Building Kafka Solutions with Confluent Training Course

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at developers who wish to integrate Apache Kafka with existing databases and applications for processing, analysis, etc.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use Kafka Connect to ingest large amounts of data from a database into Kafka topics.
• Ingest log data generated by an application servers into Kafka topics.
• Make any collected data available for stream processing.
• Export data from Kafka topics into secondary systems for storage and analysis.

Apache Beam adalah model pemrograman sumber terbuka dan terpadu untuk mendefinisikan dan menjalankan alur pemrosesan data paralel. Kekuatannya terletak pada kemampuannya untuk menjalankan alur batch dan streaming, dengan eksekusi yang dilakukan oleh salah satu back-end pemrosesan terdistribusi yang didukung Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, dan Google Cloud Dataflow. Apache Beam berguna untuk tugas ETL (Ekstrak, Transformasi, dan Muat) seperti memindahkan data antara media penyimpanan dan sumber data yang berbeda, mengubah data ke dalam format yang lebih diinginkan, dan memuat data ke sistem baru.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur (di tempat atau jarak jauh) ini, peserta akan mempelajari cara mengimplementasikan Apache Beam SDK dalam aplikasi Java atau Python yang mendefinisikan jalur pemrosesan data untuk menguraikan kumpulan data besar menjadi potongan-potongan yang lebih kecil untuk pemrosesan paralel yang independen.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Apache Beam.
• Gunakan model pemrograman tunggal untuk melakukan pemrosesan batch dan aliran dalam aplikasi Java atau Python mereka.
• Menjalankan jalur pipa di beberapa lingkungan.

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Kursus ini akan tersedia Scala di masa mendatang. Silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Apache Kafka is a distributed streaming platform. It is de facto a standard for building data pipelines and it solves a lot of different use-cases around data processing: it can be used as a message queue, distributed log, stream processor, etc.

We'll start with some theory behind data pipelines in general, then continue with fundamental concepts behind Kafka. We'll also discover important components like Kafka Streams and Kafka Connect.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memperkenalkan prinsip dan pendekatan di balik pemrosesan data aliran dan batch terdistribusi, dan memandu peserta melalui pembuatan aplikasi streaming data waktu nyata di Apache Flink.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan untuk mengembangkan aplikasi analisis data.
• Pahami cara kerja pustaka pemrosesan grafik Apache Flink (Gelly).
• Mengemas, menjalankan, dan memantau aplikasi streaming data berbasis Flink yang toleran terhadap kesalahan.
• Kelola beban kerja yang beragam.
• Melakukan analisis tingkat lanjut.
• Siapkan klaster Flink multi-simpul.
• Mengukur dan mengoptimalkan kinerja.
• Integrasikan Flink dengan berbagai sistem Big Data.
• Bandingkan kemampuan Flink dengan kerangka kerja pemrosesan data besar lainnya.

In this instructor-led, live training in Indonesia (onsite or remote), participants will learn how to set up and integrate different Stream Processing frameworks with existing big data storage systems and related software applications and microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure different Stream Processing frameworks, such as Spark Streaming and Kafka Streaming.
• Understand and select the most appropriate framework for the job.
• Process of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion.
• Integrate Stream Processing solutions with existing databases, data warehouses, data lakes, etc.
• Integrate the most appropriate stream processing library with enterprise applications and microservices.

This course is for enterprise architects, developers, system administrators and anyone who wants to understand and use a high-throughput distributed messaging system. If you have more specific requirements (e.g. only system administration side), this course can be tailored to better suit your needs.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at sysadmins who wish to set up, deploy, manage and optimize an enterprise-grade Kafka cluster.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and administer a Kafka Cluster.
• Evaluate the benefits and disadvantages of deploying Kafka on-premise vs in the cloud.
• Deploy and monitor Kafka in using various on-premise and cloud environment tools.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to develop big data applications with Apache Kafka.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop Kafka producers and consumers to send and read data from Kafka.
• Integrate Kafka with external systems using Kafka Connect.
• Write streaming applications with Kafka Streams & ksqlDB.
• Integrate a Kafka client application with Confluent Cloud for cloud-based Kafka deployments.
• Gain practical experience through hands-on exercises and real-world use cases.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk teknisi data, ilmuwan data, dan pemrogram yang ingin menggunakan fitur Apache Kafka dalam streaming data dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan Apache Kafka untuk memantau dan mengelola kondisi aliran data berkelanjutan menggunakan pemrograman Python.

Kafka Streams is a client-side library for building applications and microservices whose data is passed to and from a Kafka messaging system. Traditionally, Apache Kafka has relied on Apache Spark or Apache Storm to process data between message producers and consumers. By calling the Kafka Streams API from within an application, data can be processed directly within Kafka, bypassing the need for sending the data to a separate cluster for processing.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Kafka Streams into a set of sample Java applications that pass data to and from Apache Kafka for stream processing.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand Kafka Streams features and advantages over other stream processing frameworks
• Process stream data directly within a Kafka cluster
• Write a Java or Scala application or microservice that integrates with Kafka and Kafka Streams
• Write concise code that transforms input Kafka topics into output Kafka topics
• Build, package and deploy the application

Audience

• Developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Notes

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menerapkan pemrosesan aliran Apache Kafka tanpa menulis kode.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Confluent KSQL.
• Siapkan alur pemrosesan aliran hanya menggunakan perintah SQL (tanpa pengkodean Java atau Python).
• Melakukan penyaringan data, transformasi, agregasi, gabungan, windowing, dan sesiisasi sepenuhnya di SQL.
• Rancang dan terapkan kueri interaktif dan berkelanjutan untuk streaming ETL dan analisis waktu nyata.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh), peserta akan mempelajari cara menerapkan dan mengelola Apache NiFi di lingkungan lab langsung.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Apachi NiFi.
• Sumber, transformasi, dan kelola data dari sumber data yang berbeda dan terdistribusi, termasuk basis data dan danau data besar.
• Mengotomatiskan aliran data.
• Aktifkan analitik streaming.
• Terapkan berbagai pendekatan untuk penyerapan data.
• Transformasi Big Data menjadi wawasan bisnis.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar pemrograman berbasis aliran saat mereka mengembangkan sejumlah ekstensi demo, komponen, dan prosesor menggunakan Apache NiFi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur NiFi dan konsep aliran data.
• Mengembangkan ekstensi menggunakan NiFi dan API pihak ketiga.
• Mengembangkan prosesor Apache Nifi mereka sendiri.
• Menyerap dan memproses data secara real-time dari berbagai format file dan sumber data yang berbeda dan tidak umum.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk teknisi data, ilmuwan data, dan pemrogram yang ingin menggunakan fitur Spark Streaming dalam memproses dan menganalisis data waktu nyata.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan Spark Streaming untuk memproses aliran data langsung untuk digunakan dalam database, sistem file, dan dasbor langsung.