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Programa práctico en Apache Flink

Detalle del plan de formación

Este curso pretende introducir al alumno en uno de los nuevos frameworks con más proyección en el desarrollo de proyectos Big Data. Apache Spark supuso una mejora muy grande en relación a las aplicaciones MapReduce. Pero por desgracia Spark tiene sus limitaciones, sobre todo cuando hablamos de procesamiento Real Time, ya que Spark solo realiza una aproximación que puede calificarse como Near Real Time. A grandes rasgos Apache Flink tiene las ventajas de Spark pero las mejora ampliamente y además alcanza en su parte de Streaming la calificación de Real Time.

Este curso comenzará con una introducción a Apache Flink que consistirá en poner en contexto este framework y compararlo con otros similares como pueden ser Spark o Storm, entendiendo la arquitectura. Se abordará el desarrollo de aplicaciones en distintos entornos.

Se detallarán las partes básicas de Flink: Flink Batch, Flink Streaming, Table Api, SQL. Todas estas partes de Flink se impartirán de la manera más practica posible, implementado diversos ejercicios que ayudarán al alumno a familiarizarse con el framework.

Temario

  • Introducción a Apache Flink
    • El contexto de Flink: Comparación con Spark.
    • Arquitectura de Flink
    • Instalar el entorno en local
    • Instalar en arquitectura yarn
    • Integración en Ambari/Hortonworks
    • Integrar en Zeppelin
    • Desarrollo con IntelliJ
  • Conceptos básicos
    • Dataset y DataStream
    • Anatomia de un programa Flink
    • Ejecución Lazy
    • Funciones de transformación
    • Tipos de Datos soportados
    • Accumulators & Counters
    • Plan de ejecución: Web Interface
    • Ejercicios
  • Flink Batch
    • Transformaciones en DataSet
    • Data Sources
    • Data Sinks
    • Variables de tipo Broadcast
    • Distributed Cache
    • Ejercicios
  • Flink Streaming
    • Transformaciones en DataStream
    • Data Sources
    • Data Sinks
    • Ejercicios
    • Integración con Kafka
    • Integración con Twitter
    • Event Time
    • Processing Time
    • Ingestion Time
    • Watermarks
    • Ejercicios
    • Window Assigners
    • Funciones Window
    • Triggers
    • Ejercicios
  • Table API
    • Registro de tablas
    • Operaciones
    • Sintaxis
    • Ejercicios
  • SQL Flink
    • SQL on Batch Tables
    • SQL on Streaming Tables
    • Ejercicios

Casos prácticos

  • Se realizarán ejercicios prácticos de Flink con lenguaje Scala.
  • Integración con Kafka. Hablando de la gran utilidad que supone esta integración en casos reales de proyectos de Big Data.

Material

Es recomendable que el usuario que desee aplicar lo aprendido en el curso online disponga de un equipo de al menos 8Gb de memoria RAM, la CPU sea de 64bits con 4 cores, hortonworks sandbox 2.5.

DevAcademy puede valorar la creación de máquinas virtuales en Cloud dependiendo del caso para que el alumno pueda optimizar su aprendizaje independientemente de los recursos de hardware que disponga (contacta con nosotros)

Requisitos y conocimientos previos

El alumno debe tener unos conocimientos mínimos de big data, lenguaje scala (o al menos de java), hdfs, y es recomendable conocer SQL.

Fechas, horario y lugar

Los cursos de DevAcademy son en horario NO LABORAL los VIERNES (16hrs – 21hrs) y SÁBADOS (9hrs-14hrs), pensado para que puedan asistir aquellos que estén trabajando.

FECHAS: Fines de semana no consecutivos. 21/04-22/04, 05/05-06/05, 19/05-20/05 de 2017

El curso tendrá lugar en las aulas situadas en las instalaciones DevAcademy

Responsabilidades profesor

  • Presentar el contenido conforme lo presentado en el programa de formación
  • Dar acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado
  • Proveer de local para impartir la formación

Responsabilidades alumno

Participar en la formación en el periodo determinado, trayendo un notebook con los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:

  • Mínimo de 4GB de memoria RAM
  • Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD).
  • Habilitada la virtualización tanto en software como hardware
  • Poseer privilegios de administración

Observaciones importantes

Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno

Cancelaciones
Los plazos para el cancelamiento de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
En caso de cancelamiento fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación

Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase. Es posible que días antes se envie un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.

 



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