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課程簡介
介紹
- Apache Beam 與 MapReduce、Spark Streaming、Kafka Streaming、Storm 和 Flink
安裝與設定Apache Beam
Apache Beam 功能和架構概述
- 梁模型、SDK、梁管道流道
- 分散式處理後端
瞭解 Apache Beam Programming 模型
- 管道的執行方式
運行示例管道
- 準備 WordCount 管道
- 在本地執行 Pipeline
設計管道
- 規劃結構、選擇轉換以及確定輸入和輸出方法
創建管道
- 編寫驅動程式並定義管道
- 使用 Apache Beam 類
- 數據集、轉換、I/O、數據編碼等
執行管道
- 在本地、遠端電腦和公共雲上執行管道
- 選擇運行器
- 特定於 Runner 的配置
測試和除錯 Apache Beam
- 使用類型提示模擬靜態類型
- 管理 Python 管道依賴項
處理有界和無界數據集
- 視窗化和觸發器
使您的管道可重用且可維護
創建新的數據源和接收器
- Apache Beam 源 API 和接收器 API
將 Apache Beam 與其他 Big Data 系統集成
- 阿帕奇 Hadoop， Apache Spark， Apache Kafka
故障排除
總結和結論
最低要求
- Python Programming 的經驗。
- 使用 Linux 命令行的經驗。
觀眾
- 開發人員
14 時間：
