Les cours de formation Apache Beam en local montrent comment implémenter les SDK Apache Beam dans une application Java ou Python qui définit un pipeline de traitement de données pour décomposer un gros ensemble de données en plus petits morceaux pour un traitement parallèle indépendant L'entraînement Apache Beam est disponible en "formation en direct sur site" ou en "formation en direct à distance" La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
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Rappelant/examinant les points clés des sujets abordés.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Formation: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Formation: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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Les exercices de laboratoire. Appliquer la théorie à partir du premier jour des jours suivants.
Dell
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
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The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
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Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
Apache Beam est un modèle de programmation unifiée et open source permettant de définir et d'exécuter des pipelines de traitement de données parallèles Sa puissance réside dans sa capacité à exécuter à la fois des pipelines batch et de streaming, l'exécution étant effectuée par l'un des backends de traitement distribué pris en charge par Apache: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark et Google Cloud Dataflow Apache Beam est utile pour les tâches ETL (Extraction, Transformation et Chargement) telles que le déplacement de données entre différents supports de stockage et sources de données, la transformation des données dans un format plus souhaitable et le chargement de données sur un nouveau système Dans cette formation en ligne instruite, les participants apprendront comment implémenter les SDK Apache Beam dans une application Java ou Python qui définit un pipeline de traitement de données pour décomposer un gros ensemble de données en plus petits morceaux pour un traitement parallèle indépendant À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez Apache Beam Utilisez un seul modèle de programmation pour effectuer à la fois le traitement par lots et le traitement de flux à partir de leur application Java ou Python Exécutez des pipelines dans plusieurs environnements Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Ce cours sera disponible Scala dans le futur S'il vous plaît contactez-nous pour organiser .
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