introtostreamprocessing
21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)
El procesamiento de flujo se refiere al procesamiento en tiempo real de "datos en movimiento", es decir, realizar cálculos sobre datos a medida que se reciben. Dichos datos se leen como flujos continuos de fuentes de datos tales como eventos de sensores, actividad de usuarios de sitios web, transacciones financieras, transferencias de tarjetas de crédito, transmisiones de clics, etc. Los marcos de procesamiento de flujos pueden leer grandes volúmenes de datos entrantes y proporcionar información valiosa casi instantáneamente.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (in situ o remoto), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos de Procesamiento de Stream con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y aplicaciones de software y microservicios relacionados.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Introducción
Procesamiento de flujo vs procesamiento por lotes
Procesamiento de flujo enfocado en Analytics
Marcos generales y lenguajes de programación
Spark Streaming (Scala)
Kafka Streaming (Java)
Flink
Tormenta
Comparación de características y fortalezas de cada marco
Descripción general de las fuentes de datos
Datos en vivo como una serie de eventos en el tiempo
Fuentes de datos históricos
Opciones de implementación
En la nube (AWS, etc.)
Local (nube privada, etc.)
Configuración del entorno de desarrollo
Instalando y Configurando
Evaluar sus necesidades de análisis de datos
Integración de Streaming Framework con Big Data Tools
Transformando los datos de entrada
Inspección de los datos de salida
Integración del marco de procesamiento de flujo con aplicaciones existentes y microservicios
Solución de problemas
Resumen y conclusión
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