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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Stream Processingコース概要

CodeNameDurationOverview
stormApache Storm28 hoursApache 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
samzaSamza for Stream Processing14 hoursapache Samza は、ストリーム処理のためのオープンソースのほぼリアルタイムの非同期計算フレームワークです。 は、apache カフカをメッセージング用に使用し、フォールトトレランス、プロセッサ分離、セキュリティ、およびリソース管理のための apache Hadoop 糸を使っています。

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、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の原理を紹介しながら、サンプルの Samza ベースのプロジェクトとジョブ実行の作成を通じて参加者を歩きます。

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、Samza を使用して、メッセージを生成および使用するために必要なコードを簡略化します。
- は、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。
- は 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。
- は、ストリーム処理を使用して、メッセージングシステム上でより高いレベルの抽象化を提供します。

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
flinkFlink for Scalable Stream and Batch Data Processing28 hoursApache 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。

は、このインストラクター主導の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、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の作成を通じて参加者をウォークします。

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:

- データ解析アプリケーションを開発するための環境を設定する
- 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
多様なワークロードの管理 -
- Flink ML
を使用して高度な分析を実行する - マルチノード Flink クラスタのセットアップ
- の測定と最適化のパフォーマンス
- は、異なるビッグデータシステムと Flink を統合する
- は Flink の機能を他のビッグデータ処理フレームワークと比較して

観客

- 開発者
- 建築家
- データエンジニア
- 分析の専門家
- テクニカルマネージャー
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
apexApache Apex: Processing Big Data-in-Motion21 hoursApache Apex は、ストリームとバッチ処理を統一する糸ネイティブプラットフォームです。拡張性、パフォーマンス、フォールトトレラント、ステートフル、セキュア、分散、および操作が容易な方法で、大規模なデータ・イン・モーションを処理します。

このインストラクター主導の

は、Apache apex & #39 の統合ストリーム処理アーキテクチャを導入し、Hadoop 上の apex を使用した分散アプリケーションの作成を通じて参加者をウォークします。

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、ソースやシンク用のコネクタ、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について理解しています
- は、Apex アプリケーションの構築、拡張、最適化を
- は、リアルタイムのデータストリームを確実かつ最小レイテンシ
で処理します。 - は、apex コアと 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
- は、既存の Java コードを書き、再利用するために Apex API を使用します
- は、処理エンジンとして他のアプリケーションに Apex を統合する
- チューン、テスト、スケール Apex アプリケーション

観客

- 開発者
- エンタープライズアーキテクト
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
ApacheIgniteApache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing14 hoursApache 発火は、速度、規模、および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メモリ内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、サンプルインメモリコンピューティングプロジェクトの作成をステップ実行する際に、永続的で純粋なインメモリストレージの原則を受講者が学習します。

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:

- は、メモリ内の、ディスク上の永続性だけでなく、純粋に分散されたインメモリデータベースに対して発火を使用します。
- は、データをリレーショナルデータベースに同期させることなく永続性を実現します。
- は、SQL と分散結合を実行するために発火を使用します。
- は、ストレージとして RAM を使用して、CPU に近いデータを移動することにより、パフォーマンスを向上させます。
- は、水平方向のスケーラビリティを実現するために、クラスタ全体にデータセットを分散します。
- は RDBMS、NoSQL、Hadoop および機械学習プロセッサと発火を統合します。

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
tigonTigon: Real-time Streaming for the Real World14 hours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
nifiApache NiFi for Administrators21 hoursApache NiFi (Hortonworks データフロー) は、リアルタイムで統合されたデータロジスティクスと単純なイベント処理プラットフォームであり、システム間の移動、追跡、および自動化を可能にします。フローベースのプログラミングを使用して記述され、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イスを提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、live lab 環境で Apache NiFi を展開および管理する方法を受講者が学習します。

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:

- Apachi NiFi
のインストールと設定 - ソース、変換、およびデータベースとビッグデータ湖
を含む異種、分散データソースからデータを管理する - 自動化データフロー
- ストリーミング分析を有効にする
- データの取り込みにさまざまなアプローチを適用する
- ビッグデータを変換し、ビジネス洞察力に

観客

- システム管理者
- データエンジニア
- 開発者
- DevOps
コース の

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- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
nifidevApache NiFi for Developers7 hoursApache NiFi (Hortonworks データフロー) は、リアルタイムで統合されたデータロジスティクスと単純なイベント処理プラットフォームであり、システム間の移動、追跡、および自動化を可能にします。フローベースのプログラミングを使用して記述され、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イスを提供します。

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 NiFi を使用してデモの拡張機能、コンポーネント、およびプロセッサの数を開発する際に、フローベースのプログラミングの基礎を学習します。

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:

- は、NiFi & #39 のアーキテクチャとデータフローの概念を理解して
- NiFi およびサードパーティの api を使用して拡張機能を開発する
独自の Apache Nifi プロセッサを開発 - カスタム
- は、異種および珍しいファイル形式やデータソースからリアルタイムのデータを取り込み、処理します

観客

- 開発者
- データエンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
maprstreamingReal-Time Stream Processing with MapR7 hoursこのインストラクター主導のライブトレーニングでは、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 ストリームアーキテクチャの背後にあるコア概念を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はリアルタイムストリームデータ処理のプロデューサーとコンシューマアプリケーションを構築することができます。

観客

- 開発者
- 管理者
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

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
introtostreamprocessingA Practical Introduction to Stream Processing21 hoursストリーム処理とは、モーション "における" データのリアルタイム処理、つまり受信中のデータに対する計算の実行を指します。このようなデータは、センサーイベント、ウェブサイトのユーザーアクティビティ、金融取引、クレジットカードのスワイプ、クリックストリームなどのデータソースからの連続的なストリームとして読み取られます。ストリーム処理フレームワークは、大量の受信データを読み取り、ほとんど瞬時に貴重な洞察を提供することができます。

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、参加者は、既存のビッグデータストレージシステムと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との異なるストリーム処理フレームワークを設定し、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:

- スパークストリーミングやカフカストリーミングなど、さまざまなストリーム処理フレームワークをインストールして構成する
- は、ジョブ
- プロセスのための最も適切なフレームワークを連続して、同時に、そしてレコードごとのファッション
- は、既存のデータベース、データウェアハウス、データ湖などのストリーム処理ソリューションを統合
- は、エンタープライズアプリケーションとマイクロサービス
と最も適切なストリーム処理ライブラリを統合する

観客

- 開発者
- ソフトウェアアーキテクト

形式 コース

- パート講演、パート討論、演習とヘビーハンズオン練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
beamUnified Batch and Stream Processing with Apache Beam14 hoursApache 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。
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