Administration of Apache Spark Schulung

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer anhand praktischer Übungen, wie sie Python und Spark gemeinsam zur Analyse von Big Data einsetzen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Lernen Sie, wie Sie Spark mit Python verwenden, um Big Data zu analysieren.
• Arbeiten Sie an Übungen, die reale Fälle nachbilden.
• Verwenden Sie verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Graphdaten kennen. Ziel ist es, Objekte der realen Welt, ihre Eigenschaften und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen zu modellieren und sie als Daten mit einem Graph Computing-Ansatz (auch bekannt als Graph Analytics) zu verarbeiten. Wir beginnen mit einem breiten Überblick und gehen dann anhand einer Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Einsätzen auf spezifische Tools ein.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen, wie Graphdaten persistiert und durchlaufen werden.
• Das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe auswählen (von Graphdatenbanken bis hin zu Stapelverarbeitungs-Frameworks)
• Implementieren Sie Hadoop, Spark, GraphX und Pregel, um Graphenberechnungen auf vielen Rechnern parallel durchzuführen.
• Betrachten Sie reale Big-Data-Probleme in Form von Graphen, Prozessen und Traversalen.

MLlib ist die ML-Bibliothek (Machine Learning) von Spark. Ziel ist es, praktisches maschinelles Lernen skalierbar und einfach zu machen. Es besteht aus allgemeinen Lernalgorithmen und Dienstprogrammen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, kollaborativer Filterung, Dimensionsreduzierung sowie Optimierungsprimitiven auf niedrigerer Ebene und Pipeline-APIs auf höherer Ebene.

Es teilt sich in zwei Pakete:

• spark.mllib enthält die ursprüngliche API, die auf RDDs basiert.

• spark.ml bietet eine API auf höherer Ebene, die auf DataFrames zum Erstellen von ML-Pipelines basiert.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die eine integrierte Maschinenbibliothek für Apache Spark

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praktiken.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, um dies zu vereinbaren.

ZIELSETZUNG:

Dieser Kurs wird Apache Spark vorstellen. Die Schüler lernen, wie Spark in das Big Data Ökosystem passt und wie Spark für die Datenanalyse verwendet wird. Der Kurs behandelt die Spark-Shell für die interaktive Datenanalyse, Spark-Interna, Spark-APIs, Spark- SQL , Spark-Streaming sowie maschinelles Lernen und graphX.

PUBLIKUM:

Entwickler / Datenanalysten

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) stellt Hortonworks Data Platform (HDP) vor und führt die Teilnehmer durch den Einsatz der Spark + Hadoop-Lösung.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Nutzen Sie Hortonworks, um Hadoop in großem Maßstab zuverlässig auszuführen. Vereinheitlichen Sie Hadoop's Sicherheits-, Governance- und Betriebsfunktionen mit Spark's agilen analytischen Workflows. Nutzen Sie Hortonworks, um alle Komponenten eines Spark-Projekts zu untersuchen, zu validieren, zu zertifizieren und zu unterstützen. Verarbeiten Sie verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten sowie Daten in Bewegung und im Ruhezustand.

Magellan ist ein Open-Source-distributed-Execution-Motor für geospatiale Analyse von Big-Daten. Implementiert auf der Spitze Apache Spark, erweitert es Spark SQL und bietet eine relative Abstraktion für geospatiale Analyse.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training führt die Konzepte und Ansätze für die Implementierung von geospatialen Analysen und wandelt die Teilnehmer durch die Schaffung einer vorhersehbaren Analyse-Anwendung mit Magellan auf Spark.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Effizient query, parse und join geospatiale datasets auf scale
• Implementierung geospatialer Daten in Business Intelligence und voraussichtliche Analyse-Anwendungen
• Verwenden Sie Raumkontext, um die Kapazitäten von mobilen Geräten, Sensoren, Logs und Träger zu erweitern

Format des Kurses

• Interaktive Unterricht und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Spark SQL ist das Modul von Apache Spark zum Arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten. Spark SQL bietet Informationen zur Struktur der Daten sowie zur ausgeführten Berechnung. Mit diesen Informationen können Optimierungen durchgeführt werden. Zwei häufige Verwendungen von Spark SQL sind:
- um SQL Abfragen auszuführen.
- um Daten aus einer vorhandenen Hive Installation zu lesen.

In diesem vom Kursleiter durchgeführten Live-Training (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie verschiedene Arten von Datensätzen mit Spark SQL analysiert werden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Sie Spark SQL .
• Führen Sie eine Datenanalyse mit Spark SQL .
• Abfragen von Datensätzen in verschiedenen Formaten.
• Daten visualisieren und Ergebnisse abfragen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) lernen die Teilnehmer, wie sie verschiedene Stream Processing Frameworks mit bestehenden Big-Data-Speichersystemen und zugehörigen Softwareanwendungen und Microservices einrichten und integrieren können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und Konfigurieren verschiedener Stream Processing Frameworks, wie Spark Streaming und Kafka Streaming.
• Das am besten geeignete Framework für die jeweilige Aufgabe verstehen und auswählen.
• Daten kontinuierlich, gleichzeitig und Datensatz für Datensatz verarbeiten.
• Lösungen mit bestehenden Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw. integrieren Stream Processing.
• Integrieren Sie die am besten geeignete Stream-Processing-Bibliothek in Unternehmensanwendungen und Microservices.

Bei der Big-Data-Analyse werden große Mengen unterschiedlicher Datensätze untersucht, um Korrelationen, verborgene Muster und andere nützliche Erkenntnisse aufzudecken.

Die Gesundheitsbranche verfügt über riesige Mengen komplexer heterogener medizinischer und klinischer Daten. Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf Gesundheitsdaten bietet ein großes Potenzial für die Gewinnung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Die enorme Anzahl dieser Datensätze ist jedoch eine große Herausforderung für Analysen und praktische Anwendungen in einem klinischen Umfeld.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training (Remote) lernen die Teilnehmer, wie Big-Data-Analysen im Gesundheitsbereich durchgeführt werden, während sie eine Reihe von praktischen Live-Laborübungen absolvieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Sie Big Data-Analysetools wie Hadoop MapReduce und Spark
• Verstehen Sie die Eigenschaften von medizinischen Daten
• Wenden Sie Big-Data-Techniken an, um mit medizinischen Daten umzugehen
• Studieren Sie Big-Data-Systeme und -Algorithmen im Kontext von Gesundheitsanwendungen

Publikum

• Entwickler
• Data Scientists

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben.

Hinweis

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Apache Spark Lernkurve von Apache Spark nimmt zu Beginn langsam zu, es erfordert viel Mühe, um die erste Rendite zu erzielen. Dieser Kurs zielt darauf ab, durch den ersten schwierigen Teil zu springen. Nach dem Besuch dieses Kurses werden die Teilnehmer die Grundlagen von Apache Spark verstehen, RDD klar von DataFrame unterscheiden, Python und Scala API erlernen, Ausführende und Aufgaben verstehen usw. Auch nach den bewährten Methoden konzentriert sich dieser Kurs stark auf Cloud-Bereitstellung, Databricks und AWS. Die Schüler werden auch die Unterschiede zwischen AWS EMR und AWS Glue, einem der neuesten Spark-Services von AWS, verstehen.

PUBLIKUM:

Dateningenieur, DevOps , Datenwissenschaftler

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die Big Data mit Spark Streaming und Scala streamen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Erstellen Sie Spark-Anwendungen mit der Programmiersprache Scala.
• Nutzen Sie Spark Streaming, um kontinuierliche Datenströme zu verarbeiten.
• Verarbeiten Sie Datenströme in Echtzeit mit Spark Streaming.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die den SMACK-Stack zum Aufbau von Datenverarbeitungsplattformen für Big-Data-Lösungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Implementierung einer Datenpipeline-Architektur zur Verarbeitung von Big Data.
• Entwickeln einer Cluster-Infrastruktur mit Apache Mesos und Docker.
• Daten mit Spark und Scala analysieren.
• Verwaltung unstrukturierter Daten mit Apache Cassandra.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ein System für die Verarbeitung sehr großer Datenmengen einrichten und einsetzen möchten Apache Spark.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie Apache Spark.
• Schnelle Verarbeitung und Analyse von sehr großen Datensätzen.
• Den Unterschied zwischen Apache Spark und Hadoop MapReduce verstehen und wissen, wann man was verwenden sollte.
• Integrieren Sie Apache Spark mit anderen Tools für maschinelles Lernen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Big Data-Analysen mit Apache Spark in ihren .NET-Anwendungen durchführen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und Konfigurieren von Apache Spark.
• Verstehen, wie .NET die Spark-APIs implementiert, so dass sie von einer .NET-Anwendung aus aufgerufen werden können.
• Entwickeln von Datenverarbeitungsanwendungen mit C# oder F#, die in der Lage sind, Datensätze zu verarbeiten, deren Größe in Terabytes und Pedabytes gemessen wird.
• Entwickeln Sie Funktionen für maschinelles Lernen für eine .NET-Anwendung mit Apache Spark-Funktionen.
• Durchführen von explorativen Analysen mit SQL Abfragen auf großen Datensätzen.