In dieser 2-tägigen Schulung "Apache Storm" lernen Sie ein skalierbares System zur nahe Echtzeit-Datenverarbeitung kennen, das sowohl innerhalb als auch außerhalb eines Hadoop-Clusters betrieben werden kann. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf das Zusammenwirken mit verschiedenen Komponenten des Hadoop-Ökosystems.
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Storm ist in der Lage, einen Datenstrom (Stream) in einer Bolt zu manipulieren, die mit Adaptern (Spouts) von den Daten-Emittenten abgegriffen werden. Dieses Grundprinzip kann beliebig variiert werden.
Die Teilnehmer machen sich mit dem Grundprinzip vertraut und lernen erste Konzepte für die Lösung von Standard-Aufgaben kennen.
Storm arbeitet wie alle skalierbaren Systeme nach dem Master-Worker-Prinzip. Weitere Komponenten sind erforderlich, um die Transaktionssicherheit zu gewährleisten. Prozesse in Storm kapseln parallele Ausführungsschritte.
In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer Einzelheiten einer physischen Implementierung für Storm kennen und nutzen die Kommandozeile, um erste praktische Erfahrungen mit Storm zu sammeln.
Üblicherweise werden Spouts entweder durch Erweiterung generischer Klassen um spezifische Merkmale oder auf der Basis spezifischer Interfaces implementiert.
Die Teilnehmer machen sich mit der Technik der Programmierung von Spouts vertraut und entwickeln eigene Lösungen.
Üblicherweise werden Bolts entweder durch Erweiterung generischer Klassen um spezifische Merkmale oder auf der Basis spezifischer Interfaces implementiert.
Die Teilnehmer machen sich mit der Technik der Programmierung von Bolts vertraut und entwickeln eigene Lösungen.
Eine Topologie in Storm ist die Beschreibung des Ablaufs der Verarbeitung, die wiederum geeignet auf die zur Verfügung stehenden Ressourcen abzubilden ist.
In diesem Abschnitt modellieren die Teilnehmer anhand von Beispielen die erforderlichen Topologien und legen den Grad der Parallelisierung fest.
In diesem Abschnitt werden verschiedene Themen der Nutzung von Storm im Hadoop-Cluster ausführlich behandelt.
Die Teilnehmer machen sich mit praktischen Aspekten wie beispielsweise Verfügbarkeit und Ausfallszenarien von Storm oder dem Logging und Monitoring vertraut. Darüber hinaus wird das Sizing von Storm und ZooKeeper besprochen. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Abgrenzung zu Kafka, Spark Streaming und Flume.
Für Storm existieren Erweiterungen, von denen hier stellvertretend Trident sowie das Blobstore-API aufgezählt werden sollen.
Die Teilnehmer lernen die wichtigsten Erweiterungen für Storm kennen und sammeln praktische Erfahrungen mit Trident.
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Zuletzt aktualisiert am 06.12.2023.
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