
O processamento em tempo real de dados de forma contínua, simultânea e de forma recorde por gravação. O processamento de fluxo trata os dados não como tabelas estáticas ou arquivos, mas como um contínuo fluxo infinito de dados integrados de fontes vivas e históricas. Cursos de treinamento locais, ministrados ao vivo pela Stream Processing demonstram através de discussões interativas e prática prática os fundamentos e tópicos avançados do Stream Processing. O treinamento Stream Processing está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Portugal. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
Gostei do bom equilíbrio entre a teoria e os laboratórios práticos.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Curso: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Eu geralmente me beneficiava da maior compreensão do Ignite.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Curso: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Eu gostei principalmente das boas palestras.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Curso: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
Machine Translated
Recordando/revisando pontos de chave dos tópicos discutidos.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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Tópicos de treinamento e engajamento do instrutor
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Comunicação com pessoas que frequentam treinamentos.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi for Administrators
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-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Curso: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
Machine Translated
utilidade dos exercícios
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Curso: Apache NiFi for Administrators
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Eu realmente gostei do treinamento. Anton tem muito conhecimento e expôs a teoria necessária de uma forma muito acessível. É ótimo que o treinamento tenha sido um monte de exercícios interessantes, então estamos em contato com a tecnologia que conhecemos desde o início.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Curso: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Os exercícios de laboratório. Aplicando a teoria desde o primeiro dia nos dias subsequentes.
Dell
Curso: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
Eu realmente gostei de exercícios de trabalho com cluster para ver o desempenho dos nós no cluster e a funcionalidade estendida.
CACI Ltd
Curso: Apache NiFi for Developers
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Ajay era um consultor muito experiente, capaz de responder a todas as nossas perguntas e até fez sugestões sobre as melhores práticas para o projeto em que estamos envolvidos atualmente.
CACI Ltd
Curso: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Subcategorias Processamento em tempo real (Stream processing)
Programa de curso Processamento em tempo real (Stream processing)
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor introduz os princípios por trás dos sistemas de mensagens e do processamento de fluxo distribuído, enquanto percorre os participantes através da criação de um projeto baseado em Samza e execução de tarefas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Samza para simplificar o código necessário para produzir e consumir mensagens.
- Desacoplar o tratamento de mensagens de um aplicativo.
- Use o Samza para implementar computação assíncrona em tempo quase real.
- Use o processamento de fluxo para fornecer um nível mais alto de abstração nos sistemas de mensagens.
Público
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
No final deste treinamento, os participantes poderão criar aplicativos para produtores e consumidores para o processamento de dados em fluxo em tempo real.
Público
- Desenvolvedores
- Administradores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Nota
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a integrar o Kafka Streams em um conjunto de aplicativos Java de amostra que transmitem dados para e do Apache Kafka para processamento de fluxo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e vantagens do Kafka Streams em relação a outras estruturas de processamento de fluxo
- Processar dados do fluxo diretamente dentro de um cluster Kafka
- Escreva um aplicativo ou microsserviço Java ou Scala que se integre com Kafka e Kafka Streams
- Escrever código conciso que transforma tópicos de entrada do Kafka em tópicos de saída do Kafka
- Construa, empacote e implante o aplicativo
Público
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas de Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software e microsserviços relacionados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure diferentes estruturas de Stream Processing , como Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Entenda e selecione a estrutura mais apropriada para o trabalho.
- Processo de dados de forma contínua, simultânea e de forma a registro.
- Integre soluções de Stream Processing a bancos de dados, data warehouses, lagos de dados, etc.
- Integre a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada aos aplicativos e microsserviços corporativos.
Público
- Desenvolvedores
- Arquitetos de software
Formato do Curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
no final deste treinamento, os participantes poderão:
- instalar e configurar plataforma confluente.
- use ferramentas de gestão confluentes & #39; s e serviços para executar Kafka mais facilmente.
- armazenar e processar dados de fluxo de entrada.
- otimizar e gerenciar clusters Kafka.
fluxos de dados - Secure.
formato do curso
- palestra interativa e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- este curso é baseado na versão de código aberto de confluent: fonte aberta confluente.
- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros de dados, cientistas de dados e programadores que desejam usar Apache Kafka recursos em streaming de dados com Python.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de usar Apache Kafka para monitorar e gerenciar condições em fluxos de dados contínuos usando Python programação.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Neste treinamento ao vivo orientado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implantar e gerenciar o Apache NiFi em um ambiente de laboratório ao vivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Apachi NiFi.
- Gerencie, transforme e gerencie dados de fontes de dados distribuídas e dispersas, incluindo bancos de dados e grandes lagos de dados.
- Automatize os fluxos de dados.
- Ative a análise de streaming.
- Aplique várias abordagens para a ingestão de dados.
- Transforme Big Data e em insights de negócios.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos da programação baseada em fluxo à medida que desenvolvem várias extensões de demonstração, componentes e processadores usando o Apache NiFi .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os conceitos de arquitetura e fluxo de dados da NiFi.
- Desenvolva extensões usando NiFi e APIs de terceiros.
- Custom desenvolve seu próprio processador Apache Nifi.
- Ingerir e processar dados em tempo real de formatos de arquivo e origens de dados diferentes e incomuns.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
"Storm é para processamento em tempo real o que Hadoop é para processamento de batch!"
Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão como instalar e configurar Apache Storm, depois desenvolver e implantar uma Apache Storm aplicação para processar grandes dados em tempo real.
Alguns dos tópicos incluídos nesta formação incluem:
Apache Storm no contexto de Hadoop Trabalhar com dados ilimitados Computação contínua Análise em Tempo Real Processamento distribuído RPC e ETL
Solicite este curso agora!
Auditoria
Desenvolvedores de software e ETL Profissionais de Mainframe Cientistas de Dados Analistas de Big Data Hadoop Profissionais
Formato do curso
palestras em parte, discussões em parte, exercícios e práticas pesadas
Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implementar os SDKs do Apache Beam em um aplicativo Java ou Python que define um pipeline de processamento de dados para decompor um conjunto de grandes dados em blocos menores para processamento independente e paralelo .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Apache Beam .
- Use um único modelo de programação para executar o processamento em lote e fluxo a partir do aplicativo Java ou Python .
- Execute pipelines em vários ambientes.
Formato do Curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Nota
- Este curso estará disponível no Scala no futuro. Entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão os princípios por trás do armazenamento persistente e puro na memória enquanto passam pela criação de um projeto de computação de amostra na memória.
No final do curso, os participantes poderão:
Use o Ignite para a persistência na memória, no disco e para uma base de dados distribuída na memória. Obtenha persistência sem sincronizar dados de volta a um banco de dados relativo. Use Ignite para executar SQL e juntas distribuídas. Melhorar o desempenho ao mover dados mais perto da CPU, usando a RAM como armazenamento. Os dados espalhados são coletados através de um cluster para alcançar a escalabilidade horizontal. Integrar Ignite com RDBMS, NoSQL, Hadoop e processadores de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros de dados, cientistas de dados e programadores que desejam usar Spark Streaming recursos no processamento e análise de dados em tempo real.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de usar Spark Streaming para processar os fluxos de dados ao vivo para uso em bases de dados, sistemas de arquivos e dashboards ao vivo.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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