REAL-TIME BIG DATA PROCESSING WITH APACHE STORM EĞİTİMİ

Olayları milisaniyelerle işleyin

Storm topology, spout/bolt, stream grouping, acking ve Trident ile düşük gecikmeli gerçek zamanlı işleme kurun.

Storm topology, spout/bolt, stream grouping, acking güvenilirliği, pencereleme ve Trident ile exactly-once gerçek zamanlı büyük veri işlemeyi öğreten ileri eğitim.

3 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Düşük gecikmeli akış işlemeyi Storm ile kurmak

Bu eğitim, Apache Storm ile gerçek zamanlı, düşük gecikmeli veri işlemeyi öğretir. Topology, spout ve bolt yapısı; stream grouping türleri (shuffle, fields, all, global); tuple akışı ve acking ile güvenilirlik; Nimbus, Supervisor ve worker mimarisi işlenir. Kafka spout ile veri alımı, Trident ile exactly-once ve durum yönetimi, pencereleme (windowing), paralellik ayarı (parallelism hint, task, executor) ve topology dağıtımı uygulamalı gösterilir. Geri basınç, hata toleransı ve izleme ele alınır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; topology geliştirme ve küme üzerinde çalıştırma ağırlıklı labler.

Seviye

İleri Seviye — Apache Storm ile topology, spout/bolt, stream grouping, güvenilirlik ve Trident'i kapsar.

Öğrenme Metodu

Kafka'dan veri alan Storm topology'leri yazıp kümeye dağıtarak canlı uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

⚡Düşük Gecikme

Tuple tuple işleme ile milisaniye düzeyinde gerçek zamanlı yanıt üretirsiniz.

🔗Güvenilirlik

Acking mekanizmasıyla her tuple'ın işlendiğini garanti edersiniz.

🎯Exactly-once

Trident ile durumlu, exactly-once işleme kurarsınız.

Anahtar Konular

apache storm eğitimigerçek zamanlı işlemestorm topologyspout boltstream groupingtridentkafka stormdüşük gecikmeakış işleme
“Gerçek zamanlı değer, verinin tazeliğinde gizlidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Java

Java'da nesne tabanlı kod yazabilmek gerekir.

2
Akış Kavramı

Gerçek zamanlı ve batch işleme farkına aşinalık faydalıdır.

3
Kafka Temeli

Topic ve partition kavramlarını bilmek faydalıdır.

4
Lab Ortamı

Storm ve ZooKeeper çalıştırabilen bir ortam gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Storm mimarisini kavrar ve basit bir spout/bolt topology'si yazabilir.
Modül 1
Mimari
  • Nimbus, Supervisor ve worker rolleri
  • ZooKeeper'ın koordinasyon görevi
  • Worker, executor ve task ilişkisi
  • Topology yaşam döngüsü
  • Storm vs mikro-batch (Spark Streaming)
  • Düşük gecikme tasarım hedefi
Modül 2
Spout
  • Spout'un veri kaynağı rolü
  • nextTuple ve emit mekanizması
  • KafkaSpout ile veri alımı
  • Reliable vs unreliable spout
  • ack/fail geri bildirimi
  • Spout paralelliği
Modül 3
Bolt
  • Bolt ile işleme ve yönlendirme
  • execute ve emit kullanımı
  • BasicBolt vs RichBolt
  • Filtreleme, dönüştürme, birleştirme
  • Tuple anchoring kavramı
  • Bolt zincirleme tasarımı
Modül 4
Topology Kurma
  • TopologyBuilder ile tanım
  • setSpout ve setBolt bağlama
  • LocalCluster ile yerel test
  • StormSubmitter ile dağıtım
  • Config ve topology ayarları
  • Topology izleme (UI)
Günün hedefiKatılımcı stream grouping ve acking ile güvenilir, ölçekli topology tasarlayabilir.
Modül 1
Stream Grouping
  • Shuffle grouping dağıtımı
  • Fields grouping ile anahtar bazlı yönlendirme
  • All ve global grouping
  • Direct ve custom grouping
  • Grouping seçiminin paralelliğe etkisi
  • Veri yerelliği ve sıralama
Modül 2
Güvenilirlik
  • Tuple tree ve anchoring
  • ack ve fail akışı
  • Acker görevinin rolü
  • At-least-once garanti mekanizması
  • Mesaj timeout ve yeniden yayma
  • Spout replay tasarımı
Modül 3
Paralellik
  • Parallelism hint ayarı
  • Executor ve task ayrımı
  • rebalance ile dinamik ölçekleme
  • Worker sayısı ve kaynak
  • Darboğaz tespiti
  • Capacity metriği yorumu
Modül 4
Pencereleme
  • Tumbling ve sliding window
  • Zaman ve sayı tabanlı pencere
  • Window bolt kullanımı
  • Geç gelen tuple yönetimi
  • Toplulaştırma pencere içinde
  • Watermark benzeri yaklaşımlar
Günün hedefiKatılımcı Trident ile durumlu işleme kurar ve topology'yi üretime hazırlar.
Modül 1
Trident
  • Trident topology soyutlaması
  • Batch ve transaction kavramı
  • Exactly-once semantiği
  • State ve StateUpdater
  • groupBy, aggregate, persistentAggregate
  • Trident ile DRPC
Modül 2
Entegrasyon
  • KafkaSpout yapılandırması
  • Hedefe yazma (HDFS, HBase, Redis)
  • Harici servis çağrısı deseni
  • Zenginleştirme için lookup
  • Çıktı güvenilirliği
  • Şema ve serileştirme
Modül 3
Hata Toleransı
  • Worker/supervisor arıza kurtarma
  • Nimbus HA
  • Geri basınç (backpressure) ayarı
  • max.spout.pending ile akış kontrolü
  • Zehirli tuple yönetimi
  • Yeniden deneme stratejisi
Modül 4
Üretim Operasyonu
  • Topology metrikleri ve UI
  • Log toplama ve hata analizi
  • Kaynak planlama
  • Dağıtım ve sürüm yönetimi
  • İzleme ve alarmlama
  • Kapasite ve gecikme hedefleri

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Topology Kurma

Spout ve bolt'larla gerçek zamanlı topology'ler tasarlarsınız.

✅
Stream Grouping

Fields ve shuffle grouping ile veri dağıtımını doğru kurarsınız.

✅
Güvenilirlik

Acking ile her tuple'ın işlenmesini garanti edersiniz.

✅
Paralellik

Executor/task ayarıyla topology'yi ölçeklendirirsiniz.

✅
Pencereleme

Tumbling/sliding pencerelerle zaman tabanlı toplulaştırma yaparsınız.

✅
Trident

Trident ile durumlu, exactly-once işleme kurarsınız.

✅
Entegrasyon

Kafka'dan alıp HDFS/HBase/Redis'e güvenle yazarsınız.

✅
Üretim

Hata toleransı, geri basınç ve izleme ile topology'yi üretime alırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Gerçek zamanlı veri işleme kuran mühendisler
  • akış sistemleri geliştiricileri
  • düşük gecikme gerektiren uygulama ekipleri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Gerçek zamanlı veri işleme kuran mühendisler ve düşük gecikme gerektiren uygulama ekipleri için uygundur.
Storm mı Spark Streaming mi?
Storm'un tuple tuple düşük gecikme modeli ile mikro-batch yaklaşımı eğitimde karşılaştırılır.
Java zorunlu mu?
Evet; topology'ler ağırlıkla Java ile yazılır, bu nedenle Java yetkinliği beklenir.
Exactly-once mümkün mü?
Evet; Trident'in batch/transaction ve state mekanizmasıyla exactly-once işleme uygulanır.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Real-Time Big Data Processing with Apache Storm Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Büyük Veri TeknolojileriTechniques for Big Data Analytics Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Techniques for Big Data Analytics Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Büyük veride dağıtık işleme, örnekleme, HyperLogLog ve Count-Min sketch, PCA ve Spark MLlib ile ölçeklenebilir analitik tekniklerini uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriThe Complete Apache Kafka Practical Guide Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

The Complete Apache Kafka Practical Guide Eğitimi

4 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Kafka'yı mimariden üretime: topic, partition, producer/consumer API, exactly-once, Kafka Streams ve Connect ile uygulamalı olay akışı eğitimi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriUsing Hive & Pig with Hadoop Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Using Hive & Pig with Hadoop Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hadoop üzerinde HiveQL ile SQL benzeri sorgulama ve Pig Latin ile veri akışı programlamayı uygulamalı öğrenin: partition, UDF ve uçtan uca ETL.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriUsing Hive to Optimize Query Executions with Partitioning Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Using Hive to Optimize Query Executions with Partitioning Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hive sorgularını partition pruning, bucketing, ORC/Parquet ve Tez ayarlarıyla hızlandırın. EXPLAIN plan okuma ve CBO ile ileri optimizasyon eğitimi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriVeri Analitiği Ve Büyük Veri Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri Analitiği Ve Büyük Veri Eğitimi

4 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri analitiği temelleri, SQL ve Python (pandas) ile analiz ve Hadoop/Spark ile büyük veri işlemeyi uçtan uca öğrenin. Uygulamalı giriş eğitimi.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn