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课程大纲
介绍
Spark Streaming 功能和体系结构概述
- 支持的数据源
- 核心 API
准备环境
- 依赖
- Spark 和流式处理上下文
- 连接到 Kafka
处理消息
- 将入站消息解析为 JSON
- ETL 过程
- 启动流式处理上下文
执行窗口化 Stream Processing
- 滑动间隔
- 检查点传送配置
- 启动环境
对处理代码进行原型设计
- 连接到 Kafka 主题
- 使用 Paw 从数据源检索 JSON
- 变更和额外处理
流式传输代码
- 作业控制变量
- 定义要匹配的值
- 功能和条件
获取流输出
- 计数器
- Kafka 输出(匹配和不匹配)
故障 排除
总结和结论
要求
- 具有 Python 和 Apache Kafka 的经验
- 熟悉流处理平台
观众
- 数据工程师
- 数据科学家
- 程序员
7 小时
客户评论 (5)
与培训师的互动 一些相关的练习和实验 实践考试
Salim - SICPA SA
课程 - Administration of Kafka Message Queue
机器翻译
老师的互动方法,不是直截了当的故事,而是根据观众的问题采取行动。
Rens - Canon Medical Informatics Europe B.V.
课程 - Administration of Kafka Topic
机器翻译
实验室和幻灯片与豪尔赫的知识和对卡夫卡的热爱很好地结合在一起。
Willem - BMW SA
课程 - Apache Kafka for Developers
机器翻译
Sufficient hands on, trainer is knowledgable
Chris Tan
课程 - A Practical Introduction to Stream Processing
篦子技巧,例子,非常好的练习
Marek Konieczny - G2A.COM Limited
课程 - Kafka for Administrators
机器翻译