Menu Zamknij

Przetwarzanie strumieni danych w środowiskach Big Data

Harmonogram

Dzień 1

  • Big Data Stream Processing – wprowadzenie
  • Apache Kafka jako broker wiadomości

Dzień 2

  • Spark Streaming
  • Spark Structured Streaming
  • Kafka Streams

Dzień 3

  • Wprowadzenie do Apache Flink

Wprowadzenie

Przetwarzanie strumieni danych (stream data processing) z roku na rok zyskuje na znaczeniu w szczególności w przypadku rozwiązań Big Data. Jest ono wymagane w wielu uznanych architekturach, oferuje możliwości, które nie sposób osiągnąć przy tradycyjnym/wsadowym przetwarzaniu danych.

Kurs Przetwarzanie strumieni danych w środowiskach Big Data wprowadza uczestników w świat mechanizmów przetwarzania strumieni danych oraz najważniejszych narzędzi Big Data, które taki typ przetwarzania udostępniają.

Zakres szkolenia obejmuje: podstawy platformy Kafka jako brokera wiadomości, Spark Streaming, Spark Structured Streaming, Kafka Streaming, a także wprowadzenie platformy Flink.

Innymi słowy, szkolenie zawiera wprowadzenie do przetwarzania strumieni danych w środowiskach Big Data oraz przegląd najważniejszych rozwiązań począwszy od najprostszych, aż po najbardziej skomplikowane.

Szkolenie prowadzone we współpracy z firmą Sages.

Podstawowe cele szkolenia

  • Zrozumienie najważniejszych mechanizmów przetwarzania strumieni danych
  • Poznanie najważniejszych narzędzi przetwarzania strumieni danych Big Data wraz z ich możliwościami oraz specyfiką, która je wyróżnia.
  • Implementacja szeregu praktycznych procesów przetwarzających strumienie danych

Główne zalety

  • Jedno z niewielu szkoleń na rynku adresujących tematykę przetwarzania strumieni danych, dokonując kompleksowego przeglądu jej mechanizmów i narzędzi
  • Kurs przechodzi od najbardziej podstawowych zagadnień do najbardziej złożonych co pozwala opanować skomplikowany świat przetwarzania strumieni danych
  • Narzędzia Apache są możliwe do uruchomienia w rozwiązaniach lokalnych (on-premise), ale także dostępne są na platformach chmurowych
  • Praktyka przed teorią – wszystkie szkolenia technologiczne prowadzone są w formie warsztatowej. Konieczna teoria jest wyjaśniana na przykładzie praktycznych zadań
  • Konkretne umiejętności – w ramach każdego szkolenia rozwijamy praktyczne umiejętności związane z daną technologią i tematyką
  • Nauka z praktykami – wszyscy trenerzy na co dzień pracują w projektach, gwarantuje to dostęp do eksperckiej wiedzy i praktycznego know-how

Dla kogo?

  • Twórcy rozwiązań Big Data, którzy rozpoczynają swoją przygodę ze strumieniami danych
  • Programiści chcący poznać mechanizmy i narzędzia przetwarzania strumieni danych w systemach Big Data
  • Projektanci systemów Big Data, którzy rozpoczynają projekty przetwarzające strumienie danych i muszą dokonać wyboru odpowiednich narzędzi, lub zaktualizować wiedzę na ich temat

Wymagania

Struktura Kursu

Kurs podzielony jest na tematy. Każdy z tematów obejmuje wykładowy materiał wprowadzający i zestaw ćwiczeń/zadań/tutoriali, który w praktyczny sposób pozwala zaznajomić się z przedstawianym tematem.

Materiał wykładowy ilustrowany jest slajdami z dużą liczbą przykładów.

Materiał praktyczny ma charakter zadań/warsztatów/tutoriali do samodzielnego wykonania.

Lista Tematów

Dzień 1

  1. Big Data Stream Processing – wprowadzenie
  2. Apache Kafka jako broker wiadomości

Dzień 2

  1. Spark Streaming
  2. Spark Structured Streaming
  3. Kafka Streams

Dzień 3

  1. Wprowadzenie do Apache Flink
  1. Projekt finałowy