Stream Processing with Kafka Streams Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die Apache Kafka willen integreren met bestaande databases en applicaties voor verwerking, analyse, enz.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Kafka Connect gebruiken om grote hoeveelheden data uit een database in Kafka-onderwerpen te importeren.
• Loggegevens gegenereerd door applicatieservers importeren in Kafka-onderwerpen.
• Make verzamelde gegevens beschikbaar maken voor streamverwerking.
• Gegevens uit Kafka-onderwerpen exporteren naar secundaire systemen voor opslag en analyse.

Apache Beam is een open source, uniform programmeermodel voor het definiëren en uitvoeren van parallelle gegevensverwerkingspijplijnen. De kracht ligt in de mogelijkheid om zowel batch- als streaming-pijplijnen uit te voeren, waarbij de uitvoering wordt uitgevoerd door een van de ondersteunde gedistribueerde verwerkingsback-ends van Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark en Google Cloud Dataflow. Apache Beam is handig voor ETL-taken (Extract, Transform en Load), zoals het verplaatsen van gegevens tussen verschillende opslagmedia en gegevensbronnen, het transformeren van gegevens naar een meer wenselijk formaat en het laden van gegevens op een nieuw systeem.

In deze live training onder leiding van een instructeur (op locatie of op afstand) leren deelnemers hoe ze de Apache Beam SDK's kunnen implementeren in een Java of Python applicatie die een gegevensverwerkingspijplijn definieert voor het opsplitsen van een grote dataset in kleinere brokken voor onafhankelijke, parallelle verwerking.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Apache Beam.
• Gebruik een enkel programmeermodel om zowel batch- als streamverwerking uit te voeren vanuit hun Java of Python toepassing.
• Voer pijplijnen uit in meerdere omgevingen.

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Deze cursus zal in de toekomst beschikbaar zijn Scala. Neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze instructeur-geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op ingenieurs die Confluent (een distributie van Kafka) willen gebruiken om een realtime gegevensverwerkingsplatform voor hun toepassingen te bouwen en te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Confluent Platform installeren en configureren.
• Confluents beheertools en -diensten gebruiken om Kafka makkelijker te runnen.
• Inkomende stroomgegevens opslaan en verwerken.
• Kafka-clusters optimaliseren en beheren.
• Datastromen beveiligen.

Indeling van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Deze cursus is gebaseerd op de open-source versie van Confluent: Confluent Open Source.
• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Apache Kafka is een verspreid streamingplatform. Het is de facto een standaard voor het bouwen van gegevenspijpleidingen en lost veel verschillende use-cases op rond gegevensverwerking: het kan worden gebruikt als berichtenwachtrij, gedistribueerd logboek, streamprocessor, enz.

We beginnen met wat theorie achter datapijplijnen in het algemeen en gaan dan verder met fundamentele concepten achter Kafka. We zullen ook belangrijke componenten ontdekken zoals Kafka Streams en Kafka Connect.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) introduceert de principes en benaderingen achter gedistribueerde stream- en batchgegevensverwerking, en begeleidt deelnemers bij het maken van een real-time toepassing voor gegevensstreaming in Apache Flink.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet een omgeving op voor het ontwikkelen van toepassingen voor data-analyse.
• Begrijp hoe de grafische verwerkingsbibliotheek van Apache Flink (Gelly) werkt.
• Verpak, voer uit en bewaak op Fusen gebaseerde, fouttolerante toepassingen voor gegevensstreaming.
• Beheer diverse workloads.
• Voer geavanceerde analyses uit.
• Stel een Flink-cluster met meerdere knooppunten in.
• Meet en optimaliseer prestaties.
• Integreer Flink met verschillende Big Data systemen.
• Vergelijk de mogelijkheden van Flink met die van andere frameworks voor de verwerking van big data.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing raamwerken kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
• Begrijp en selecteer het meest geschikte raamwerk voor de taak.
• Verwerken van gegevens continu, gelijktijdig en record voor record.
• Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, enz.
• Integreer de meest geschikte bibliotheek voor streamverwerking met bedrijfsapplicaties en microservices.

Deze cursus is bedoeld voor enterprise-architecten, ontwikkelaars, systeembeheerders en iedereen die een gedistribueerd berichtensysteem met hoge doorvoer wil begrijpen en gebruiken. Als u meer specifieke vereisten heeft (bijvoorbeeld alleen systeembeheer), kan deze cursus worden aangepast om beter aan uw behoeften te voldoen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-engineers, datawetenschappers en programmeurs die Apache Kafka functies willen gebruiken in datastreaming met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Apache Kafka gebruiken om de omstandigheden in continue gegevensstromen te bewaken en te beheren met behulp van Python programmering.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars die Apache Kafka streamverwerking willen implementeren zonder code te schrijven.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Confluent KSQL.
• Stel een stroomverwerkingspijplijn in met alleen SQL opdrachten (geen Java of Python codering).
• Voer gegevensfiltering, transformaties, aggregaties, joins, windowing en sessionization volledig uit in SQL.
• Ontwerp en implementeer interactieve, continue query's voor streaming ETL en realtime analyses.

In deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (ter plaatse of op afstand) leren deelnemers hoe ze Apache NiFi kunnen implementeren en beheren in een live labomgeving.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Apachi NiFi.
• Bron, transformeer en beheer gegevens uit ongelijksoortige, gedistribueerde gegevensbronnen, waaronder databases en big data lakes.
• Automatiseer gegevensstromen.
• Schakel streaminganalyse in.
• Pas verschillende benaderingen toe voor gegevensopname.
• Transformeer Big Data en naar zakelijke inzichten.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland leren deelnemers de basisprincipes van flow-based programmeren terwijl ze een aantal demo-extensies, componenten en processors ontwikkelen met behulp van Apache NiFi.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de architectuur en dataflowconcepten van NiFi.
• Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
• Op maat ontwikkelen van hun eigen Apache Nifi processor.
• Neem real-time gegevens op en verwerk ze uit ongelijksoortige en ongebruikelijke bestandsindelingen en gegevensbronnen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-engineers, datawetenschappers en programmeurs die Spark Streaming functies willen gebruiken bij het verwerken en analyseren van realtime gegevens.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om Spark Streaming te gebruiken om live datastromen te verwerken voor gebruik in databases, bestandssystemen en live dashboards.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die traditionele architectuur willen transformeren naar een zeer gelijktijdige, op microservices gebaseerde architectuur met behulp van Spring Cloud, Kafka, Docker, Kubernetes en Redis.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op voor het bouwen van microservices.
• Ontwerp en implementeer een zeer gelijktijdig ecosysteem voor microservices met behulp van Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker en Kubernetes.
• Transformeer monolithische en SOA-services naar op microservices gebaseerde architectuur.
• Hanteer een DevOps-aanpak bij het ontwikkelen, testen en vrijgeven van software.
• Zorg voor een hoge mate van gelijktijdigheid tussen microservices in productie.
• Bewaak microservices en implementeer herstelstrategieën.
• Voer prestatieafstemming uit.
• Leer meer over toekomstige trends in de architectuur van microservices.