Модели и паттерны управления приложениями распределенной обработки данных на Kubernetes

4-х часовой практический мастер-класс о моделях и ключевых паттернах управления распределенными приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes.

 

Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
MK-K8S
05 ноября 2024
12 000 руб. 4 ак.часов
Количество дней: 1
Дистанционный
Регистрация

Информация о мастер-классе

Apache Spark — фрэймворк распределенной обработки больших данных с открытым исходным кодом, реализующий микро-пакетную архитектуру.

Apache Flink – фрэймворк распределенной обработки больших данных с открытым исходным кодом, используемый в высоконагруженных приложениях обработки больших данных.

На мастер-классе вы будете настраивать и запускать в кластере Managed Service for Kubernetes приложения обработки данных, как в пакетном, так и в потоковом режимах на Apache Spark и Apache Flink, соответственно.

Практические занятия будут проводиться в 2 этапа:

  • Подготовка рабочего окружения;
  • Настройки и запуск в Kubernetes приложений пакетной и потоковой обработки данных на Apache Spark и Apache Flink;

Участники получат раздаточные материалы, а также набор упражнений с целью закрепления полученных навыков.

Аудитория: архитекторы платформ данных, инженеры данных, разработчики, DevOps-, DataOps- инженеры.

Уровень подготовки:

специальной подготовки не требуется, все будет происходить в интерактивной среде подготовленной нашей школой, в Yandex Cloud

Продолжительность курса: 4 академических часа, дистанционно

 Стоимость: 12.000 рублей

Дата проведения: 5 ноября 2024 года

Программа мастер-класса

  1. Сравнительный анализ менеджеров ресурсов приложений распределенной обработки данных, какие преимущества дает Kubernetes: теория
  2. Разбор паттернов управления приложениями потоковой обработки Apache Spark и Apache Flink: теория, практическое задание, разбор кэйсов
  3. Разбор паттернов управления приложениями пакетной обработки Apache Spark и Apache Flink: теория, практическое задание, разбор кэйсов
  4. Apache Beam как унифицированная модель для описания трансформаций данных: теория, практическое задание, разбор кэйсов
  5. Реализация CI/CD для приложений потоковой обработки данных (на примере Apache Flink и Apache Spark): теория, практическое задание, разбор кэйсов
  6. Реализация CI/CD для приложений пакетной обработки данных (на примере Apache Flink и Apache Spark): теория, практическое задание, разбор кэйсов

Чтобы записаться на курс MK-K8S: Модели и паттерны управления приложениями распределенной обработки данных на Kubernetes позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.

Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Поиск по сайту