Stream Processingのトレーニングコース

Stream Processingのトレーニングコース

地元の講師主導のライブストリーム処理トレーニングコースは、インタラクティブなディスカッションや実践を通して、ストリーム処理の基本と高度なトピックを実演します。ストリーム処理のトレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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Stream Processingコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
14 hours
概要
Apache Igniteは、速度とスケール、可用性を向上させるために、アプリケーションとデータ層の間に位置するインメモリコンピューティングプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、サンプルのインメモリコンピューティングプロジェクトの作成を段階的に進めながら、永続的で純粋なインメモリストレージの背後にある原理を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Igniteは、メモリ内、ディスク上の永続性、および純粋に分散されたメモリ内データベースに使用します。
- データをリレーショナルデータベースに同期せずに永続性を実現します。
- Igniteを使用して、 SQLおよび分散結合を実行しSQL 。
- RAMをストレージとして使用して、データをCPUに近づけることにより、パフォーマンスを向上させます。
- クラスター全体にデータセットを分散して、水平方向のスケーラビリティを実現します。
- IgniteをRDBMS、No SQL 、 Hadoop 、機械学習プロセッサと統合します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
21 hours
概要
Apache Apexは、ストリームとバッチ処理を統合するYARNネイティブプラットフォームです。動作中のビッグデータを、スケーラブル、パフォーマンス、フォールトトレラント、ステートフル、安全、分散、簡単に操作できる方法で処理します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Apache Apexの統合ストリーム処理アーキテクチャを紹介し、Apex on Hadoopを使用して分散アプリケーションを作成する方法を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- ソースとシンクのコネクタ、一般的なデータ変換などのデータ処理パイプラインの概念を理解する
- Apexアプリケーションの構築、スケーリング、最適化
- リアルタイムデータストリームを最小限のレイテンシで確実に処理します
- Apex CoreとApex Malharライブラリを使用して、迅速なアプリケーション開発を可能にします
- Apex APIを使用して、既存のJavaコードを作成して再利用する
- Apexを処理エンジンとして他のアプリケーションに統合する
- Apexアプリケーションの調整、テスト、スケーリング

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
14 hours
概要
Apache ビームは、並列データ処理パイプラインを定義および実行するためのオープンソースで統一されたプログラミングモデルです。It & #39; s パワーは、バッチとストリーミングパイプラインの両方を実行する能力にあり、ビーム & #39 のいずれかによって実行されています。サポートされている分散処理バックエンド: apache Apex、apache Flink、apache Spark、および Google クラウドデータフロー。Apache ビームは、異なるストレージ・メディアとデータ・ソース間でデータを移動したり、データをより望ましい形式に変換したり、新しいシステムにデータを読み込んだりするなど、ETL (抽出、変換、ロード) タスクに便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) では、ビッグデータセットを小さなチャンクに分解して独立したデータ処理パイプラインを定義する Java または Python アプリケーションで Apache ビーム sdk を実装する方法を学習します。並列処理

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Apache ビームをインストールして設定します。
- は、1つのプログラミングモデルを使用して、Java または Python アプリケーションの以内から、バッチ処理とストリームプロセッシングの両方を実行します。
- は複数の環境でパイプラインを実行します。

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースは、将来的に利用可能な Scala になります。
の手配はお問い合わせください。
14 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、コンフルエント (Kafka の配布) を使用して、アプリケーションのリアルタイムデータ処理プラットフォームを構築および管理したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- コンフルエントプラットフォームをインストールして構成します。
- は、Kafka をより簡単に実行するために、コンフルエント & #39; の管理ツールとサービスを使用します。
- は、受信ストリームデータを格納および処理します。
- は、Kafka クラスターを最適化および管理します。
- セキュリティで保護されたデータストリーム。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースは、オープンソースバージョンのコンフルエント: コンフルエントオープンソースに基づいています。
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
28 hours
概要
Apache Flink は、スケーラブルなストリームおよびバッチデータ処理のためのオープンソースフレームワークです。

このインストラクター主導の

により、ライブトレーニングは、分散ストリームとバッチデータ処理の背後にある原則とアプローチを紹介し、Apache Flink でリアルタイムのデータストリーミングアプリケーションを作成することによって参加者を歩きます。

このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができるようになります。

- は、データ分析アプリケーションを開発するための環境を設定します。
- は、Flink ベースのフォールトトレラントなデータストリーミングアプリケーションをパッケージ化、実行、および監視します。
- は、多様なワークロードを管理します。
- Flink ML を使用して高度な分析を実行します。
- マルチノード Flink クラスタを設定します。
- は、パフォーマンスを測定し、最適化します。
- は、異なるビッグデータシステムと Flink を統合します。
- は、他のビッグデータ処理フレームワークと Flink の機能を比較します。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、ヘビーハンズオン練習
21 hours
概要
Stream Processingとは、「移動中のデータ」のリアルタイム処理、つまり受信中のデータに対して計算を実行することです。このようなデータは、センサーイベント、Webサイトのユーザーアクティビティ、金融取引、クレジットカードスワイプ、クリックストリームなどのデータソースからの連続ストリームとして読み取られます。 Stream Processingフレームワークは、大量の受信データを読み取ることができます。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はさまざまなStream Processingフレームワークを設定し、既存のビッグデータストレージシステムおよび関連するソフトウェアアプリケーションとマイクロサービスを統合する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Spark StreamingやKafka StreamingなどのさまざまなStream Processingフレームワークをインストールして設定します。
- 仕事に最も適した枠組みを理解し選択する。
- 連続的に、同時に、そしてレコードごとの方法でデータを処理します。
- Stream Processingソリューションを既存のデータベース、データウェアハウス、データレーキなどと統合する
- 最も適切なストリーム処理ライブラリをエンタープライズアプリケーションおよびマイクロサービスと統合します。

観客

- 開発者
- ソフトウェアアーキテクト

コースの 形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
7 hours
概要
Kafka Streamsは、データがKafkaメッセージングシステムとやり取りされるアプリケーションおよびマイクロサービスを構築するためのクライアントサイドライブラリです。伝統的に、 Apache Kafkaはメッセージプロデューサとコンシューマの間でデータを処理するためにApache SparkまたはApache Stormに依存していました。アプリケーション内からKafka Streams APIを呼び出すことで、データをKafka内で直接処理できます。処理のためにデータを別のクラスターに送信する必要がありません。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、Kafka Streamsを、ストリーム処理のためにApache Kafkaとの間でデータをやり取りする一連のサンプルJavaアプリケーションに統合する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Kafka Streamsの機能と他のストリーム処理フレームワークに対する利点を理解する
- Kafkaクラスタ内で直接ストリームデータを処理する
- KafkaおよびKafka Streamsと統合するJavaまたはScalaアプリケーションまたはマイクロサービスを書く
- 入力Kafkaトピックを出力Kafkaトピックに変換する簡潔なコードを書く
- アプリケーションをビルド、パッケージ化、およびデプロイする

観客

- 開発者

コースの 形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するために、手配するために私達に連絡してください
7 hours
概要
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.

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.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 hours
概要
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はリアルタイムストリーミングアプリケーションを開発する際に、MapR Stream Architectureの背後にあるコアコンセプトを学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はリアルタイムのストリームデータ処理のためのプロデューサアプリケーションとコンシューマアプリケーションを構築できるようになります。

観客

- 開発者
- 管理者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はライブラボ環境でのApache NiFi配置および管理方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Apachi NiFiをインストールして設定します。
- データベースやビッグデータレーキなど、異種の分散データソースからデータを取得、変換、管理します。
- データフローを自動化します。
- ストリーミング分析を有効にします。
- データ取り込みにさまざまなアプローチを適用します。
- Big Dataをビジネス洞察に変換します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
7 hours
概要
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Apache NiFiを使用して多数のデモ拡張機能、コンポーネント、およびプロセッサを開発する際に、参加者はフローベースプログラミングの基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- NiFiのアーキテクチャとデータフローの概念を理解する。
- NiFiとサードパーティのAPIを使って拡張機能を開発する。
- カスタムは、独自のApache Nifiプロセッサを開発します。
- 異種で珍しいファイル形式やデータソースからリアルタイムデータを取り込み、処理します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 hours
概要
Apache Samzaは、ストリーム処理用のオープンソースの準リアルタイムの非同期計算フレームワークです。メッセージングにはApache Kafkaを使用し、フォールトトレランス、プロセッサの隔離、セキュリティ、およびリソース管理にはApache Hadoop YARNを使用します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルのSamzaベースのプロジェクトの作成とジョブの実行を通じて参加者をウォーキングしながら、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の背後にある原則を紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Samzaを使用して、メッセージの生成と消費に必要なコードを単純化してください。
- アプリケーションからのメッセージの処理を切り離します。
- Samzaを使用して、ほぼリアルタイムの非同期計算を実装します。
- ストリーム処理を使用して、メッセージングシステムよりも高度な抽象化を提供します。

観客

- 開発者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
28 hours
概要
Apache Storm は、リアルタイムのビジネスインテリジェンスを有効にするために使用される分散型のリアルタイム計算エンジンです。これは、アプリケーションがデータの無制限のストリーム (別名ストリーム処理) を確実に処理できるようにすることで実現します。

"ストームはリアルタイム処理のためのもので、Hadoop はバッチ処理用です!"

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は apache ストームをインストールして設定する方法を学び、その後、リアルタイムでビッグデータを処理するための apache ストームアプリケーションを開発し、配備します。

このトレーニングに含まれるトピックの一部を次に

ます。

Hadoop のコンテキストで - アパッチストーム
- 非制限データ
の操作 - 連続計算
- リアルタイム分析
- 分散 RPC および ETL 処理

リクエストこのコースを今すぐ!

観客

- ソフトウェアおよび ETL 開発者
- メインフレームプロフェッショナル
- データサイエンティスト
- ビッグデータアナリスト
- Hadoop の専門家
コース の

形式

- パート講演、パート討論、演習と重い実践的実践
14 hours
概要
タイゴンは、オープンソース、リアルタイム、低レイテンシ、高スループット、ネイティブヤーン、持続性のために HDFS と HBase の上に位置するストリーム処理フレームワークです。タイゴンアプリケーションは、ネットワーク侵入検知と分析、ソーシャルメディア市場分析、ロケーション分析、ユーザーへのリアルタイムの推奨などのユースケースに対応しています。

は、このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルアプリケーションの作成を通じて参加者をウォークする際に、リアルタイムおよびバッチ処理をブレンドするタイゴン & #39 のアプローチを紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、大量のデータを処理するための強力なストリーム処理アプリケーションを作成し
- は、Twitter やウェブサーバのログなどのプロセスストリームのソースを
- は、ストリームの迅速な結合、フィルタリング、および集約のためにタイゴンを使用し

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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