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 Salzburg oder in NobleProg Corporate Training Centern in Salzburg durchgeführt werden.
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Adolf-Kolping-Str...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Adolf-Kolping-Str. 10 in Salzburg. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich nahe der Salzach, fussläufig zur Altstadt, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der Autobahn A1 und der Bahnhof und auch der Bahnhof Europark Salzburg Taxham ist gut erreichbar
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Innenstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.
Diese Live-Schulung in Salzburg (online oder vor Ort) führt die Teilnehmer in die Prinzipien und Ansätze der verteilten Stream- und Batch-Datenverarbeitung ein und führt sie 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 die graphverarbeitende Bibliothek (Gelly) von Apache Flink funktioniert.
Flink-basierte, fehlertolerante Daten-Streaming-Anwendungen paketieren, ausführen und überwachen.
Verschiedene Workloads verwalten.
Fortgeschrittene 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.