entwerfen und implementieren Sie interaktive, fortlaufende Abfragen für das Streaming von ETL- und Echtzeitanalysen.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
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.
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.