Online oder vor Ort durchgeführte Live-Schulungen zu Apache Flink vermitteln durch interaktive praktische Übungen die Prinzipien und Ansätze der verteilten Stream- und Batch-Datenverarbeitung.
Apache Flink-Schulungen sind als "Online-Live-Schulungen" oder "Vor-Ort-Live-Schulungen" verfügbar. Die Online-Live-Schulung (auch "Remote-Live-Schulung" genannt) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Onsite-Live-Training kann vor Ort beim Kunden in Graz oder in NobleProg Corporate Training Centern in Graz durchgeführt werden.
NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
NobleProg Graz
Waagner-Biro-Strasse 47, Graz, Austria, 8020
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Waagner-Biro-Stra...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Waagner-Biro-Strasse 47 in Graz. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich direkt in der Altstadt, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten erreicht man am besten über die Autobahn A9 und die Bundesstrasse 67.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten sowie das ContiPark Parkhaus.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Innenstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.
Diese Live-Schulung unter Anleitung eines Dozenten (online oder vor Ort) führt in die Prinzipien und Ansätze der verteilten Stream- und Batch-Datenverarbeitung ein und führt die Teilnehmer durch die Erstellung einer Echtzeit-Daten-Streaming-Anwendung in Apache Flink.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Eine Umgebung für die Entwicklung von Datenanalyseanwendungen einrichten.
Verstehen, wie Apache Flink's graph-verarbeitende Bibliothek (Gelly) funktioniert.
Flink-basierte, fehlertolerante Daten-Streaming-Anwendungen paketieren, ausführen und überwachen.
Verwalten verschiedener Arbeitslasten.
Erweiterte Analysen durchführen.
Einrichten eines Flink-Clusters mit mehreren Knoten.
Messen und Optimieren der Leistung.
Flink mit verschiedenen Big Data Systemen integrieren.
Flink-Funktionen mit denen anderer Big-Data-Verarbeitungs-Frameworks vergleichen.