Apache Avro: Data Serialization for Distributed Applications Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) introducerar Hortonworks Data Platform (HDP) och leder deltagarna genom implementeringen av Spark + Hadoop-lösningen.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Använd Hortonworks för att tillförlitligt köra Hadoop i stor skala. Förena Hadoops funktioner för säkerhet, styrning och drift med Sparks agila analytiska arbetsflöden. Använd Hortonworks för att undersöka, validera, certifiera och stödja var och en av komponenterna i ett Spark-projekt. Bearbeta olika typer av data, inklusive strukturerad, ostrukturerad, i rörelse och i vila.

Apache Ambari är en open source-managementplattform för att tillhandahålla, hantera, övervaka och säkra Apache Hadoop kluster.

I denna instruktörsledda liveträning kommer deltagarna att lära sig hanteringsverktygen och praxis som Ambari tillhandahåller för att framgångsrikt hantera Hadoop kluster.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Ställ in ett live Big Data kluster med Ambari
• Använd Ambaris avancerade funktioner och funktioner i olika användningsfall
• Lägg till och ta bort noder sömlöst efter behov
• Förbättra ett Hadoop klustrets prestanda genom att ställa in och justera

Publik

• DevOps
• Systemadministratörer
• databasadministratörer
• Hadoop testare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

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.

Denna kurs behandlar hur man använder Hive SQL språk (AKA: Hive HQL, SQL på Hive , Hive QL) för personer som extraherar data från Hive

Kursen ägnas åt IT-specialister som letar efter en lösning för att lagra och bearbeta stora datamängder i distribuerad systemmiljö

Kursmål:

Få kunskap om Hadoop klusteradministration

Publik:

Kursen är avsedd för IT-specialister som letar efter en lösning för att lagra och bearbeta stora datamängder i en distribuerad systemmiljö

Go al:

Djup kunskap om Hadoop klusteradministration.

Publik:

Denna kurs är avsedd att avmystifiera big data / hadoop-teknik och för att visa att det inte är svårt att förstå.

Apache Hadoop är den mest populära ramen för behandling av Big Data på kluster av servrar. Denna kurs kommer att introducera en utvecklare för olika komponenter (HDFS, MapReduce, Pig, Hive och HBase) Hadoop ekosystem.

Apache Hadoop är en av de mest populära ramarna för bearbetning av Big Data på kluster av servrar. Denna kurs omfattar datahantering i HDFS, avancerad gris, Hive och HBase. Dessa avancerade programmeringstekniker kommer att vara fördelaktiga för erfarna Hadoop utvecklare.

Publik : utvecklare

Varaktighet: tre dagar

Format: föreläsningar (50%) och praktiska labb (50%).

Denna kurs introducerar HBase - en No SQL butik ovanpå Hadoop . Kursen är avsedd för utvecklare som kommer att använda HBase för att utveckla applikationer, och administratörer som kommer att hantera HBase-kluster.

Vi kommer att gå en utvecklare genom HBase-arkitektur och datamodellering och applikationsutveckling på HBase. Det kommer också att diskutera att använda MapReduce med HBase, och några administrationsämnen, relaterade till prestandaoptimering. Kursen är mycket praktisk med massor av labbövningar.

Varaktighet : 3 dagar

Publik : Utvecklare och administratörer

Apache Hadoop är den mest populära ramen för behandling av Big Data på kluster av servrar. I den här tre (valfritt, fyra) dagars kurs kommer deltagarna att lära sig om affärsfördelarna och använda fall för Hadoop och dess ekosystem, hur man planerar distribution och tillväxt av kluster, hur man installerar, underhåller, övervakar, felsöker och optimerar Hadoop . De kommer också att öva kluster bulk data belastning, bekanta sig med olika Hadoop distributioner och öva på att installera och hantera Hadoop ekosystemverktyg. Kursen avslutas med diskussion om att säkra kluster med Kerberos.

”... Materialen var mycket väl förberedda och täckta noggrant. Laben var mycket hjälpsam och välorganiserad ”
- Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Publik

Hadoop administratörer

Formatera

Föreläsningar och praktiska labb, ungefärligt balans 60% föreläsningar, 40% labb.

Hadoop is the most popular Big Data processing framework.

I denna instruktörsledda utbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig kärnkomponenterna i ekosystemet Hadoop och hur dessa tekniker kan användas för att lösa storskaliga problem. Genom att lära sig dessa grunder kommer deltagarna att förbättra sin förmåga att kommunicera med utvecklarna och implementerarna av dessa system samt de datavetare och analytiker som många IT-projekt involverar.

Publik

• Projektledare som vill implementera Hadoop i sin befintliga utvecklings- eller IT-infrastruktur
• Projektledare som behöver kommunicera med tvärfunktionella team som inkluderar big data-ingenjörer, datavetare och affärsanalytiker

Apache Samza är en öppen källkod, nästan realtid, asynkron beräkningsram för strömbehandling. Den använder Apache Kafka för meddelanden och Apache Hadoop YARN för feltolerans, processorisolering, säkerhet och resurshantering.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen introducerar principerna bakom meddelandesystem och distribuerad strömbearbetning, samtidigt som deltagarna går genom skapandet av ett exempel på Samza-baserat projekt och jobbutförande.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Använd Samza för att förenkla koden som behövs för att producera och konsumera meddelanden.
• Koppla bort hanteringen av meddelanden från en applikation.
• Använd Samza för att implementera asynkron beräkning nära realtid.
• Använd strömbehandling för att ge en högre abstraktionsnivå över meddelandesystem.

Publik

• utvecklare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Datameer är en affärsinformations- och analysplattform byggd på Hadoop Det gör det möjligt för endusers att få tillgång till, utforska och korrelera storskala, strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data på ett easytouse-sätt I den här instruktionsledda träningspasset lär deltagarna att använda Datameer för att övervinna Hadops branta inlärningskurva, eftersom de går igenom installationen och analysen av en serie stora datakällor Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa, curate och interaktivt utforska en företagsdatasjö Få tillgång till affärsinformationslager, transaktionsdatabaser och andra analytiska butiker Använd en kalkylarks användargränssnitt för att designa ändringsrutiner för databehandling Få tillgång till förbyggda funktioner för att utforska komplexa datarelationer Använd draganddrop-guider för att visualisera data och skapa instrumentpaneler Använd tabeller, diagram, grafer och kartor för att analysera sökresultat Publik Dataanalyser Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .