Apache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters Training Cursus

Publiek:

De cursus is bedoeld voor IT-specialisten die op zoek zijn naar een oplossing voor het opslaan en verwerken van grote gegevenssets in een gedistribueerde systeemomgeving

Go al:

Diepe kennis van Hadoop clusterbeheer.

Big data-analyse omvat het proces van het onderzoeken van grote hoeveelheden gevarieerde gegevenssets om correlaties, verborgen patronen en andere nuttige inzichten te ontdekken.

De gezondheidsindustrie heeft enorme hoeveelheden complexe heterogene medische en klinische gegevens. Het toepassen van big data-analyses op gezondheidsgegevens biedt een enorm potentieel voor het verkrijgen van inzichten voor het verbeteren van de gezondheidszorg. De enorme omvang van deze datasets vormt echter grote uitdagingen bij analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving.

In deze door een instructeur geleide, live training (op afstand), leren deelnemers hoe ze big data-analyses in gezondheid kunnen uitvoeren terwijl ze een reeks praktische live-laboefeningen doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer big data-analysehulpmiddelen zoals Hadoop MapReduce en Spark
• Begrijp de kenmerken van medische gegevens
• Pas big data-technieken toe om met medische gegevens om te gaan
• Bestudeer big data-systemen en algoritmen in het kader van gezondheidstoepassingen

Publiek

• ontwikkelaars
• Data Scientists

Indeling van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen.

Notitie

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Datameer is een business intelligence en analytics-platform gebouwd op Hadoop Het stelt eindgebruikers in staat om op grote schaal gemakkelijk toegang te krijgen tot grootschalige, gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde gegevens, deze te verkennen en te correleren Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers Datameer te gebruiken om de steile leercurve van Hadoop te overwinnen terwijl ze de opstelling en analyse van een reeks big data-bronnen doorlopen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Creëer, ontwikkel en exploreer interactief een datameer voor bedrijven Toegang tot datawarehouses voor business intelligence, transactiedatabases en andere analytische winkels Gebruik een spreadsheetgebruikersinterface om endtoend gegevensverwerkingspijplijnen te ontwerpen Toegang tot vooraf gebouwde functies om complexe gegevensrelaties te verkennen Gebruik draganddrop-wizards om gegevens te visualiseren en dashboards te maken Gebruik tabellen, grafieken, grafieken en kaarten om queryresultaten te analyseren Publiek Data-analisten Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

De cursus is bedoeld voor IT-specialisten die op zoek zijn naar een oplossing voor het opslaan en verwerken van grote gegevenssets in een gedistribueerde systeemomgeving

Doel van de cursus:

Kennis verkrijgen over Hadoop clusterbeheer

Apache Hadoop is het populairste framework voor het verwerken van Big Data op clusters van servers. In deze drie (eventueel vier) dagen cursus, zullen de deelnemers leren over de zakelijke voordelen en use cases voor Hadoop en zijn ecosysteem, hoe cluster inzet en groei plannen, hoe te installeren, onderhouden, monitor, problemen oplossen en optimaliseren van Hadoop . Ze zullen ook oefenen met het bulksgewijs laden van gegevens, vertrouwd Hadoop met verschillende Hadoop distributies en oefenen met het installeren en beheren van Hadoop ecosysteemtools. De cursus eindigt met een bespreking van het beveiligen van cluster met Kerberos.

“… De materialen waren zeer goed voorbereid en grondig bedekt. Het lab was erg behulpzaam en goed georganiseerd ”
- Andrew Nguyen, hoofdintegratie DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Publiek

Hadoop beheerders

Formaat

Lezingen en hands-on labs, bij benadering evenwicht 60% lezingen, 40% labs.

Apache Hadoop is het populairste framework voor het verwerken van Big Data op clusters van servers. Deze cursus zal een ontwikkelaar om verschillende componenten (HDFS, MapReduce, Pig, introduceren Hive en HBase) Hadoop ecosysteem.

Apache Hadoop is een van de populairste kaders voor het verwerken van Big Data op clusters van servers. Deze cursus gaat in op gegevensbeheer in HDFS, geavanceerde Pig, Hive en HBase. Deze geavanceerde programmeertechnieken zullen voordelig zijn voor ervaren Hadoop ontwikkelaars.

Publiek : ontwikkelaars

Duur: drie dagen

Formaat: hoorcolleges (50%) en hands-on labs (50%).

Hadoop is het meest populaire framework voor Big Data-verwerking .

In deze door een instructeur geleide training in België leren deelnemers de kerncomponenten van het Hadoop ecosysteem en hoe deze technologieën kunnen worden gebruikt om grootschalige problemen op te lossen. Door deze fundamenten te leren, zullen de deelnemers hun vermogen verbeteren om te communiceren met de ontwikkelaars en implementeerders van deze systemen, evenals met de datawetenschappers en analisten waarbij veel IT-projecten betrokken zijn.

Publiek

• Projectmanagers die Hadoop willen implementeren in hun bestaande ontwikkelings- of IT-infrastructuur
• Projectmanagers die moeten communiceren met multifunctionele teams, waaronder big data-ingenieurs, datawetenschappers en bedrijfsanalisten

Publiek:

Deze cursus is bedoeld om big data / hadoop-technologie te demystificeren en aan te tonen dat het niet moeilijk te begrijpen is.

Hadoop is een populair Big Data verwerkingskader. Python is een high-level programmering taal beroemd om zijn duidelijke syntax en code leesbaarheid.

In deze instructeur geleide, live training, zullen de deelnemers leren hoe te werken met Hadoop, MapReduce, Pig, en Spark met behulp van Python als ze stappen door meerdere voorbeelden en gebruik gevallen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Begrijp de basisbegrippen achter Hadoop, MapReduce, Pig en Spark
• Gebruik Python met Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig en Spark
• Gebruik Snakebite om programmatisch toegang te krijgen tot HDFS binnen Python
• Gebruik mrjob om MapReduce banen te schrijven in Python
• Schrijf Spark programma's met Python
• Uitbreid de functionaliteit van varkens met Python UDF's
• Manage MapReduce banen en Pig scripts met behulp van Luigi

Het publiek

• Ontwikkelaars
• IT Professionals

Format van de cursus

• Deel lezing, deel discussie, oefeningen en zware praktijken

Deze instructeur-geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op systeembeheerders die willen leren hoe ze clusters binnen hun organisatie kunnen opzetten, implementeren en beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apache Hadoop.
• Begrijp de vier belangrijkste componenten in het Hadoop-ecosysteem: HDFS, MapReduce, YARN en Hadoop Common.
• Gebruik Hadoop Distributed File System (HDFS) om een cluster te schalen naar honderden of duizenden knooppunten.
• Stel HDFS in om te functioneren als opslagengine voor on-premise Spark-implementaties.
• Stel Spark in voor toegang tot alternatieve opslagoplossingen zoals Amazon S3 en NoSQL databasesystemen zoals Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, enz.
• Voer administratieve taken uit zoals het inrichten, beheren, monitoren en beveiligen van een Apache Hadoop-cluster.

Deze cursus introduceert HBase - een No SQL store bovenop Hadoop . De cursus is bedoeld voor ontwikkelaars die HBase gaan gebruiken om applicaties te ontwikkelen, en beheerders die HBase-clusters gaan beheren.

We zullen een ontwikkelaar door HBase-architectuur en datamodellering en applicatie-ontwikkeling op HBase leiden. Er wordt ook ingegaan op het gebruik van MapReduce met HBase en enkele beheeronderwerpen met betrekking tot prestatieoptimalisatie. De cursus is zeer praktisch met veel laboratoriumoefeningen.

Duur : 3 dagen

Publiek : ontwikkelaars en beheerders

In deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze Apache NiFi kunnen implementeren en beheren in een live labomgeving.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apachi NiFi.
• Verzamel, transformeer en beheer gegevens uit ongelijksoortige, gedistribueerde gegevensbronnen, waaronder databases en big data-meren.
• Automatiseer gegevensstromen.
• Schakel streaminganalyse in.
• Pas verschillende benaderingen toe voor gegevensopname.
• Transformeer Big Data en naar zakelijke inzichten.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basisprincipes van flow-gebaseerd programmeren terwijl ze een aantal demo-extensies, componenten en processors ontwikkelen met behulp van Apache NiFi.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de architectuur- en datastroomconcepten van NiFi.
• Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
• Op maat ontwikkelen van hun eigen Apache Nifi-processor.
• Neem realtime gegevens op uit ongelijksoortige en ongebruikelijke bestandsformaten en gegevensbronnen en verwerk deze.