Schulungsübersicht

Einführung

  • Stromverarbeitung vs. Stapelverarbeitung
  • Analytisch ausgerichtete Stromverarbeitung

Übersicht Frameworks und Programming Languages

  • Spark Streaming (Scala)
  • Kafka Streaming (Java)
  • Flink
  • Storm
  • Vergleich der Funktionen und Stärken der einzelnen Frameworks

Überblick über die Datenquellen

  • Live-Daten als eine Reihe von Ereignissen über die Zeit
  • Historische Datenquellen

Bereitstellungsoptionen

  • In der Cloud (AWS, etc.)
  • Vor Ort (private Cloud, usw.)

Erste Schritte

  • Einrichten der Entwicklungsumgebung
  • Installieren und Konfigurieren
  • Einschätzung Ihrer Data Analysis Bedürfnisse

Betrieb eines Streaming Frameworks

  • Integration des Streaming Frameworks mit Big Data Tools
  • Ereignis Stream Processing (ESP) vs. Komplexe Ereignisverarbeitung (CEP)
  • Transformieren der Eingabedaten
  • Inspektion der Ausgabedaten
  • Integration des Stream Processing Frameworks in bestehende Anwendungen und Microservices

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Programming Erfahrung in einer beliebigen Sprache
  • Verständnis von Big-Data-Konzepten (Hadoop, etc.)
  21 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

  14 Stunden

Stream Processing with Kafka Streams

  7 Stunden

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