Xếp hàng đợi thư và xử lý luồng

  • Mô-đun
  • 8 Đơn vị
Người mới bắt đầu
Developer
Student
Azure

Sự gia tăng dữ liệu có sẵn đã dẫn đến sự gia tăng dòng dữ liệu thời gian thực liên tục xử lý. Tìm hiểu về các hệ thống và kỹ thuật khác nhau để tiêu thụ và xử lý luồng dữ liệu thời gian thực.

Mục tiêu học tập

Trong mô-đun này, bạn sẽ:

  • Xác định hàng đợi thư và thu hồi kiến trúc cơ bản
  • Nhớ lại các đặc điểm, và trình bày những lợi thế và bất lợi, của một hàng đợi tin nhắn
  • Giải thích kiến trúc cơ bản của Apache Kafka
  • Thảo luận về vai trò của các chủ đề và phân vùng, cũng như cách đạt được khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi
  • Thảo luận về các yêu cầu chung của hệ thống xử lý luồng
  • Nhớ lại sự tiến triển của quá trình xử lý luồng
  • Giải thích các thành phần cơ bản của Apache Samza
  • Thảo luận về cách Apache Samza đạt được xử lý dòng trạng thái
  • Thảo luận về sự khác biệt giữa kiến trúc Lambda và Kappa
  • Thảo luận về động lực cho việc tiếp nhận hàng đợi tin nhắn và xử lý luồng trong trường hợp sử dụng LinkedIn

Hợp tác với Tiến sĩ Majd Sakr và Đại học Carnegie Mellon.

Điều kiện tiên quyết

  • Hiểu rõ điện toán đám mây là gì, bao gồm các mô hình dịch vụ đám mây và các nhà cung cấp điện toán đám mây phổ biến
  • Biết các công nghệ hỗ trợ điện toán đám mây
  • Tìm hiểu cách các nhà cung cấp dịch vụ đám mây thanh toán và lập hóa đơn cho nền tảng điện toán đám mây
  • Biết trung tâm dữ liệu là gì và tại sao chúng tồn tại
  • Biết cách thiết lập, hỗ trợ và cung cấp trung tâm dữ liệu
  • Tìm hiểu cách các tài nguyên đám mây được cung cấp và đo lưu lượng sử dụng
  • Làm quen với khái niệm ảo hóa
  • Biết các loại ảo hóa khác nhau
  • Hiểu về ảo hóa CPU
  • Hiểu về ảo hóa bộ nhớ
  • Hiểu về ảo hóa I/O
  • Biết về các loại dữ liệu khác nhau và cách chúng được lưu trữ
  • Làm quen với hệ thống tệp được phân phối và cách chúng hoạt động
  • Làm quen với cơ sở dữ liệu Và lưu trữ đối tượng NoSQL cũng như cách chúng hoạt động
  • Biết lập trình phân phối là gì và tại sao nó hữu ích cho nền tảng điện toán đám mây
  • Hiểu mapReduce và cách nó cho phép tính toán dữ liệu lớn
  • Hiểu spark và làm thế nào nó khác với MapReduce
  • Hiểu về GraphLab và sự khác biệt giữa MapReduce và Spark

Bắt đầu với Azure

Chọn tài khoản Azure phù hợp với bạn. Thanh toán theo mức sử dụng hoặc dùng thử Azure miễn phí trong tối đa 30 ngày. Đăng ký.

Bắt đầu