在線或現場、由講師指導的實時流處理培訓課程通過交互式討論和實踐練習流處理的基礎知識和高級主題。流處理培訓可作為“在線實時培訓”或“現場實時培訓”。在線實時培訓（又名“遠程實時培訓”）是通過交互式遠程桌面進行的。現場現場培訓可以在 台灣 中的客戶場所本地進行，也可以在 台灣 中的 NobleProg 公司培訓中心進行。 NobleProg——您當地的培訓提供商
Machine Translated
Stream processing課程大綱
課程名稱
課程時長
概覽
課程名稱
課程時長
概覽
14小時
Apache Samza是一個用於流處理的開源近實時異步計算框架。它使用Apache Kafka進行消息傳遞，使用Apache Kafka Hadoop YARN進行容錯，處理器隔離，安全性和資源管理。 這個由講師指導的實時培訓介紹了消息傳遞系統和分佈式流處理背後的原理，同時通過創建基於Samza的示例項目和作業執行來引導參與者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Samza簡化生成和使用消息所需的代碼。
- 解耦來自應用程序的消息處理。
- 使用Samza實現近實時異步計算。
- 使用流處理為消息傳遞系統提供更高級別的抽象。
- 開發商
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
14小時
Tigon是一款開源，實時，低延遲，高吞吐量，本地YARN，位于HDFS和HBase之上的流處理框架，用于實現持久性。 Tigon應用程序可以解決網絡入侵檢測和分析，社交媒體市場分析，位置分析以及用戶實時推薦等使用案例。 這個有指導意義的現場培訓介紹了Tigon的混合實時和批處理的方法，因爲它會讓參與者通過創建示例應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 創建強大的流處理應用程序來處理大量數據流程流源，例如Twitter和Web服務器日志使用Tigon快速連接，過濾和聚合流 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
7小時
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習MapR Stream Architecture背後的核心概念，因為他們開發了實時流應用程序。 在本次培訓結束時，參與者將能夠構建生產者和消費者應用程序，以進行實時流數據處理。 聽眾
- 開發商
- 管理員
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
7小時
Kafka Streams是一個客戶端庫，用於構建應用程序和微服務，其數據傳入和傳出Kafka消息傳遞系統。傳統上， Apache Kafka依靠Apache Spark或Apache Storm來處理消息生成者和消費者之間的數據。通過在應用程序內調用Kafka Streams API，可以直接在Kafka中處理數據，從而無需將數據發送到單獨的集群進行處理。 在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何將Kafka Streams集成到一組示例Java應用程序中，這些應用程序將數據傳入和傳出Apache Kafka以進行流處理。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Kafka Streams的功能和優勢，而不是其他流處理框架
- 直接在Kafka集群中處理流數據
- 編寫與Kafka和Kafka Streams集成的Java或Scala應用程序或微服務
- 編寫簡潔的代碼，將輸入的Kafka主題轉換為輸出Kafka主題
- 構建，打包和部署應用程序
- 開發商
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排
21小時
Stream Processing指的是“運動中的數據”的實時處理，即，在接收數據時對數據執行計算。這些數據被讀取為來自數據源的連續流，例如傳感器事件，網站用戶活動，金融交易，信用卡刷卡，點擊流等。 Stream Processing框架能夠讀取大量傳入數據並幾乎立即提供有價值的見解。 在這個以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何使用現有的大數據存儲系統和相關的軟件應用程序和微服務來設置和集成不同的Stream Processing框架。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置不同的Stream Processing框架，例如Spark Streaming和Kafka Streaming。
- 理解並選擇最合適的工作框架。
- 數據處理連續，同時，並以逐個記錄的方式進行。
- 將Stream Processing解決方案與現有數據庫，數據倉庫，數據湖等集成。
- 將最合適的流處理庫與企業應用程序和微服務集成在一起。
- 開發商
- 軟件架構師
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
14小時
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望使用Confluent（Kafka的分發）為其應用程序構建和管理實時數據處理平台的工程師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Confluent Platform。
- 使用Confluent的管理工具和服務可以更輕鬆地運行Kafka。
- 存儲和處理傳入的流數據。
- 優化和管理Kafka集群。
- 安全的數據流。
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 本課程基於Confluent：Confluent Open Source的開源版本。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
7小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data engineers, data scientists, and programmers who wish to use Apache Kafka features in data streaming with Python.
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.
28小時
This instructor-led, live training in 台灣 introduces the principles and approaches behind distributed stream and batch data processing, and walks participants through the creation of a real-time, data streaming application in Apache Flink.
21小時
Apache NiFi （Hortonworks DataFlow）是一個實時集成的數據物流和簡單的事件處理平台，可以在系統之間移動，跟踪和自動化數據。它使用基於流的編程編寫，並提供基於Web的用戶界面，以實時管理數據流。 在這個由講師指導的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何在實驗室環境中部署和管理Apache NiFi 。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Apachi NiFi。
- 從不同的分佈式數據源（包括數據庫和大數據湖）獲取，轉換和管理數據。
- 自動化數據流。
- 啟用流式分析。
- 應用各種方法進行數據攝取。
- 將Big Data轉化為業務洞察力。
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
7小時
Apache NiFi （Hortonworks DataFlow）是一個實時集成的數據物流和簡單的事件處理平台，可以在系統之間移動，跟踪和自動化數據。它使用基於流的編程編寫，並提供基於Web的用戶界面，以實時管理數據流。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習基於流程的編程的基礎知識，因為他們使用Apache NiFi開發了許多演示擴展，組件和處理器。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解NiFi的架構和數據流概念。
- 使用NiFi和第三方API開發擴展。
- 定制開發自己的Apache Nifi處理器。
- 從不同的和不常見的文件格式和數據源中提取和處理實時數據。
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
28小時
Apache Storm是一個分布式的實時計算引擎，用于實現實時商業智能。它通過使應用程序可靠地處理不受限制的數據流（又名流處理）來實現。 “Storm是爲了實時處理Hadoop用于批處理的！” 在這個有指導性的實時培訓中，參與者將學習如何安裝和配置Apache Storm，然後開發和部署Apache Storm應用程序以實時處理大數據。 本次培訓中包含的一些主題包括： Apache Storm在Hadoop的環境中處理無限數據連續計算實時分析分布式RPC和ETL處理立即申請此課程！ 聽衆 軟件和ETL開發人員大型機專業人員數據科學家大數據分析師 Hadoop專業人員 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
21小時
Apache Apex是一個統一流和批處理的YARNnative平台。它以可伸縮，高性能，容錯，有狀態，安全，分布式和易于操作的方式處理大型數據移動。 這個有指導性的現場培訓介紹了Apache Apex的統一流處理架構，並向參與者介紹了如何在Hadoop上使用Apex創建分布式應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 了解數據處理管道概念，例如源和彙的連接器，通用數據轉換等。 構建，擴展和優化Apex應用程序可靠地處理實時數據流，延遲時間最短使用Apex Core和Apex Malhar庫實現快速應用程序開發使用Apex API來編寫和重用現有的Java代碼將Apex作爲處理引擎集成到其他應用程序中調整，測試和縮放Apex應用程序 聽衆 開發商企業架構師 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
14小時
Apache Beam是一個開源的統一編程模型，用于定義和執行並行數據處理管道。它的強大之處在于它能夠同時運行批處理流和流式管道，並且由Beam支持的分布式處理後端之一執行：Apache Apex，Apache Flink，Apache Spark和Google Cloud Dataflow。 Apache Beam可用于ETL（提取，轉換和加載）任務，如在不同存儲介質和數據源之間移動數據，將數據轉換爲更理想的格式以及將數據加載到新系統中。 在這個有指導意義的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何在Java或Python應用程序中實現Apache Beam SDK，該應用程序定義了一個數據處理管道，用于將大數據集分解爲更小的塊，以進行獨立的並行處理。 在培訓結束後，參與者將能夠： 安裝並配置Apache Beam。 使用單一編程模型來執行批處理和流處理，而不是使用其Java或Python應用程序。 在多個環境中執行管道。 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 注意 此課程將在未來可用于Scala。請聯系我們安排。
14小時
Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability.
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.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7小時
Confluent K SQL是一個基於Apache Kafka構建的流處理框架。它支持使用SQL操作進行實時數據處理。 這種由講師指導的實時培訓（現場或遠程）面向希望在不編寫代碼的情況下實施Apache Kafka流處理的開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Confluent K SQL 。
- 僅使用SQL命令（無Java或Python編碼）設置流處理管道。
- 完全在SQL執行數據過濾，轉換，聚合，連接，窗口和會話。
- 為流式ETL和實時分析設計和部署交互式連續查詢。
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
7小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data engineers, data scientists, and programmers who wish to use Spark Streaming features in processing and analyzing real-time data.
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.
Last Updated:
Stream processing,培訓,課程,培訓課程, 企業Stream processing培訓, 短期Stream processing培訓, Stream processing課程, Stream processing周末培訓, Stream processing晚上培訓, Stream processing訓練, 學習Stream processing, Stream processing老師, 學Stream processing班, Stream processing遠程教育, 一對一Stream processing課程, 小組Stream processing課程, Stream processing培訓師, Stream processing輔導班, Stream processing教程, Stream processing私教, Stream processing輔導, Stream processing講師Stream Processing,培訓,課程,培訓課程, 企業Stream Processing培訓, 短期Stream Processing培訓, Stream Processing課程, Stream Processing周末培訓, Stream Processing晚上培訓, Stream Processing訓練, 學習Stream Processing, Stream Processing老師, 學Stream Processing班, Stream Processing遠程教育, 一對一Stream Processing課程, 小組Stream Processing課程, Stream Processing培訓師, Stream Processing輔導班, Stream Processing教程, Stream Processing私教, Stream Processing輔導, Stream Processing講師
