Скачать с ютуб видео Distributed systems for stream processing: Apache Kafka and Spark Streaming / O'Reilly Velocity

Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Distributed systems for stream processing: Apache Kafka and Spark Streaming / O'Reilly Velocity в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Distributed systems for stream processing: Apache Kafka and Spark Streaming / O'Reilly Velocity или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Distributed systems for stream processing: Apache Kafka and Spark Streaming / O'Reilly Velocity в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

Distributed systems for stream processing: Apache Kafka and Spark Streaming / O'Reilly Velocity

Everything is a data source. Today’s online activities, financial operations, IoT devices, and sensors generate data at an ever-increasing rate, so your architecture for ingesting these incoming influxes of data needs to be flexible, scalable, fast, and resilient. Alena Hall walks you through using distributed systems like Apache Kafka and Spark Streaming. You’ll learn how to set up your infrastructure and build a distributed streaming architecture on Azure using open source frameworks like Apache Kafka and Spark Streaming and then use these distributed systems to process data coming from multiple sources in real time, perform machine learning tasks, and learn how to be effective interactively experimenting with streams using code.

Comments