Plan du cours

Introduction

  • Traitement de flux vs traitement par lots
  • Traitement de flux axé sur l'analyse

Aperçu des Frameworks et des Langages de Programmation

  • Spark Streaming (Scala)
  • Kafka Streaming (Java)
  • Flink
  • Storm
  • Comparaison des fonctionnalités et des forces de chaque framework

Aperçu des Sources de Données

  • Données en temps réel sous forme d'une série d'événements au fil du temps
  • Sources de données historiques

Options de Déploiement

  • Dans le cloud (AWS, etc.)
  • Sur site (cloud privé, etc.)

Démarrage

  • Configuration de l'environnement de développement
  • Installation et configuration
  • Évaluation des besoins en analyse de données

Opération d'un Framework de Traitement de Flux

  • Intégration du framework de traitement de flux avec les outils Big Data
  • Traitement des flux d'événements (ESP) vs Traitement d'Événements Complexes (CEP)
  • Transformation des données d'entrée
  • Inspection des données de sortie
  • Intégration du framework de traitement de flux avec les applications et microservices existants

Dépannage

Synthèse et Conclusion

Pré requis

  • Expérience en programmation dans n'importe quel langage
  • Compréhension des concepts de Big Data (Hadoop, etc.)
 21 Heures

Nombre de participants


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