ПОИСК
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСАобщая оценка курса:оценка преподавателя: Хочу скидку |
3 дня практического обучения для специалистов, желающих получить и систематизировать знания по использованию платформы Arenadata Streaming Kafka для организации распределенной потоковой обработки событий (Event Streaming Processing) в реальном времени. Курс администрирования Arenadata Streaming построен на реальных примерах и содержит расширенные сведения по установке распределенного кластера Arenadata Streaming Kafka, настройке безопасности Kerberos и интеграции с другими продуктами мониторинга и оптимизации Kafka в соответствии с лучшими практиками (best practices). Для операций развертывания и управления кластером Arenadata Streaming используется консоль ADCM.
Arenadata Streaming (ADS) – эффективное масштабируемое отказоустойчивое решение для потоковой обработки данных в режиме реального времени, зарегистрированное в государственном реестре программ для ЭВМ, адаптированное для корпоративного использования и построенное на базе проектов с открытым исходным кодом – Apache Kafka и Apache Nifi. Платформа передачи потоковой информации Arenadata Streaming обеспечит надежное хранение и оперативную обработку потоков записей по мере их возникновения в системах реального времени. На практике эта система используется для реализации оперативных и безопасных процессов сбора, агрегации, обработки и передачи информации от:
Выберите форму обучения,
чтобы увидеть актуальные даты:
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
|||||||||||||||||||
Бауманская
Содержание курса
1. Введение в Arenadata Streaming
- Архитектурные особенности Arenadata Streaming
- Что такое Kafka?
- Сценарии использования Kafka
- Компоненты Kafka и Kafka экосистемы дистрибутива ADS (Arenadata Streaming)
- Кластер Zookeeper
- Потоковая Обработка Событий (Event Stream Processing): терминология и основные концепции
- Как работает Kafka: Топики (Topics) и партиций (Partitions). Репликация данных
- Брокеры (Brokers): Развертывание. Конфигурация Multibroker
- Поставщики данных (Producers): Типы партиций. Синхронные и асинхронные Producers Параметры конфигурации. Java API
- Потребители данных (Consumers): Очереди Consumers. Широковещание (Broadcasting)
- Требования по установке кластера
- Автоматизация развертывания с использованием ADCM – Arenadata Cluster Manager
- Установка и настройка кластера Zookeeper: Настройка кворума. Конфигурация сервисов и файловой системы. Оптимизация и отказоустойчивость Zookeeper
- Установка и настройка кластера Kafka: Планирование установки и sizing кластера Типовые проблемы при установке. Запуск и первоначальное конфигурирование Kafka. Конфигурация Listeners
- Установка кластера Kafka на Yandex Cloud
- Семантика операций в Arenadata Streaming.
- Гарантия очередности. Гарантия доставки.
- Операции с Топиками (Topic)
- Публикация данных с консольного Producer
- Получение данных с консольного Consumer
- Разбор примера кода producer
- Разбор примера кода consumer
- Выполнение операций обслуживания кластера Arenadata Streaming с ADCM
- Оптимизация производительности компонент кластера
- Масштабирование кластера
- Балансировка разделов(partition) и использование Partition Reassignment Tools в Kafka Topics
- Мониторинг кластера Kafka с использованием Grafana и JMX
- Best Practices
- Использование Arenadata NiFi для потоковой обработки данных
- Интеграция Flume с Kafka для файловых операций с HDFS
- Геораспределенная конфигурация с использованием ADS Mirror Maker
- Расширенная конфигурация топиков (Topic): Изменение конфигурации топиков. Sizing (количество партиций и фактор репликации). Сегменты и индексы. Политика очистки логов (Log Cleanup Policy). Сжатие и консолидация данных в логах.
- Настройка Schema Registry
- Шифрование SSL: Установка центра сертификатов (CA), настройка SSL для Kafka кластера и клиентов.
- Аутентификация SSL/SASL
- Аутентификация Kerberos: Настройка Keytabs и principals. Настройка кластера Kafka и клиентов для поддержки Kerberos.
- Авторизация в Управление списками управления доступом (ACL)
Слушатели
Практический курс администрирования Arenadata Streaming предназначен для системных администраторов, инженеров данных и разработчиков Big Data, которые хотят:
- изучить методы администрирования и настройки кластера Arenadata Streaming Kafka;
- узнать примеры интеграции Аренадата Кафка со сторонними системами;
- получить навыки мониторинга и оптимизации кластера Kafka с использованием лучших практик:
- освоить методы настройки безопасности Kafka с SSL и Kerberos.
Предварительная подготовка
- Знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой , POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
- Основы Hadoop