Vă mulțumim că ați trimis solicitarea! Un membru al echipei noastre vă va contacta în scurt timp.
Vă mulțumim că ați trimis rezervarea! Un membru al echipei noastre vă va contacta în scurt timp.
Schița de curs
Introducere
- Apache Beam vs MapReduce, Spark Streaming, Kafka Streaming, Storm și Flink
Instalare și configurare Apache Beam
Prezentare generală a Apache Beam Caracteristici și arhitectură
- Beam Model, SDK-uri, Beam Pipeline Runners
- Back-end-uri de procesare distribuită
Înțelegerea modelului Apache Beam Programming.
- Cum se execută o conductă
Rularea unei conducte de probă
- Pregătirea unei conducte WordCount
- Executarea Conductei la nivel local
Proiectarea unei conducte
- Planificarea structurii, alegerea transformărilor și determinarea metodelor de intrare și ieșire
Crearea conductei
- Scrierea programului de driver și definirea conductei
- Folosind clasele Apache Beam.
- Seturi de date, transformări, I/O, codificare de date etc.
Executarea conductei
- Executarea conductei la nivel local, pe mașini la distanță și pe un cloud public
- Alegerea unui alergător
- Configurații specifice alergătorului
Testare și depanare Apache Beam
- Folosind indicii de tip pentru a emula tastarea statică
- Gestionarea Python Dependențe de conducte
Procesarea seturi de date limitate și nelimitate
- Ferestre și declanșatoare
Faceți conductele dvs. reutilizabile și întreținute
Creați noi surse de date și colectoare
- Apache Beam API-ul sursă și receptor
Integrarea Apache Beam cu alte Big Data Sisteme
- Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka
Depanare
Rezumat și Concluzie
Cerințe
- Experiență cu Python Programare.
- Experiență cu linia de comandă Linux. .
Audiență
- Dezvoltatorii
14 ore
Mărturii (1)
Sufficient hands on, trainer is knowledgable