Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Flow Design und Programmierung effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Datenflüsse zu entwickeln, die zur besseren Verwaltung und Optimierung von Datenintegrationsprojekten beitragen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Effizienz und Qualität ihrer Datenflüsse optimieren.
Überblick über Flow Design: Was ist es und warum ist es wichtig?
Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von Flow Design und Programmierung.
Unterschiede und Vorteile von Flow Design im Vergleich zu traditionellen Programmieransätzen.
Einführung in Apache NiFi
Überblick über Apache NiFi: Was ist es und warum ist es ein gutes Beispiel für Flow Design?
Systemanforderungen und Installation von Apache NiFi.
Erste Schritte mit der NiFi-Benutzeroberfläche und Grundkonzepte.
Grundlegende Konzepte des Flow Designs
Verständnis der Grundkonzepte: Flow Files, Processors, Connections.
Einführung in die Datenflussgraphen und deren Komponenten.
Vorteile der Flow-basierten Programmierung für Datenintegration und Verarbeitung.
Praktische Übung 1: Einrichtung und erste Schritte mit Apache NiFi
Problemstellung : Einrichtung und Implementierung eines einfachen Datenflusses mit Apache NiFi.
Lösung :
Installation und Konfiguration von Apache NiFi.
Erstellung eines einfachen Flows zur Datenaufnahme und -verarbeitung.
Nutzung grundlegender Prozessoren zur Datenmanipulation.
Tool : Apache NiFi.
Ergebnis : Ein funktionsfähiger einfacher Datenfluss zur Aufnahme und Verarbeitung von Daten.
Erweiterte Datenintegration und Transformation
Einführung in erweiterte Datenintegrationsmöglichkeiten mit Apache NiFi.
Nutzung von Prozessoren zur Datenumwandlung: Filter, Joins, Aggregationen.
Datenbereinigung und Qualitätsmanagement mit NiFi-Prozessoren.
Arbeiten mit verschiedenen Datenquellen und -zielen
Integration von Datenquellen: Datenbanken, Flat Files, APIs.
Nutzung von Datenbankprozessoren für MySQL, PostgreSQL, MongoDB und andere.
Integration von Cloud-Diensten und Big Data-Plattformen.
Flow-Optimierung und Parallelverarbeitung
Einführung in die Parallelverarbeitung und Flow-Optimierung.
Nutzung von Attributen und dynamischen Eigenschaften.
Fehlerbehandlung und Logging in Datenflüssen.
Praktische Übung 2: Erweiterte Datenintegration und Transformation mit Apache NiFi
Problemstellung : Implementierung eines komplexen Datenflusses mit erweiterter Datenintegration und Transformation.
Lösung :
Erstellung und Konfiguration von erweiterten Prozessoren und Datenflüssen.
Implementierung von Datenbereinigungsprozessen und Qualitätschecks.
Integration mehrerer Datenquellen und -ziele.
Tool : Apache NiFi.
Ergebnis : Ein komplexer Datenfluss mit erweiterter Datenintegration und Transformation.
Skalierbarkeit und Performance in Flow Design
Optimierung der Performance von NiFi-Datenflüssen.
Skalierung von NiFi-Instanzen zur Handhabung großer Datenmengen.
Nutzung von Clustering und Load Balancing.
Sicherheit und Zugangskontrolle in Flow-Design-Systemen
Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen in Datenflüssen.
Nutzung von TLS/SSL zur Sicherung von Datenflüssen.
Verwaltung von Benutzerrechten und Zugangskontrollen.
Monitoring und Verwaltung von Datenflüssen
Implementierung von Monitoring-Lösungen für NiFi-Datenflüsse.
Nutzung von NiFi Registry zur Versionsverwaltung und Deployment.
Best Practices für die Wartung und Optimierung von NiFi-Flows.
Praktische Übung 3: Optimierung und Verwaltung eines komplexen Datenflusses
Problemstellung : Entwicklung und Optimierung eines komplexen Datenflusses mit Sicherheits- und Monitoring-Funktionen.
Lösung :
Optimierung der Performance und Skalierbarkeit des Datenflusses.
Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und Zugangskontrollen.
Einrichtung von Monitoring und Verwaltung der NiFi-Flows.
Tool : Apache NiFi, NiFi Registry.
Ergebnis : Ein optimierter und sicherer komplexer Datenfluss mit umfassendem Monitoring und Verwaltung.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Datenintegrationsspezialisten, ETL-Entwickler, Datenarchitekten, DevOps-Ingenieure und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse im Flow Design und der Programmierung erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in der Datenverarbeitung und ETL-Prozessen sind nützlich
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