Apache Kafka Schulungen

Apache Kafka Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-Apache-Kafka-Schulungen demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen, wie ein Kafka-Nachrichtenbroker eingerichtet und betrieben wird Kafka-Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Österreich oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Österreich Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt Kafka-Schulungen behandeln die Integration von Kafka mit anderen Big Data-Systemen sowie den Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines für Streaming-Anwendungen NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

Erfahrungsberichte

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Apache Kafka Kurspläne

Title
Duration
Overview
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14 hours
Overview
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Ingenieure, die Confluent (eine Distribution von Kafka) nutzen möchten, um eine Echtzeit-Datenverarbeitungsplattform für ihre Anwendungen zu erstellen und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und konfluent Platform konfigurieren.
- verwenden Sie die Management-Tools und-Dienste von Confluent, um Kafka einfacher zu betreiben.
- die eingehenden Streamdaten speichern und verarbeiten.
- Kafka Cluster optimieren und verwalten.
- Datenströme sichern.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Dieser Kurs basiert auf der Open-Source-Version von Confluent: Confluent Open Source.
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren.
7 hours
Overview
Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform. Es ist de facto ein Standard für das Erstellen von Datenpipelines und löst viele verschiedene Anwendungsfälle rund um die Datenverarbeitung: Es kann als Nachrichtenwarteschlange, verteiltes Protokoll, Streamprozessor usw. verwendet werden.

Wir beginnen mit einigen Theorien hinter Datenpipelines im Allgemeinen und fahren dann mit grundlegenden Konzepten hinter Kafka fort. Wir werden auch wichtige Komponenten wie Kafka Streams und Kafka Connect entdecken.
21 hours
Overview
Die Stream-Verarbeitung bezieht sich auf die Echtzeitverarbeitung von "Daten in Bewegung", dh auf Berechnungen von Daten während des Empfangs Diese Daten werden als kontinuierliche Datenströme aus Datenquellen wie Sensorereignisse, Website-Benutzeraktivitäten, Finanzgeschäfte, Kreditkarten-Swipes, Klick-Streams usw gelesen Stream-Processing-Frameworks können große Mengen eingehender Daten lesen und liefern nahezu unmittelbar wertvolle Informationen In diesem instruierten Live-Training (vor Ort oder Remote) lernen die Teilnehmer, wie sie verschiedene Stream-Processing-Frameworks mit bestehenden Big-Data-Storage-Systemen und zugehörigen Software-Anwendungen und Microservices einrichten und integrieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie verschiedene Stream Processing-Frameworks, z B Spark Streaming und Kafka Streaming Verstehen und wählen Sie das am besten geeignete Framework für den Job aus Prozess von Daten kontinuierlich, gleichzeitig und in einer Aufzeichnung durch Aufzeichnungsmodus Integration von Stream-Processing-Lösungen in bestehende Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw Integration der am besten geeigneten Stream-Processing-Bibliothek in Unternehmensanwendungen und Microservices Publikum Entwickler Software-Architekten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Anmerkungen Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
14 hours
Overview
Dieser Kurs richtet sich an Unternehmensarchitekten, Entwickler, Systemadministratoren und alle, die ein verteiltes Messaging-System mit hohem Durchsatz verstehen und verwenden möchten. Wenn Sie spezifischere Anforderungen haben (z. B. nur die Systemadministration), kann dieser Kurs auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden.
7 hours
Overview
Kafka Streams ist eine clientseitige Bibliothek zum Erstellen von Anwendungen und Microservices, deren Daten an ein Kafka-Messaging-System übergeben werden Traditionell hat sich Apache Kafka auf Apache Spark oder Apache Storm verlassen, um Daten zwischen Nachrichtenproduzenten und Konsumenten zu verarbeiten Durch den Aufruf der Kafka Streams API aus einer Anwendung heraus können Daten direkt in Kafka verarbeitet werden, ohne dass die Daten zur Verarbeitung an einen separaten Cluster gesendet werden müssen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Kafka Streams in eine Reihe von Java-Beispielanwendungen integrieren, die Daten zur Stream-Verarbeitung an Apache Kafka und von dort weiterleiten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Funktionen und Vorteile von Kafka Streams gegenüber anderen Frameworks zur Stream-Verarbeitung Verarbeiten Sie Daten direkt in einem Kafka-Cluster Schreiben Sie eine Java- oder Scala-Anwendung oder einen Microservice, der in Kafka und Kafka Streams integriert ist Schreiben Sie prägnanten Code, der eingegebene Kafka-Themen in Kafka-Ausgabethemen umwandelt Erstellen, verpacken und implementieren Sie die Anwendung Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Anmerkungen Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
14 hours
Overview
Apache Samza ist ein OpenSource-Echtzeit-asynchrones Berechnungs-Framework für die Stream-Verarbeitung Es verwendet Apache Kafka für Messaging und Apache Hadoop YARN für Fehlertoleranz, Prozessorisolierung, Sicherheit und Ressourcenverwaltung Dieses instruierte Live-Training stellt die Prinzipien vor, die hinter Messaging-Systemen und verteilter Stream-Verarbeitung stehen, während die Teilnehmer durch die Erstellung eines Samzabased-Beispielprojekts und der Jobausführung geführt werden Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Samza, um den Code zu vereinfachen, der zum Erstellen und Verwenden von Nachrichten benötigt wird Entkoppeln Sie die Handhabung von Nachrichten aus einer Anwendung Verwenden Sie Samza, um die asynchrone Echtzeitberechnung zu implementieren Verwenden Sie die Stream-Verarbeitung, um eine höhere Abstraktionsebene als Messaging-Systeme bereitzustellen Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

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