Apache Kafka Zertifizierungstraining - eLearning

450,00 EUR

  • 50 hours
eLearning

Die Kafka-Zertifizierung von AVC ermöglicht es Ihnen, zu lernen, wie man große Datenmengen effizient mit einer Vielzahl von Werkzeugen verarbeitet. Diese Schulung wird Ihnen helfen, Ihre Expertise in Big Data Analytics zu verbessern. Mit unserem Blended-Learning-Ansatz beherrschen Sie die Grundlagen von Apache Kafka und erkunden dessen praktische Anwendungen. Tauchen Sie ein in einen innovativen Lehrplan, der von Branchenexperten erstellt wurde, und erwerben Sie die beruflichen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um als Kafka-Entwickler zu glänzen.

Hauptmerkmale

Sprache

Kurs und Material sind auf Englisch

Niveau

Anfänger - Fortgeschrittene für angehende Daten-Ingenieure

Zugang

1 Jahr Zugang zur Selbstlern-eLearning-Plattform rund um die Uhr

9,5 Stunden Videomaterial

mit einer empfohlenen Lernzeit von 50 Stunden

Fallstudie

Beinhaltet 1 branchenspezifische Fallstudie

Keine Prüfung

Es gibt keine Prüfung für den Kurs, aber die Studierenden erhalten ein Zertifikat über die abgeschlossene Ausbildung

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Lernergebnisse

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

Grundlagen von Apache Kafka verstehen

Lernen Sie die Architektur und die Kernkomponenten von Kafka kennen, einschließlich Produzenten, Konsumenten, Broker, Themen, Partitionen und Protokolle.

Kafka-Betrieb beherrschen

Erfahren Sie, wie Sie Kafka-Umgebungen überwachen, Fehler beheben und instand halten können.

Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines

Entwickeln Sie die Fähigkeit, Echtzeit-Datenpipelines mit Kafka-Produzenten und -Konsumenten zu entwerfen und zu implementieren.

Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit und Skalierbarkeit

Strategien für Datendauerhaftigkeit, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit in auf Kafka basierenden Systemen implementieren.

Kurszeitplan

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  1. Einführung in Apache Kafka

    Lektion 01

    • Überblick über Big Data
    • Big-Data-Analytik
    • Nachrichtensystem
    • Überblick über Kafka
    • Kafka-Komponenten und Architektur
    • Kafka-Cluster
    • Anwendungsfälle in der Kafka-Industrie
    • Demo: Kafka und Zookeeper installieren
    • Demo: Einzelknoten Single-Multi-Broker-Cluster
  2. Kafka-Produzent

    Lektion 02

    • Überblick über den Produzenten und seine Architektur
    • Kafka-Produzentenkonfiguration
    • Nachrichten senden
    • Serialisierer
    • Partitionen
  3. Kafka-Verbraucher

    Lektion 03

    • Abfragezyklus
    • Konfiguration des Verbrauchers
    • Commit und Offset
    • Hörer neu ausbalancieren
    • Datensätze mit einem spezifischen Offset verarbeiten
    • Deserialisierungsprogramme
  4. Kafka-Betrieb und Leistungsoptimierung

    Lektion 04

    • Lernziele
    • Replikationen
    • Speicher
    • Konfiguration in zuverlässigem System
  5. Kafka-Cluster-Architektur und Verwaltung von Kafka

    Lektion 05

    • Multi-Cluster-Architektur
    • Spiegelmacher
    • Kafka verwalten
    • Dynamische Konfigurationsänderungen
    • Konsolen-Produzentenwerkzeug
    • Konsolenverbraucherwerkzeug
  6. Kafka-Überwachung und Schema-Registry

    Lektion 06

    • Überwachung
    • Kafka Schema Registry und Avro
    • Komponenten des Kafka-Schema-Registers
    • Funktionsweise des Kafka Schema Registry
  7. Kafka Streams und Kafka Connectors

    Lektion 07

    • Architektur, Funktionsweise und Komponenten von Kafka Streams
    • Stream-Konzepte und Funktionsweise
    • Kafka-Konnektoren
  8. Integration von Kafka mit Storm

    Lektion 08

    • Architektur und Komponenten von Apache Storm
    • Apache-Storm-Topologie
    • Kafka-Spout
    • Integration von Apache Storm und Kafka
  9. Integration von Kafka mit Spark und Flume

    Lektion 09

    • Grundlagen von Spark - RDD, Datensätze und Transformationen und Aktionen
    • Funkenstrom
    • Integration von Spark mit Kafka
    • Flume
    • Flume-Kafka-zu-HDFS-Konfiguration
  10. Admin-Client und Absicherung von Kafka

    Lektion 10

    • Admin-Klient
    • Kafka-Sicherheit
    • Sicherheitskomponenten von Kafka
    • SSL in Kafka konfigurieren
    • Sicherung mit ACLs
Apache Kafka Kurs

Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?

Ein Zertifizierungskurs für Apache Kafka eignet sich ideal für eine Vielzahl von Fachleuten und Personen, die ihre Fähigkeiten im Bereich Datenstreaming, Echtzeitanalytik und verteilte Systeme verbessern möchten.

Softwareentwickler

Daten-Ingenieure

Big-Data-Experten

DevOps-Ingenieure

Systemadministratoren

Fachkräfte für Business Intelligence (BI)

Lösungsarchitekten

Studenten und Hochschulabsolventen

Beginnen Sie jetzt den Kurs

Voraussetzungen

Es gibt keine formellen Voraussetzungen, um den Kurs zu belegen. Die Voraussetzungen für die Teilnahme an einem Apache Kafka Zertifizierungstraining sind im Allgemeinen minimal, aber ein grundlegendes Verständnis bestimmter Konzepte und Technologien wird Ihr Lernerlebnis erheblich verbessern.

Grundkenntnisse in der Programmierung

  • Sprachen: Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Java, Python oder Scala sind nützlich, da Kafka üblicherweise in diesen Umgebungen verwendet wird.
  • Verständnis der Konzepte: Kenntnisse in objektorientierter Programmierung (OOP), Datenstrukturen und grundlegenden Algorithmen sind vorteilhaft.

Verständnis verteilter Systeme

  • Konzepte: Vertrautheit mit den Grundlagen verteilter Systeme wie Knoten, Cluster und Netzwerkprotokolle ist hilfreich. Kafka funktioniert als ein verteiltes Nachrichtensystem, daher ist das Verständnis der Funktionsweise verteilter Systeme entscheidend.
  • Hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz: Ein grundlegendes Verständnis dafür, wie verteilte Systeme Betriebszeit, Replikation und Fehlertoleranz gewährleisten, kann wertvoll sein.

Grundkenntnisse in Linux/Unix

  • Kafka wird üblicherweise auf Linux-basierten Systemen eingesetzt, daher sind grundlegende Kenntnisse in der Linux-Befehlszeile für Systemnavigation und -operationen von Vorteil.
  • Kenntnisse im Verwalten von Prozessen, Dateien und Verzeichnissen unter Linux können bei der Einrichtung und Wartung von Kafka hilfreich sein.

Vertrautheit mit Datenbanken (optional, aber hilfreich)

  • Grundkenntnisse von Datenbanken (relational oder NoSQL) und Konzepten wie Datenreplikation und Skalierung können beim Verständnis von Kafkas verteiltem Datenspeichermodell hilfreich sein.

Häufig gestellte Frage

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