Apache Flink: Batch Mode Data Engineering

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EU_LAW_INFO	OCLC	Der Cookie wird gespeichert, sobald der Anwender die Verwendung von Cookies zur Kenntnis genommen hat.	10 Jahre nach Erstellung
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Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
GOOGLE_ANALYTICS_INFO	OCLC	Der Cookie wird gesetzt, wenn der Anwender der Verwendung des Tracking Tools Google Analytics zugestimmt hat.	1 Jahr
_ga, _ga_<container-id>	Google Analytics	Der Cookie _ga speichert die Google Analytics-Client-ID zur Unterscheidung von Nutzern, _ga_<container-id> dient der Persistierung des Sitzungsstatus (vorausgesetzt der Anwender hat dem Tool zugestimmt, siehe Cookie GOOGLE_ANALYTICS_INFO).	2 Jahre
_Module_359_Survey_0_, AppearanceSecurityOptions, CSVExportOptions	DNN	Die Cookies werden vom optionalen 3rd Party DNN-Modul Survey verwendet.	bis 31.12.9999, 20 Minuten, 20 Minuten

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
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Apache Flink: Batch Mode Data Engineering

Verfasser: Ponnambalam, Kumaran (Verfasser)

Jahr: 2020

Verlag: LinkedIn

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Inhalt

Data engineering is the foundation for enabling analytics and data science applications in the world of big data. It requires building scalable data processing pipelines and delivering them in short time frames. Apache Flink, the powerful and popular stream-processing platform, was designed to help you achieve these goals. In this course, join Kumaran Ponnambalam as he focuses on how to build batch mode data pipelines with Apache Flink. Kumaran kicks off the course by reviewing the features and architecture of Apache Flink. He then takes a deeper look at the DataSet API and explores various capabilities available for transforming, aggregating, and combining data. To wrap up the course, he presents a use case project that allows you to leverage your new skills.