Los cursos de capacitación de Stream Processing en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas los fundamentos y temas avanzados de Stream Processing. El entrenamiento de Stream Processing está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Caracas o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Caracas. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Caracas - Centro Lido
Av. Francisco de Miranda, Centro Lido, Torre D, Caracas, venezuela, 1060
El Centro de negocios en Caracas, Centro Lido, se encuentra en el cuarto piso de un complejo de cuatro torres en la avenida Francisco de Miranda, en el corazón del distrito comercial y financiero de la ciudad.
Apache Beam es un modelo de programación unificado de código abierto para definir y ejecutar tuberías de procesamiento de datos paralelas. Su poder radica en su capacidad para ejecutar canalizaciones por lotes y de transmisión, y la ejecución la lleva a cabo uno de los back-ends de procesamiento distribuido compatibles con Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark y Google Cloud Dataflow. Apache Beam es útil para tareas ETL (Extracción, Transformación y Carga), como mover datos entre diferentes medios de almacenamiento y fuentes de datos, transformar datos a un formato más deseable y cargar datos en un nuevo sistema.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (presencial o remota), los participantes aprenderán a implementar los SDK Apache Beam en una aplicación Java o Python que define una canalización de procesamiento de datos para descomponer un conjunto de datos grandes en fragmentos más pequeños para un procesamiento paralelo e independiente.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instalar y configurar Apache Beam.
Utilice un único modelo de programación para llevar a cabo el procesamiento por lotes y por secuencias desde su aplicación Java o Python.
Ejecute canalizaciones en múltiples entornos.
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
Nota
Este curso estará disponible Scala en el futuro. Póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que deseen utilizar Confluent (una distribución de Kafka) para construir y administrar una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real para sus aplicaciones.
al final de esta formación, los participantes podrán:
instalar y configurar la plataforma Confluent.
use herramientas y servicios de administración de Confluent & #39; s para ejecutar Kafka más fácilmente.
Store y procese los datos de la secuencia entrante.
optimice y administre clústeres de Kafka.
flujos de datos
Secure.
Format del curso
Conferencia y discusión
Interactive.
muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de
en un entorno de laboratorio en vivo.
Course
este curso se basa en la versión de código abierto de Confluent: fuente abierta Confluent.
para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) presenta los principios y enfoques detrás del procesamiento de datos de flujo distribuido y por lotes, y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de transmisión de datos en tiempo real en Apache Flink.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno para desarrollar aplicaciones de análisis de datos.
Comprender cómo funciona la biblioteca de procesamiento de gráficos (Gelly) de Apache Flink.
Empaquete, ejecute y supervise aplicaciones de transmisión de datos tolerantes a errores y basadas en Flink.
Administre diversas cargas de trabajo.
Realizar analíticas avanzadas.
Configure un clúster de Flink de varios nodos.
Mida y optimice el rendimiento.
Integre Flink con diferentes Big Data sistemas.
Compare las capacidades de Flink con las de otros marcos de procesamiento de big data.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure diferentes marcos Stream Processing, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
Procesamiento de datos de forma continua, simultánea y registro por registro.
Integre Stream Processing soluciones con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, etc. existentes.
Integre la biblioteca de procesamiento de flujos más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar las funciones Apache Kafka en la transmisión de datos con Python.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Apache Kafka para monitorear y administrar condiciones en flujos de datos continuos utilizando Python programación.
Kafka Streams es una biblioteca del lado del cliente para crear aplicaciones y microservicios cuyos datos se pasan hacia y desde un sistema de mensajería de Kafka. Tradicionalmente, Apache Kafka se ha basado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre los productores de mensajes y los consumidores. Al llamar a la API de Kafka Streams desde una aplicación, los datos se pueden procesar directamente dentro de Kafka, evitando la necesidad de enviar los datos a un clúster independiente para su procesamiento.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar Kafka Streams en un conjunto de aplicaciones de muestra Java que pasan datos hacia y desde Apache Kafka para el procesamiento de flujos.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender las características y ventajas de Kafka Streams sobre otros marcos de procesamiento de flujos
Procese datos de flujo directamente dentro de un clúster de Kafka
Escribir una aplicación Java o Scala o un microservicio que se integre con Kafka y Kafka Streams
Escribir código conciso que transforme los temas de Kafka de entrada en temas de Kafka de salida
Compilar, empaquetar e implementar la aplicación
Audiencia
Desarrolladores
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa
Notas
Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean implementar Apache Kafka el procesamiento de flujos sin escribir código.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure Confluent KSQL.
Configure una canalización de procesamiento de secuencias utilizando solo los comandos SQL (sin codificación Java o Python).
Lleve a cabo el filtrado de datos, las transformaciones, las agregaciones, las uniones, las ventanas y la sessionización íntegramente en SQL.
Diseñe e implemente consultas interactivas y continuas para la transmisión de ETL y análisis en tiempo real.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instala y configura Apachi NiFi.
Obtenga, transforme y administre datos de fuentes de datos dispares y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de big data.
Automatice los flujos de datos.
Habilite el análisis de transmisión.
Aplique varios enfoques para la ingesta de datos.
Transforme Big Data y conviértase en información empresarial.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujo a medida que desarrollan una serie de extensiones, componentes y procesadores de demostración utilizando Apache NiFi.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
Desarrolle extensiones utilizando NiFi y API de terceros.
Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
Ingiera y procese datos en tiempo real de formatos de archivo y fuentes de datos dispares y poco comunes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Caracas (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar Spark Streaming funciones en el procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Spark Streaming para procesar flujos de datos en vivo para su uso en bases de datos, sistemas de archivos y paneles de control en vivo.
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Última Actualización:
Testimonios (4)
Sufficient hands on, trainer is knowledgable
Chris Tan
Curso - A Practical Introduction to Stream Processing
During the exercises, James explained me every step whereever I was getting stuck in more detail. I was completely new to NIFI. He explained the actual purpose of NIFI, even the basics such as open source. He covered every concept of Nifi starting from Beginner Level to Developer Level.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Curso - Apache NiFi for Administrators
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Curso - Apache NiFi for Developers
Recalling/reviewing keypoints of the topics discussed.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso - Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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