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 Linz oder in NobleProg Corporate Training Centern in Linz durchgeführt werden.
NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
NobleProg Linz
Hafenstraße 47-51, Linz, Austria, 4020
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Hafenstraße 47-5...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Hafenstraße 47-51 in Linz. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich in der Altstadt, nahe der Donau, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der Autobahn A7.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Altstadt 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.