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コース概要
導入
- ストリーム処理とバッチ処理
- 分析に重点を置いたストリーム処理
概要フレームワークと Programming Languages
- Spark Streaming (Scala)
- Kafka ストリーミング (Java)
- フリンク
- 嵐
- 各フレームワークの特徴と強みの比較
データソースの概要
- 時間の経過に伴う一連のイベントとしてのライブ データ
- 履歴データソース
導入オプション
- クラウド上(AWS等)
- オンプレミス(プライベートクラウドなど)
はじめる
- 開発環境のセットアップ
- インストールと設定
- Data Analysis のニーズを評価する
ストリーミングフレームワークの運用
- ストリーミング フレームワークと Big Data ツールの統合
- イベント Stream Processing (ESP) と複合イベント処理 (CEP)
- 入力データの変換
- 出力データの検査
- Stream Processing フレームワークと既存のアプリケーションとの統合 Microservices
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- Programmingいずれかの言語での経験
- ビッグデータの概念(Hadoopなど)を理解していること 。
21 時間
お客様の声 (1)
Sufficient hands on, trainer is knowledgable