
Lokální instruktorem vedené Apache Kafka školení České republice.
Reference
Že každé téma bylo rozšířením předchozího. Trenér byl velmi milý a ochotný.
Pavel Ignatov - Пейсейф България ЕООД
Kurz: Microservices with Spring Cloud and Kafka
Machine Translated
Trenér měl tak rozsáhlé znalosti a zkušenosti, že dokázal odpovědět na každou otázku položenou v oblasti školení. Musíte se jen zeptat.
Powszechny Zakład Ubezpieczeń Spółka Akcyjna
Kurz: Kafka for Administrators
Machine Translated
dobrá poměr teorie k výkonu, pěkná schopnost zaujmout posluchače během teorie
Powszechny Zakład Ubezpieczeń Spółka Akcyjna
Kurz: Kafka for Administrators
Machine Translated
Všechny.
Jean-Michel Bidon
Kurz: Kafka for Administrators
Machine Translated
Apache Kafka Návrh Školení
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Last Updated: