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Schulungsübersicht
Abschnitt 1: Einführung in Hadoop
- Hadoop-Geschichte, Konzepte
- Ökosystem
- Distributionen
- High-Level-Architektur
- Hadoop-Mythen
- hadoop-herausforderungen
- Hardware/Software
- labor: erster blick auf Hadoop
Abschnitt 2: HDFS
- Entwurf und Architektur
- Konzepte (horizontale Skalierung, Replikation, Datenlokalität, Rack Awareness)
- Daemons : Namensknoten, sekundärer Namensknoten, Datenknoten
- Kommunikation / Heartbeats
- Datenintegrität
- Lese-/Schreibpfad
- Namenode Hochverfügbarkeit (HA), Föderation
- Praktika : Interaktion mit HDFS
Abschnitt 3 : Map Reduce
- Konzepte und Architektur
- Daemonen (MRV1) : Jobtracker / Tasktracker
- Phasen : Treiber, Mapper, Shuffle/Sort, Reducer
- Map Reduce Version 1 und Version 2 (YARN)
- Interna von Map Reduce
- Einführung in Java Map Reduce Programm
- Übungen : Ausführen eines MapReduce-Beispielprogramms
Abschnitt 4 : Pig
- pig vs java map reduce
- pig job flow
- Pig lateinische Sprache
- ETL mit Schwein
- Transformationen und Verknüpfungen
- Benutzerdefinierte Funktionen (UDF)
- Übungen: Schreiben von Pig-Skripten zur Analyse von Daten
Abschnitt 5: Hive
- Architektur und Design
- Datentypen
- SQL Unterstützung in Hive
- Erstellen von Hive Tabellen und Abfragen
- Partitionen
- Verknüpfungen
- Textverarbeitung
- Übungen: verschiedene Übungen zur Datenverarbeitung mit Hive
Abschnitt 6: HBase
- Konzepte und Architektur
- hbase vs RDBMS vs cassandra
- HBase Java API
- Zeitreihendaten auf HBase
- Schema-Entwurf
- Übungen: Interaktion mit HBase mit Hilfe der Shell; Programmierung in HBase Java API; Übung zum Schemaentwurf
Voraussetzungen
- Kenntnis der Programmiersprache Java (die meisten Programmierübungen werden in Java durchgeführt)
- Kenntnis der Linux-Umgebung (in der Lage sein, in der Linux-Befehlszeile zu navigieren, Dateien mit vi / nano zu bearbeiten)
Lab-Umgebung
Zero Install : Es ist nicht notwendig, Hadoop-Software auf den Rechnern der Studenten zu installieren! Ein funktionierender Hadoop-Cluster wird den Studierenden zur Verfügung gestellt.
Die Studierenden benötigen Folgendes
- ein SSH-Client (Linux und Mac haben bereits SSH-Clients, für Windows wird Putty empfohlen)
- einen Browser für den Zugriff auf den Cluster. Wir empfehlen Firefox Browser
28 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
I thought he did a great job of tailoring the experience to the audience. This class is mostly designed to cover data analysis with HIVE, but me and my co-worker are doing HIVE administration with no real data analytics responsibilities.
ian reif - Franchise Tax Board
Kurs - Data Analysis with Hive/HiveQL
Many hands-on sessions.
Jacek Pieczątka
Kurs - Administrator Training for Apache Hadoop
practical things of doing, also theory was served good by Ajay