Schița de curs

Introducere

  • Procesare în flux vs procesare în lot
  • Procesarea fluxului axată pe analize

Prezentare generală a cadrelor și Programming Languages

  • Spark Streaming (Scala)
  • Streaming Kafka (Java)
  • Flink
  • Furtună
  • Comparația caracteristicilor și punctelor forte ale fiecărui cadru

Prezentare generală a surselor de date

  • Date live ca o serie de evenimente de-a lungul timpului
  • Surse de date istorice

Opțiuni de implementare

  • În cloud (AWS etc.)
  • On premise (nor privat etc.)

Noțiuni de bază

  • Crearea mediului de dezvoltare
  • Instalare și configurare
  • Evaluarea nevoilor dvs. Data Analysis.

Operarea unui cadru de streaming

  • Integrarea cadrului de streaming cu Big Data Tools
  • Eveniment Stream Processing (ESP) vs Procesarea evenimentelor complexe (CEP)
  • Transformarea datelor de intrare
  • Inspectarea datelor de ieșire
  • Integrarea cadrului Stream Processing cu aplicațiile existente și Microservices

Depanare

Rezumat și Concluzie

Cerințe

  • Programming experiență în orice limbă
  • Înțelegere a conceptelor Big Data (Hadoop, etc.)
  • .
  21 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri înrudite

Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

  14 ore

Stream Processing with Kafka Streams

  7 ore

Categorii înrudite