Los cursos de capacitación en vivo de Apache Beam, en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de prácticas interactivas cómo implementar los SDK de Apache Beam en una aplicación Java o Python que define una canalización de procesamiento de datos para descomponer un conjunto de big data en fragmentos más pequeños para un procesamiento paralelo e independiente.
La capacitación de Apache Beam está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La formación en directo en línea (también conocida como "formación remota en directo") se lleva a cabo a través de un escritorio interactivo remoto. La formación in situ en directo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Mississippi o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Mississippi.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
MS, Flowood - Market Street
232 Market Street, Flowood, united states, 39232
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's ...
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's Sporting Goods en la calle Lakeland Drive.
Apache Beam es un modelo de programación unificada de fuente abierta para definir y ejecutar tuberías de procesamiento de datos en paralelo Su poder radica en su capacidad para ejecutar canalizaciones por lotes y streaming, y la ejecución se lleva a cabo por uno de los backends de procesamiento distribuido admitidos por Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark y Google Cloud Dataflow Apache Beam es útil para tareas ETL (Extraer, Transformar y Cargar), como mover datos entre diferentes medios de almacenamiento y fuentes de datos, transformar datos en un formato más deseable y cargar datos en un nuevo sistema En este entrenamiento en vivo instrumentado (in situ o remoto), los participantes aprenderán a implementar los SDK de Apache Beam en una aplicación Java o Python que define un canal de procesamiento de datos para descomponer un gran conjunto de datos en trozos más pequeños para un procesamiento paralelo independiente Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar Apache Beam Use un único modelo de programación para llevar a cabo el procesamiento por lotes y de flujo desde su aplicación Java o Python Ejecutar tuberías en múltiples entornos Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Este curso estará disponible Scala en el futuro Por favor contáctenos para hacer arreglos .
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