Apache Stormのトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、コンフルエント (Kafka の配布) を使用して、アプリケーションのリアルタイムデータ処理プラットフォームを構築および管理したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

• コンフルエントプラットフォームをインストールして構成します。
• は、Kafka をより簡単に実行するために、コンフルエント & #39; の管理ツールとサービスを使用します。
• は、受信ストリームデータを格納および処理します。
• は、Kafka クラスターを最適化および管理します。
• セキュリティで保護されたデータストリーム。

コースの形式

• インタラクティブな講義と討論。
• 多くの演習と練習.
• は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

• このコースは、オープンソースバージョンのコンフルエント: コンフルエントオープンソースに基づいています。
• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、既存のビッグデータストレージシステムや関連するソフトウェアアプリケーション、マイクロサービスと、さまざまなStream Processingフレームワークをセットアップし、統合する方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• SparkストリーミングやKafkaストリーミングなど、さまざまなStream Processingフレームワークをインストールして設定する。
• 業務に最適なフレームワークを理解し、選択する
。
• データを連続的、同時並行的に、レコードごとに処理する
。
• 既存のデータベース、データウェアハウス、データレイクなどとソリューションを統合する
。
• 最適なストリーム処理ライブラリをエンタープライズ・アプリケーションやマイクロサービスと統合する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、データエンジニア、データサイエンティスト、プログラマーを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者はApache Kafkaを使用して、Pythonプログラミングを使用して連続的なデータストリームの状態を監視および管理できるようになります。

Kafka Streamsは、データがKafkaメッセージングシステムとやり取りされるアプリケーションおよびマイクロサービスを構築するためのクライアントサイドライブラリです。伝統的に、 Apache Kafkaはメッセージプロデューサとコンシューマの間でデータを処理するためにApache SparkまたはApache Stormに依存していました。アプリケーション内からKafka Streams APIを呼び出すことで、データをKafka内で直接処理できます。処理のためにデータを別のクラスターに送信する必要がありません。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、Kafka Streamsを、ストリーム処理のためにApache Kafkaとの間でデータをやり取りする一連のサンプルJavaアプリケーションに統合する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Kafka Streamsの機能と他のストリーム処理フレームワークに対する利点を理解する
• Kafkaクラスタ内で直接ストリームデータを処理する
• KafkaおよびKafka Streamsと統合するJavaまたはScalaアプリケーションまたはマイクロサービスを書く
• 入力Kafkaトピックを出力Kafkaトピックに変換する簡潔なコードを書く
• アプリケーションをビルド、パッケージ化、およびデプロイする

観客

• 開発者

コースの 形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ノート

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するために、手配するために私達に連絡してください

Apache Samzaは、ストリーム処理用のオープンソースの準リアルタイムの非同期計算フレームワークです。メッセージングにはApache Kafkaを使用し、フォールトトレランス、プロセッサの隔離、セキュリティ、およびリソース管理にはApache Hadoop YARNを使用します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルのSamzaベースのプロジェクトの作成とジョブの実行を通じて参加者をウォーキングしながら、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の背後にある原則を紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Samzaを使用して、メッセージの生成と消費に必要なコードを単純化してください。
• アプリケーションからのメッセージの処理を切り離します。
• Samzaを使用して、ほぼリアルタイムの非同期計算を実装します。
• ストリーム処理を使用して、メッセージングシステムよりも高度な抽象化を提供します。

観客

• 開発者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) では、分散ストリームおよびバッチ データ処理の背後にある原則とアプローチを紹介し、参加者に Apache Flink でのリアルタイム データ ストリーミング アプリケーションの作成手順を説明します。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

データ分析アプリケーションを開発するための環境をセットアップします。 Apache Flink のグラフ処理ライブラリ (Gelly) がどのように機能するかを理解します。 Flink ベースのフォールト トレラントなデータ ストリーミング アプリケーションをパッケージ化、実行、監視します。多様なワークロードを管理します。高度な分析を実行します。マルチノード Flink クラスターをセットアップします。パフォーマンスを測定して最適化します。 Flink をさまざまな Big Data システムと統合します。 Flink の機能を他のビッグ データ処理フレームワークの機能と比較します。

このインストラクターによるライブ・トレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はライブ・ラボ環境でApache NiFiをデプロイし管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Apachi NiFiのインストールと設定
。
• データベースやビッグデータレイクを含む、異種分散データソースからのデータ取得、変換、および管理
。
• データフローを自動化します。
• ストリーミング分析を可能にする。
• データ取り込みにさまざまなアプローチを適用する
。
• Big Dataをビジネスインサイトに変換する
。

このインストラクター主導のライブ・トレーニングでは、Apache NiFiを使用して多くのデモ拡張機能、コンポーネント、プロセッサを開発しながら、フローベースプログラミングの基礎を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• NiFiのアーキテクチャとデータフローの概念を理解する
。
• NiFiとサードパーティのAPIを使って拡張機能を開発する
。
• 独自の Apache Nifi プロセッサをカスタム開発する
。
• 異種かつ一般的でないファイル形式やデータソースからリアルタイムデータを取得し、処理する
。

Apache Apexは、ストリームとバッチ処理を統合するYARNネイティブプラットフォームです。動作中のビッグデータを、スケーラブル、パフォーマンス、フォールトトレラント、ステートフル、安全、分散、簡単に操作できる方法で処理します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Apache Apexの統合ストリーム処理アーキテクチャを紹介し、Apex on Hadoopを使用して分散アプリケーションを作成する方法を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ソースとシンクのコネクタ、一般的なデータ変換などのデータ処理パイプラインの概念を理解する
• Apexアプリケーションの構築、スケーリング、最適化
• リアルタイムデータストリームを最小限のレイテンシで確実に処理します
• Apex CoreとApex Malharライブラリを使用して、迅速なアプリケーション開発を可能にします
• Apex APIを使用して、既存のJavaコードを作成して再利用する
• Apexを処理エンジンとして他のアプリケーションに統合する
• Apexアプリケーションの調整、テスト、スケーリング

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの練習と練習。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

Apache ビームは、並列データ処理パイプラインを定義および実行するためのオープンソースで統一されたプログラミングモデルです。It & #39; s パワーは、バッチとストリーミングパイプラインの両方を実行する能力にあり、ビーム & #39 のいずれかによって実行されています。サポートされている分散処理バックエンド: apache Apex、apache Flink、apache Spark、および Google クラウドデータフロー。Apache ビームは、異なるストレージ・メディアとデータ・ソース間でデータを移動したり、データをより望ましい形式に変換したり、新しいシステムにデータを読み込んだりするなど、ETL (抽出、変換、ロード) タスクに便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) では、ビッグデータセットを小さなチャンクに分解して独立したデータ処理パイプラインを定義する Java または Python アプリケーションで Apache ビーム sdk を実装する方法を学習します。並列処理

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• Apache ビームをインストールして設定します。
• は、1つのプログラミングモデルを使用して、Java または Python アプリケーションの以内から、バッチ処理とストリームプロセッシングの両方を実行します。
• は複数の環境でパイプラインを実行します。

観客

• 開発者

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習