Hadoop with Python Schulung

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.

Apache Ambari ist eine Open-Source-Verwaltungsplattform für die Bereitstellung, Verwaltung, Überwachung und Sicherung von Apache Hadoop Clustern.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer die von Ambari bereitgestellten Management-Tools und -Praktiken kennen, um Hadoop Cluster erfolgreich zu verwalten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Richten Sie mit Ambari einen Live- Big Data Cluster ein
• Wenden Sie die erweiterten Funktionen und Funktionen von Ambari auf verschiedene Anwendungsfälle an
• Fügen Sie Knoten nach Bedarf nahtlos hinzu und entfernen Sie sie
• Verbessern Sie die Leistung eines Hadoop Clusters durch Optimieren und Optimieren

Publikum

• DevOps
• Systemadministratoren
• DBAs
• Hadoop Testprofis

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Cloudera Impala is an open source massively parallel processing (MPP) SQL query engine for Apache Hadoop clusters.

Impala enables users to issue low-latency SQL queries to data stored in Hadoop Distributed File System and Apache Hbase without requiring data movement or transformation.

Audience

This course is aimed at analysts and data scientists performing analysis on data stored in Hadoop via Business Intelligence or SQL tools.

After this course delegates will be able to

• Extract meaningful information from Hadoop clusters with Impala.
• Write specific programs to facilitate Business Intelligence in Impala SQL Dialect.
• Troubleshoot Impala.

Dieser Kurs behandelt die Verwendung der Hive SQL Sprache (AKA: Hive HQL, SQL in Hive , Hive QL) für Personen, die Daten aus Hive extrahieren

Der Kurs richtet sich an IT-Spezialisten, die nach einer Lösung zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen in verteilten Systemumgebungen suchen

Kursziel:

Kenntnisse in Bezug auf die Hadoop Clusterverwaltung erlangen

Publikum:

Der Kurs richtet sich an IT-Spezialisten, die eine Lösung zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen in einer verteilten Systemumgebung suchen

Go al:

Vertiefte Kenntnisse in der Hadoop Clusterverwaltung.

Publikum:

Dieser Kurs soll Big Data / Hadoop-Technologie entmystifizieren und zeigen, dass es nicht schwer zu verstehen ist.

Apache Hadoop ist das beliebteste Framework für die Verarbeitung von Big Data auf Serverclustern. In diesem Kurs lernen Entwickler verschiedene Komponenten des Hadoop Ökosystems (HDFS, MapReduce, Pig, Hive und HBase) kennen.

Apache Hadoop ist eines der beliebtesten Frameworks für die Verarbeitung von Big Data auf Serverclustern. Dieser Kurs befasst sich mit Datenmanagement in HDFS, Advanced Pig, Hive und HBase. Diese fortschrittlichen Programmiertechniken sind für erfahrene Hadoop Entwickler von Vorteil.

Zielgruppe : Entwickler

Dauer: drei Tage

Format: Vorträge (50%) und praktische Übungen (50%).

In diesem Kurs wird HBase vorgestellt - ein No SQL Speicher über Hadoop . Der Kurs richtet sich an Entwickler, die HBase zum Entwickeln von Anwendungen verwenden, sowie an Administratoren, die HBase-Cluster verwalten.

Wir werden einen Entwickler durch die HBase-Architektur sowie die Datenmodellierung und Anwendungsentwicklung auf HBase führen. Außerdem werden die Verwendung von MapReduce mit HBase und einige Verwaltungsthemen im Zusammenhang mit der Leistungsoptimierung erläutert. Der Kurs ist sehr praktisch mit vielen Laborübungen.

Dauer : 3 Tage

Zielgruppe : Entwickler und Administratoren

Apache Hadoop ist das beliebteste Framework für die Verarbeitung von Big Data auf Serverclustern. In diesem dreitägigen (optionalen) Kurs lernen die Teilnehmer die Geschäftsvorteile und Anwendungsfälle für Hadoop und sein Ökosystem kennen, wie Clusterbereitstellung und -wachstum geplant werden, wie Hadoop installiert, gewartet, überwacht, Fehler behoben und optimiert wird. Sie üben auch das Laden von Cluster-Massendaten, machen sich mit verschiedenen Hadoop Distributionen vertraut und üben das Installieren und Verwalten von Hadoop Ökosystemtools. Der Kurs endet mit einer Diskussion über das Sichern von Clustern mit Kerberos.

„… Die Materialien waren sehr gut vorbereitet und gründlich abgedeckt. Das Labor war sehr hilfreich und gut organisiert. “
- Andrew Nguyen, Hauptintegrations-DW-Ingenieur, Microsoft Online Advertising

Publikum

Hadoop Administratoren

Format

Vorlesungen und praktische Übungen, ungefähr 60% Vorlesungen, 40% Übungen.

Hadoop is the most popular Big Data processing framework.

In dieser von einem Trainer geleiteten Schulung lernen die Teilnehmer die Kernkomponenten des Hadoop-Ökosystems kennen und erfahren, wie diese Technologien zur Lösung umfangreicher Probleme eingesetzt werden können. Durch das Erlernen dieser Grundlagen werden die Teilnehmer  ihre Fähigkeit verbessern, mit den Entwicklern und Implementierern dieser Systeme sowie mit den Datenwissenschaftlern und Analysten zu kommunizieren, die an vielen IT-Projekten beteiligt sind.

Publikum

• Projektleiter, die Hadoop in ihre bestehende Entwicklungs- oder IT-Infrastruktur implementieren möchten
• Projektleiter, die mit funktionsübergreifenden Teams kommunizieren müssen, zu denen Big-Data-Ingenieure, Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten gehören

Apache Samza ist ein Open-Source-Framework für die asynchrone Stream-Verarbeitung in Echtzeit. Es verwendet Apache Kafka für Messaging und Apache Hadoop YARN für Fehlertoleranz, Prozessorisolation, Sicherheit und Ressourcenverwaltung.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training führt in die Prinzipien von Messaging-Systemen und der verteilten Stream-Verarbeitung ein und führt die Teilnehmer durch die Erstellung eines Samza-basierten Beispielprojekts und die Auftragsausführung.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verwenden Sie Samza, um den Code zum Erstellen und Verarbeiten von Nachrichten zu vereinfachen.
• Entkoppeln Sie die Verarbeitung von Nachrichten aus einer Anwendung.
• Verwenden Sie Samza, um zeitnahe asynchrone Berechnungen durchzuführen.
• Verwenden Sie die Stream-Verarbeitung, um eine höhere Abstraktionsebene für Messagingsysteme bereitzustellen.

Publikum

• Entwickler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Datameer ist eine Business Intelligence- und Analyseplattform, die auf Hadoop basiert Enduser können große, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten auf einfache Weise abrufen, untersuchen und korrelieren In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Datameer die steile Lernkurve von Hadoop überwinden können, während sie die Einrichtung und Analyse einer Reihe großer Datenquellen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen, kuratieren und interaktiv einen Unternehmensdatensee erkunden Greifen Sie auf Business-Intelligence-Data-Warehouses, Transaktionsdatenbanken und andere Analyseläden zu Verwenden Sie eine Tabellenbenutzeroberfläche, um End-to-End-Datenverarbeitungspipelines zu entwerfen Greifen Sie auf vorgefertigte Funktionen zu, um komplexe Datenbeziehungen zu untersuchen Verwenden Sie DragandDrop-Assistenten, um Daten zu visualisieren und Dashboards zu erstellen Verwenden Sie Tabellen, Diagramme, Grafiken und Karten, um Abfrageergebnisse zu analysieren Publikum Datenanalytiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .