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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
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Une pratique suffisante, le formateur est compétent
Chris Tan
Formation - A Practical Introduction to Stream Processing
Traduction automatique