Seminar Apache Spark Streaming, Tuning und produktiver Betrieb

Apache Spark Streaming, Tuning und produktiver Betrieb

Seminarprofil

Dieses Vertiefungsseminar behandelt genau die Themen, bei denen Apache Spark im Alltag ernst wird: Streaming, Stabilität, Monitoring, Ressourcenverbrauch und Performance unter Last. Vier Tage sind erforderlich, weil Structured Streaming, Tuning und produktiver Betrieb jeweils eigene Lernblöcke mit typischen Fehlerbildern und praktischen Übungen verlangen. Wer diese Themen in zwei Nachmittage pressen will, produziert später Störungen im Serienformat.

Schwerpunkte

  • Structured Streaming, Trigger, Zustandsverwaltung und Checkpointing
  • Umgang mit Wasserständen, verspäteten Daten und Wiederanläufen
  • Performance-Tuning für Partitionierung, Shuffles, Joins, Caching und Ressourcen
  • Deployment-Muster für Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen
  • Monitoring, Logging und systematische Analyse von Laufzeitproblemen
  • Fehler- und Lastszenarien im produktiven Betrieb
  • Saubere Übergabe zwischen Entwicklung, Plattformteam und Betrieb

Praxisbezug

Die Übungen drehen sich um stabile Streaming-Jobs, reproduzierbare Performance-Probleme und saubere Betriebsübergaben. Dadurch entsteht kein Laborwissen, das beim ersten echten Incident davonschmilzt.

Zielgruppe

Geeignet für erfahrene Spark-Anwender, Data Engineers, Plattformteams sowie DevOps- und Operations-Verantwortliche, die Apache Spark belastbar und nachvollziehbar in Produktion bringen müssen.

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Öffentliche Schulung

Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.

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Inhausschulung

Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleichzeitig mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können auf Deutsch – bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich – gebucht werden.

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Webinar

Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.

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Seminardetails

   
Dauer: 4 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 2.396 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 6.800 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Erfahrene Spark-Anwender, Data Engineers, Plattformteams, DevOps- und Operations-Verantwortliche
Voraussetzungen: Praxiserfahrung mit Apache Spark, DataFrames und Spark SQL
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Madgeburg 4 Tage
Regensburg 4 Tage
Jena 4 Tage
Trier 4 Tage
München 4 Tage
Friedrichshafen 4 Tage
Kassel 4 Tage
Ulm 4 Tage
Münster 4 Tage
Nürnberg 4 Tage
Köln 4 Tage
Wuppertal 4 Tage
Bremen 4 Tage
Berlin 4 Tage
Mainz 4 Tage
Erfurt 4 Tage
Darmstadt 4 Tage
Frankfurt 4 Tage
Paderborn 4 Tage
Essen 4 Tage
Konstanz 4 Tage
Freiburg 4 Tage
Potsdam 4 Tage
Flensburg 4 Tage
Leipzig 4 Tage
Hamm 4 Tage
Rostock 4 Tage
Hamburg 4 Tage
Luxemburg 4 Tage
Hannover 4 Tage
Stuttgart 4 Tage
Dresden 4 Tage
Trier 4 Tage
Madgeburg 4 Tage
Regensburg 4 Tage
Jena 4 Tage
Ulm 4 Tage
München 4 Tage
Friedrichshafen 4 Tage
Kassel 4 Tage
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