Apache Kafka Počítačové Kurzy

This course is for enterprise architects, developers, system administrators and anyone who wants to understand and use a high-throughput distributed messaging system. If you have more specific requirements (e.g. only system administration side), this course can be tailored to better suit your needs.

Apache Samza is an open-source near-realtime, asynchronous computational framework for stream processing. It uses Apache Kafka for messaging, and Apache Hadoop YARN for fault tolerance, processor isolation, security, and resource management.

This instructor-led, live training introduces the principles behind messaging systems and distributed stream processing, while walking participants through the creation of a sample Samza-based project and job execution.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use Samza to simplify the code needed to produce and consume messages.
- Decouple the handling of messages from an application.
- Use Samza to implement near-realtime asynchronous computation.
- Use stream processing to provide a higher level of abstraction over messaging systems.

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Kafka Streams is a client-side library for building applications and microservices whose data is passed to and from a Kafka messaging system. Traditionally, Apache Kafka has relied on Apache Spark or Apache Storm to process data between message producers and consumers. By calling the Kafka Streams API from within an application, data can be processed directly within Kafka, bypassing the need for sending the data to a separate cluster for processing.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Kafka Streams into a set of sample Java applications that pass data to and from Apache Kafka for stream processing.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand Kafka Streams features and advantages over other stream processing frameworks
- Process stream data directly within a Kafka cluster
- Write a Java or Scala application or microservice that integrates with Kafka and Kafka Streams
- Write concise code that transforms input Kafka topics into output Kafka topics
- Build, package and deploy the application

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Notes

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange

In this instructor-led, live training in České republice (onsite or remote), participants will learn how to set up and integrate different Stream Processing frameworks with existing big data storage systems and related software applications and microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure different Stream Processing frameworks, such as Spark Streaming and Kafka Streaming.
- Understand and select the most appropriate framework for the job.
- Process of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion.
- Integrate Stream Processing solutions with existing databases, data warehouses, data lakes, etc.
- Integrate the most appropriate stream processing library with enterprise applications and microservices.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Confluent (a distribution of Kafka) to build and manage a real-time data processing platform for their applications.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Confluent Platform.
- Use Confluent's management tools and services to run Kafka more easily.
- Store and process incoming stream data.
- Optimize and manage Kafka clusters.
- Secure data streams.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- This course is based on the open source version of Confluent: Confluent Open Source.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Kafka is a distributed streaming platform. It is de facto a standard for building data pipelines and it solves a lot of different use-cases around data processing: it can be used as a message queue, distributed log, stream processor, etc.

We'll start with some theory behind data pipelines in general, then continue with fundamental concepts behind Kafka. We'll also discover important components like Kafka Streams and Kafka Connect.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at developers who wish to transform traditional architecture into a highly concurrent microservices-based architecture using Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes and Redis.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment for building microservices.
- Design and implement a highly concurrent microservices ecosystem using Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker and Kubernetes.
- Transform monolithic and SOA services to microservice based architecture.
- Adopt a DevOps approach to developing, testing and releasing software.
- Ensure high concurrency among microservices in production.
- Monitor microservices and implement recovery strategies.
- Carry out performance tuning.
- Learn about future trends in microservices architecture.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at developers who wish to integrate Apache Kafka with existing databases and applications for processing, analysis, etc.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use Kafka Connect to ingest large amounts of data from a database into Kafka topics.
- Ingest log data generated by an application servers into Kafka topics.
- Make any collected data available for stream processing.
- Export data from Kafka topics into secondary systems for storage and analysis.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at sysadmins who wish to set up, deploy, manage and optimize an enterprise-grade Kafka cluster.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up and administer a Kafka Cluster.
- Evaluate the benefits and disadvantages of deploying Kafka on-premise vs in the cloud.
- Deploy and monitor Kafka in using various on-premise and cloud environment tools.

Apache Kafka je software zpracovávající datový proud pro zpracování datových kanálů v reálném čase. Při Apache Kafka a otevřeném systému je ohroženo zabezpečení sítě a jsou ohroženy citlivá data.

Tento instruktor vedený, živý trénink (na pracovišti nebo vzdáleně) je zaměřen na softwarové testery, kteří chtějí implementovat opatření pro zabezpečení sítě do aplikace Apache Kafka.

Na konci tohoto školení budou účastníci moci:

- Nasaďte Apache Kafka na server založený na shluku.
- Implementujte šifrování SSL, abyste zabránili útokům.
- Přidejte ověřování seznamu ACL ke sledování a řízení přístupu uživatelů.
- Zajistěte, aby důvěryhodní klienti měli přístup k clusterům Kafka s ověřováním SSL a SASL.

Formát kurzu

- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Hodně cvičení a cviku.
- Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

- Chcete-li požádat o vlastní školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím.

SMACK je sbírka softwaru datové platformy, a to Apache Spark, Apache Mesos, Apache Akka, Apache Cassandra, a Apache Kafka. Pomocí SMACK stack, uživatelé mohou vytvořit a rozšiřovat platformy pro zpracování dat.

Tento instruktor vedený, živý trénink (online nebo on-site) je zaměřen na vědce údajů, kteří chtějí použít SMACK stack k budování datových zpracovatelských platforem pro řešení velkých dat.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Vytvořte architekturu datového potrubí pro zpracování velkých dat. Rozvíjet infrastrukturu klastru s Apache Mesos a Docker. Analýza dat pomocí Spark a Scala. Řízení nestrukturovaných dat pomocí Apache Cassandra.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Apache Kafka je platformou pro zpracování toku s otevřeným zdrojem, která poskytuje rychlou, spolehlivou a nízkou frekvencí platformu pro zpracování analýzy dat v reálném čase. Apache Kafka lze integrovat s dostupnými programovacími jazyky, jako je Python.

Tento instruktor vedený, živý trénink (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry dat, vědce dat a programátory, kteří chtějí používat Apache Kafka funkce v přenosu dat s Python.

Do konce tohoto tréninku budou účastníci schopni používat Apache Kafka k monitorování a správě podmínek v průběžných datových toků pomocí Python programování.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.

Apache Spark Streaming je skalovatelný open source streamový systém, který umožňuje uživatelům zpracovávat data v reálném čase z podporovaných zdrojů. Spark Streaming Umožňuje nesprávně tolerující zpracování datových toků.

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na inženýry dat, vědce dat a programátory, kteří chtějí používat funkce Spark Streaming při zpracování a analýze dat v reálném čase.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni používat Spark Streaming k zpracování živých datových toků pro použití v databázích, souborových systémech a živých panelech.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.