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Advanced Patterns and Big Data with Java Concurrency

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Advanced Patterns and Big Data with Java Concurrency

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Java Concurrency and Parallelism “

Dozent: Packt - Course Instructors

Bei Mehr erfahren enthalten

3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Understand Java concurrency and parallelism in cloud app development
Explore Java's role in cloud-native technologies like microservices and serverless computing
Implement Java-based solutions for cloud scaling and GPU acceleration

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Java Concurrency and Parallelism “

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Delve into advanced concurrency patterns and big data processing techniques using Java in cloud environments. Learn to apply proven patterns and frameworks to build high-performance, resilient cloud-native applications.

This course explores advanced concurrency patterns such as leader-follower, circuit breaker, producer-consumer, and disruptor, demonstrating their application in cloud computing scenarios. Learners will also discover how Java integrates with big data technologies like Hadoop and Spark, optimizing performance and ensuring fault tolerance. The course empowers participants to architect scalable, data-driven solutions leveraging Java's concurrency capabilities. Learners engage with detailed explanations of advanced patterns, supported by practical examples and cloud-based use cases. The course emphasizes real-world applicability, guiding learners to connect theoretical patterns with big data and distributed processing challenges. This course is part two of a three-course Specialization designed to build a complete and cohesive understanding of the subject. While it offers valuable skills on its own, you'll gain the most benefit by progressing through all three courses as a structured learning journey. This course is based on Java Concurrency and Parallelism, by Jay Wang.

This module explores key concurrency patterns used in cloud computing, such as Leader-Follower, Circuit Breaker, and Bulkhead, to build resilient and scalable applications. Learners will gain insights into how these patterns optimize performance, manage failures, and streamline data flow in distributed systems. The content provides practical knowledge for implementing efficient and fault-tolerant cloud solutions.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

8 LektürenInsgesamt 47 Minuten

Introduction7 Minuten
The Leader-Follower Pattern in Action6 Minuten
Unleashing Resilience Circuit Breaker Use Cases in the Cloud5 Minuten
The Producer-Consumer Pattern Streamlining Data Flow6 Minuten
The Scatter-Gather Pattern Distributed Processing Powerhouse5 Minuten
The Disruptor Pattern Streamlined Messaging for Low-Latency Applications6 Minuten
High-performance Cloud Applications Essential Disruptor Pattern Use Cases6 Minuten
Weather Data Processing with Bulkhead and Scatter-Gather6 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Concurrency Patterns in Cloud Systems16 Minuten

This module explores how Java is used in big data processing with Hadoop and Spark, focusing on scalable data pipelines, DataFrame APIs, and real-world applications like log analysis and fraud detection. Learners will gain hands-on knowledge of distributed computing frameworks and techniques for optimizing performance in big data environments.

Das ist alles enthalten

1 Video9 Lektüren1 Aufgabe

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

9 LektürenInsgesamt 54 Minuten

Java and Big Data A Collaborative Odyssey10 Minuten
Hadoop Distributed File System4 Minuten
MapReduce in Action6 Minuten
HBase4 Minuten
Emphasizing DataFrames Over RDDs6 Minuten
Performance Optimization in Apache Spark5 Minuten
Retry Mechanisms and Fault Tolerance5 Minuten
Hadoop and Spark Equivalents in Major Cloud Platforms6 Minuten
Use Case A Recommendation Engine8 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Java and Big Data Fundamentals16 Minuten

This module explores how to leverage Java's concurrency features to optimize machine learning workflows. Learners will gain hands-on knowledge of thread pools, parallel streams, and the Fork/Join framework to improve data processing and model training efficiency. The content also covers integrating deep learning libraries like DL4J for scalable ML solutions.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren2 Aufgaben

1 VideoInsgesamt 1 Minute

Overview1 Minute

8 LektürenInsgesamt 48 Minuten

Introduction8 Minuten
Solution6 Minuten
DL4J Pioneering Neural Networks in Java6 Minuten
Java Thread Pools for Concurrent Data Processing6 Minuten
Data normalization using parallel streams4 Minuten
Achieving Scalable ML Deployments Using Java’s Concurrency APIs5 Minuten
Generative AI and Java a New Frontier6 Minuten
Data Generation Module7 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 34 Minuten

Advanced Patterns and Big Data with Java Concurrency Final Assessment18 Minuten
Concurrency and Parallelism in Java for Machine Learning16 Minuten

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Dozent

Packt - Course Instructors

Packt

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Status: Kostenloser Testzeitraum

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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