Ziel des Workshops ist eine praktische Einführung in Apache Flink. Der Fokus liegt auf der Überwindung von Einstiegshürden. Konzepte und praxisnahe Beispiele werden gleichermaßen erarbeitet.
Abgrenzung zu klassischen Extract-Transform-Load (ETC) -Prozessen
Parallel-Stream Verarbeitung
Semantiken: Zeit, Zustand und Konsistenz
Hello World mit Apache Flink
Die Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung
Einbettung in Java-Projekte (Apache Maven)
Die Architektur von Apache Flink
Daten-Transfers
Event-Time Verarbeitung
Zustandsverwaltung: Checkpoints, Savepoints und Recovery
Jobs im Detail
Die DataStream API
Time-Based und Window Operators
Anbindung externer Systeme
Filesystem
Apache Kafka
Machine Learning mit Flink ML
Classification
Clustering
Feature Engineering
Betrieb:
Kurzeinführung für Entwickler
Best Praticies für Cluster: Docker oder Standalone?
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Software-Entwickler (Java) und Data-Scientists, die Apache Flink für Pipeline-Processing und Predictive Analytics verwenden möchten.
Die Teilnehmer sollten über gute Programmierkenntnisse in Java, Erfahrung im Umgang mit einer IDE (z.B. IntelliJ, Eclipse) und Grundkenntnisse Datentransformationen und Machine Learning verfügen.
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