Apache NiFi for Developers - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) wprowadza Hortonworks Data Platform (HDP) i przeprowadza uczestników przez wdrożenie rozwiązania Spark + Hadoop.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać Hortonworks do niezawodnego uruchamiania Hadoop na dużą skalę.
• Ujednolicić możliwości Hadoop w zakresie bezpieczeństwa, zarządzania i operacji ze zwinnymi analitycznymi przepływami pracy Spark.
• Wykorzystanie Hortonworks do badania, walidacji, certyfikacji i wsparcia każdego z komponentów projektu Spark.
• Przetwarzanie różnych typów danych, w tym ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych, w ruchu i w spoczynku.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych specjalistów, którzy chcą nauczyć się narzędzi i praktyk zarządzania dostarczanych przez Ambari, aby skutecznie zarządzać klastrami Hadoop.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować klaster Big Data na żywo przy użyciu Ambari.
• Zastosować zaawansowane funkcje i funkcjonalności Ambari do różnych przypadków użycia.
• Płynnie dodawać i usuwać węzły w razie potrzeby.
• Poprawić wydajność klastra Hadoop poprzez dostrajanie i dostosowywanie.

Cloudera Impala to silnik zapytań typu open source do masowego przetwarzania równoległego (MPP) SQL dla klastrów Apache Hadoop.

Cloudera Impala umożliwia użytkownikom wysyłanie zapytań o niskim opóźnieniu SQL do danych przechowywanych w Hadoop Distributed File System i Apache Hbase bez konieczności przenoszenia lub przekształcania danych.

Odbiorcy

Ten kurs jest skierowany do analityków i badaczy danych przeprowadzających analizy danych przechowywanych w Hadoop za pośrednictwem narzędzi Business Intelligence lub SQL.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie

• Wyodrębniać znaczące informacje z klastrów Hadoop za pomocą Impala.
• Pisać specjalne programy ułatwiające Business Intelligence w Impala SQL dialekcie.
• Rozwiązywać problemy Impala.

Ten kurs obejmuje sposób korzystania z języka Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL on Hive, HiveQL) dla osób, które wyodrębniają dane z Hive

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć i zarządzać Apache NiFi w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apachi NiFi.
• Pozyskiwać, przekształcać i zarządzać danymi z różnych, rozproszonych źródeł danych, w tym baz danych i dużych jezior danych.
• Automatyzować przepływy danych.
• Włączać analitykę strumieniową.
• Stosowanie różnych podejść do pozyskiwania danych.
• Przekształcanie danych Big Data w informacje biznesowe.

Odbiorcy:

Kurs przeznaczony jest dla specjalistów IT poszukujących rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych w środowisku systemów rozproszonych

Goal:

Głęboka wiedza na temat Hadoop administracji klastrami.

Big Data Hadoop to otwarta, rozproszona i skalowalna platforma, stworzona do przechowywania, przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Hadoop umożliwia przechowywanie dużych ilości danych na klastrze komputerów, dzięki czemu można obsługiwać petabajty danych. Framework Hadoop zawiera system plików Hadoop Distributed File System (HDFS) oraz framework do przetwarzania rozproszonego MapReduce. Pozwala to na równoległe przetwarzanie danych na wielu maszynach w klastrze. Platforma Hadoop jest łatwa w skalowaniu. Można ją rozbudować poprzez dodanie nowych węzłów do klastra, co zwiększa przepustowość i przetwarzanie danych. Składa się z różnych modułów, takich jak HDFS, MapReduce, YARN (Yet Another Resource Negotiator) oraz dodatkowych narzędzi i bibliotek, które mogą być używane w zależności od potrzeb projektu. Hadoop umożliwia pracę z różnorodnymi typami danych, w tym strukturyzowanymi, półstrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi. Jest używany do analizy dużych zbiorów danych, tworzenia raportów, analizy trendów, przewidywania oraz uczenia maszynowego. Hadoop posiada bogaty ekosystem narzędzi i frameworków, takich jak Apache Hive, Apache Pig, Apache Spark, Apache HBase, które wspierają różne aspekty przetwarzania i analizy danych. Zapewnia mechanizmy bezpieczeństwa, kontroli dostępu i zarządzania użytkownikami, aby chronić dane przechowywane i przetwarzane w klastrze Hadoop. Big Data Hadoop jest popularnym narzędziem do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych, stosowanym w różnych branżach, w tym w analizie rynkowej, medycynie, finansach, przemyśle i wielu innych, gdzie konieczne jest zarządzanie i analiza dużej ilości danych.

Analityka Big Data obejmuje proces badania dużych ilości różnorodnych zestawów danych w celu odkrycia korelacji, ukrytych wzorców i innych przydatnych informacji.

Branża medyczna dysponuje ogromnymi ilościami złożonych, heterogenicznych danych medycznych i klinicznych. Zastosowanie analizy dużych zbiorów danych na danych dotyczących zdrowia stanowi ogromny potencjał w uzyskiwaniu wglądu w celu poprawy świadczenia opieki zdrowotnej. Jednak ogrom tych zbiorów danych stanowi ogromne wyzwanie w analizach i praktycznych zastosowaniach w środowisku klinicznym.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak przeprowadzić analizę dużych zbiorów danych w zakresie zdrowia, przechodząc przez serię praktycznych ćwiczeń laboratoryjnych na żywo.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie narzędzi do analizy dużych zbiorów danych, takich jak Hadoop MapReduce i Spark.
• Zrozumienie charakterystyki danych medycznych
• Stosowanie technik big data do przetwarzania danych medycznych
• Badanie systemów i algorytmów big data w kontekście aplikacji zdrowotnych

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy ds. danych

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna.

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z Datameer, aby pokonać stromą krzywą uczenia się Hadoop, przechodząc przez konfigurację i analizę szeregu dużych źródeł danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Tworzyć, zarządzać i interaktywnie eksplorować jezioro danych przedsiębiorstwa.
• [Hurtownie danych Business Intelligence, transakcyjne bazy danych i inne magazyny analityczne.
• Używać interfejsu użytkownika arkusza kalkulacyjnego do projektowania kompleksowych potoków przetwarzania danych.
• Access gotowe funkcje do eksploracji złożonych relacji danych.
• Używanie kreatorów "przeciągnij i upuść" do wizualizacji danych i tworzenia pulpitów nawigacyjnych.
• Używanie tabel, wykresów, grafów i map do analizowania wyników zapytań.

Szkolenie pozwoli w pełni zapoznać się i zrozumieć wszystkie niezbędne kroki do obsługi i utrzymywania klastra Hadoop. Dostarcza wiedzę począwszy od zagadnień związanych ze specyfikacją sprzętu, instalacją i konfiguracją systemu, aż do zagadnien związanych z równoważeniem obciążenia, strojeniem, diagnozowaniem i rozwiązywaniu problemów  przy wdrożeniu.Kurs dedykowany administratorom, którzy będą tworzyć lub/i utrzymywać klaster Hadoop.

Materiały szkoleniowe

• Materiały szkoleniowe Student Guide
• Materiały szkoleniowe Lab Guide

Apache Hadoop to najpopularniejszy framework do przetwarzania Big Data na klastrach serwerów. Podczas tego trzydniowego (opcjonalnie czterodniowego) kursu uczestnicy dowiedzą się o korzyściach biznesowych i przypadkach użycia Hadoop i jego ekosystemu, jak zaplanować wdrożenie i rozwój klastra, jak zainstalować, utrzymywać, monitorować, rozwiązywać problemy i optymalizować Hadoop. Uczestnicy przećwiczą również masowe ładowanie danych w klastrze, zapoznają się z różnymi dystrybucjami Hadoop oraz przećwiczą instalację i zarządzanie narzędziami ekosystemu Hadoop. Kurs kończy się dyskusją na temat zabezpieczania klastra za pomocą Kerberos.

"... Materiały były bardzo dobrze przygotowane i dokładnie omówione. Laboratorium było bardzo pomocne i dobrze zorganizowane"
- Andrew Nguyen, główny inżynier integracji DW, Microsoft Online Advertising

Publiczność

Hadoop Administratorzy

Format

Wykłady i praktyczne laboratoria, przybliżona równowaga 60% wykładów, 40% laboratoriów.

Apache Hadoop jest najpopularniejszym frameworkiem do przetwarzania Big Data na klastrach serwerów. Ten kurs wprowadzi programistę w różne komponenty (HDFS, MapReduce, Pig, Hive i HBase) Hadoop ekosystemu.

Apache Hadoop jest jednym z najpopularniejszych frameworków do przetwarzania Big Data na klastrach serwerów. Ten kurs zagłębia się w zarządzanie danymi w HDFS, zaawansowane Pig, Hive i HBase. Te zaawansowane techniki programowania będą korzystne dla doświadczonych Hadoop programistów.

Odbiorcy: programiści

Czas trwania: trzy dni

Format: wykłady (50%) i praktyczne laboratoria (50%).