Sobre este curso
El "Hadoop del Tiempo Real"
¡El mundo está en tendencia en tiempo real! Aprenda de Twitter para procesar de forma escalable tweets, o cualquier flujo de datos grandes, en tiempo real para impulsar visualizaciones d3 usando Apache Storm, el "Hadoop de Tiempo Real". ¡Storm es gratis, de código abierto y divertido de usar! Aprenda de Karthik Ramasamy, líder técnico de Storm @ Twitter, sobre la tecnología distribuida, tolerante a fallas y flexible utilizada para impulsar el flujo de datos en tiempo real de Twitter. La fuente de Twitter Open Storm en 2011, y se graduó a un proyecto de Apache de alto nivel en septiembre de 2014.
Partiendo de los conceptos básicos distribuidos presentados durante nuestro primer Udacity-Twitter Storm Hackathon, vincule los conceptos de Storm con la sintaxis de Storm para impulsar de forma escalable las visualizaciones de Word Cloud con Vagrant, Ubuntu, Maven, Flask, Redis y d3. Conéctese a la corriente pública de Twitter gardenhose para procesar tweets en vivo, analizar URL incrustadas y calcular los hashtags más importantes del mundo. Extienda más allá de los conceptos básicos de Storm explorando las capacidades multilingües en Python, integre componentes de código abierto e implemente uniones de transmisión en tiempo real.
En su proyecto final, siga los temas de tendencias en tiempo real implementando el flujo de datos para visualizar solo los tweets que contienen los hashtags más importantes del mundo. Extienda su proyecto explorando la API de Twitter, o cualquier fuente de datos, junto con los participantes de Hackathon mientras diseñan sus propias ideas, reciben comentarios de Karthik y crean un proyecto final de código abierto para el sentimiento y la geolocalización de tweets en tiempo real para impulsar un mapa de EE. UU.
Análisis en tiempo real con Apache Storm por Twitter
Sobre este curso
¡El mundo está en tendencia en tiempo real! Aprenda de Twitter para procesar de forma escalable tweets, o cualquier flujo de datos grandes, en tiempo real para impulsar visualizaciones d3 usando Apache Storm, el "Hadoop de Tiempo Real". ¡Storm es gratis, de código abierto y divertido de usar! Aprenda de Karthik Ramasamy, líder técnico de Storm @ Twitter, sobre la tecnología distribuida, tolerante a fallas y flexible utilizada para impulsar el flujo de datos en tiempo real de Twitter. La fuente de Twitter Open Storm en 2011, y se graduó a un proyecto de Apache de alto nivel en septiembre de 2014.
Partiendo de los conceptos básicos distribuidos presentados durante nuestro primer Udacity-Twitter Storm Hackathon, vincule los conceptos de Storm con la sintaxis de Storm para impulsar de forma escalable las visualizaciones de Word Cloud con Vagrant, Ubuntu, Maven, Flask, Redis y d3. Conéctese a la corriente pública de Twitter gardenhose para procesar tweets en vivo, analizar URL incrustadas y calcular los hashtags más importantes del mundo. Extienda más allá de los conceptos básicos de Storm explorando las capacidades multilingües en Python, integre componentes de código abierto e implemente uniones de transmisión en tiempo real.
En su proyecto final, siga los temas de tendencias en tiempo real implementando el flujo de datos para visualizar solo los tweets que contienen los hashtags más importantes del mundo. Extienda su proyecto explorando la API de Twitter, o cualquier fuente de datos, junto con los participantes de Hackathon mientras diseñan sus propias ideas, reciben comentarios de Karthik y crean un proyecto final de código abierto para el sentimiento y la geolocalización de tweets en tiempo real para impulsar un mapa de EE. UU.
- Impartido por: Udacity
- Idioma: inglés
- Plataforma: Udacity