HBase voor ontwikkelaars Training Cursus

Doelgroep:

Deze cursus is bedoeld voor IT-specialisten die op zoek zijn naar een oplossing om grote datasets op te slaan en te verwerken in een gedistribueerde systeemomgeving.

Goal:

Diepgaande kennis van Hadoop clusteradministratie.

Big data analytics betreft het proces om grote hoeveelheden variërende datasets te onderzoeken om correlaties, verborgen patronen en andere nuttige inzichten aan het licht te brengen.

De gezondheidssector heeft enorme hoeveelheden complexe, heterogene medische en klinische data. De toepassing van big data analytics op gezondheidsdata biedt enorm potentieel voor het afleiden van inzichten die de zorgverlening kunnen verbeteren. Echter, de omvang van deze datasets presenteert grote uitdagingen bij analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving.

In deze door een instructeur geleide, live training (op afstand), leren de deelnemers hoe ze big data analytics in de gezondheidszorg kunnen uitvoeren terwijl ze stap voor stap meedoen aan een serie hands-on oefeningen in de live-lab.

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

• Big data analytics tools zoals Hadoop MapReduce en Spark te installeren en configureren
• De kenmerken van medische data te begrijpen
• Big data technieken toe te passen op medische data
• Big data systemen en algoritmen in het licht van gezondheidsapplicaties te bestuderen

Publiek

• Ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Vorm van de cursus

• Een deel college, een deel discussie, oefeningen en veel hands-on praktijk.

Opmerking

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om het in te richten.

Wanneer traditionele opslagtechnologieën de hoeveelheid data die je wilt opslaan niet aan kunnen, zijn er honderden alternatieven. Deze cursus probeert de deelnemers te begeleiden bij het begrijpen van alternatieven voor het opslaan en analyseren van Big Data en de voordelen en nadelen daarvan.

Deze cursus richt zich voornamelijk op bespreking en presentatie van oplossingen, hoewel praktijkopdrachten op aanvraag beschikbaar zijn.

De cursus maakt deel uit van de vaardigheden van Data Scientist (Domain: Data and Technology).

Dit instructeur-led live-training in België (online of ter plaatse) is gericht op databasebeheerders of ontwikkelaars die Microsoft Azure Cosmos DB willen gebruiken om hoog responsieve en laag latentie-applicaties te ontwikkelen en beheren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De benodigde Cosmos DB-resources in te richten om databases en applicaties te starten.
• De prestaties en opslagcapaciteit van applicaties te schalen door API's in Cosmos DB te gebruiken. 
• Databasebewerkingen te beheren en kosten te verlagen door Cosmos DB-resources te optimaliseren.

Apache Hadoop is het meest populaire framework voor verwerking op clusters van servers. In deze drie (optioneel, vier) dagen cursus leren deelnemers over de zakelijke voordelen en gebruiksscenario’s voor Hadoop en zijn ecosystem, hoe ze een clusterimplementatie en groei moeten plannen, hoe ze Hadoop moeten installeren, onderhouden, monitoren, opsporen en optimaliseren. Ze oefenen ook met bulk gegevenslading in een cluster, raken vertrouwd met verschillende Hadoop-distributies en oefenen met het installeren en beheren van Hadoop-ecosysteemtools. De cursus sluit af met een discussie over het beveiligen van een cluster met Kerberos.

“…De materialen waren zeer goed voorbereid en gedetailleerd. Het Lab was zeer nuttig en goed georganiseerd” — Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Aanwezigheid

Hadoop beheerders

Formaat

College en hands-on labo’s, ongeveer 60% college, 40% labo’s.

Apache Hadoop is het meest gebruikte framework voor het verwerken van Big Data op clusters van servers. Deze cursus introduceert een ontwikkelaar aan diverse componenten (HDFS, MapReduce, Pig, Hive en HBase) binnen de Hadoop-ecosysteem.

Apache Hadoop is een van de populairste frameworks voor het verwerken van Big Data op clusters van servers. Deze cursus gaat dieper in op datamanagement in HDFS, geavanceerde Pig, Hive en HBase. Deze geavanceerde programmeringstechnieken zijn voordelig voor ervaren Hadoop-ontwikkelaars.

Publiek: ontwikkelaars

Duur: drie dagen

Formaat: colleges (50%) en praktijkopdrachten (50%).

Doelgroep:

Deze cursus is bedoeld om big data/Hadoop-technologie te ontrafelen en te tonen dat het niet moeilijk is om te begrijpen.

Dit instructeur-led live training in België (online of on-site) is gericht op systeembeheerders die willen leren hoe ze Hadoop-clusters binnen hun organisatie kunnen instellen, implementeren en beheren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Apache Hadoop te installeren en configureren.
• De vier belangrijkste componenten in het Hadoop-ecosysteem te begrijpen: HDFS, MapReduce, YARN en Hadoop Common.
• Hadoop Distributed File System (HDFS) te gebruiken om een cluster te schalen naar honderden of duizenden knooppunten.  
• HDFS in te stellen als opslagengine voor on-premise Spark-implementaties.
• Spark in te stellen om alternatieve opslagoplossingen zoals Amazon S3 en NoSQL-databasesystemen zoals Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc. te benaderen.
• Beheerders taken uit te voeren zoals provisioning, management, monitoring en beveiliging van een Apache Hadoop-cluster.

Apache NiFi is een open-source, op stromen gebaseerd platform voor gegevensintegratie en -verwerking. Het stelt automatische, real-time dataverzending, transformatie en systeemediatie tussen verschillende systemen mogelijk, met een webinterface en fijnmazige controle.

Dit instructeurgeleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op beheerders en ingenieurs van middelbare niveau die willen implementeren, beheren, beveiligen en optimaliseren van NiFi-dataflows in productieomgevingen.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Apache NiFi-clusters installeren, configureren en onderhouden.
• Dataflows van verschillende bronnen en doelen ontwerpen en beheren.
• Flow-automatisering, -routering en -transformatielogica implementeren.
• Prestaties optimaliseren, bewerkingen monitoren en problemen oplossen.

Format van de cursus

• Interactieve lezing met discussie over echte architectuur.
• Praktijkopdrachten: bouwen, implementeren en beheren van flows.
• Scenario-gebaseerde oefeningen in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om de details te bespreken.

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

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

• Begrijp de architectuur en dataflowconcepten van NiFi.
• Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
• Op maat ontwikkelen van hun eigen Apache Nifi processor.
• Neem real-time gegevens op en verwerk ze uit ongelijksoortige en ongebruikelijke bestandsindelingen en gegevensbronnen.

Relatiedatabases zijn de technologie van keuze geweest voor het opslaan, ophalen en queryën van gegevens. Relatiedatabases laten gebruikers hun gegevens organiseren met behulp van een gestructureerde, goed gedefinieerde set patronen (model). Hoewel deze benadering goed werkt voor het opslaan van standaardiseerde en vooraf goed begrepen gegevens (denk bijvoorbeeld aan een ziekenhuisadministratie die patiëntdossiers beheert met dezelfde consistente set vooraf gedefinieerde velden... patiëntnummer, voornaam, achternaam, datum van laatste bezoek, etc.), zijn er beperkingen aan dit model. Voor organisaties waarvan de inkomende gegevens niet goed gedefinieerd zijn (denk bijvoorbeeld aan een online enquêteformulier voor een start-up die nog bezig is met het uitproberen van verschillende velden om bezoekersgegevens te verzamelen, velden verwijderen en toevoegen terwijl ze rekening houden met de veranderende aard van het bedrijf), zullen alle vastgestelde definities voor hoe de gegevens moeten worden ingepast in een bestaande database regelmatig opnieuw gedefinieerd moeten worden. Dit vereist het opnieuw maken van het datamodel (schema) dat de structuur van de gegevens en de toegestane gegevenstypen dicteert om verschillende soorten gegevens invoer te ondersteunen, voordat nieuwe gegevens kunnen worden opgeslagen in de database.

Welkom bij NoSQL (Not Only SQL) databases. NoSQL-databases bevrijden gebruikers van het vooraf definiëren van de structuur van de binnenkomende gegevens, waardoor ze nieuwe gegevens on the fly kunnen invoeren en bijwerken. NoSQL-databases zijn vaak sneller dan relatiedatabases en kunnen met gemak enorme hoeveelheden gegevens verwerken. NoSQL-databases schalen ook beter dan relatiedatabases, dankzij hun vermogen om gegevens efficiënt over veel servers (cluster) te verdelen en de toegang tot deze gegevens te load balancen. NoSQL-databases integreren zich vooral goed met toepassingen die real-time analyses, site personalisatie, IoT en mobiele apps ondersteunen.

In dit instructeur-geloodste, live training leren de deelnemers de architectuur, ontwerpprincipes en functionaliteit van de meest populaire NoSQL-databases begrijpen terwijl ze verschillende NoSQL-databases opzetten, beheren en evalueren in een live labomgeving. Het doel van deze training is om deelnemers te enable om intelligente evaluaties, voorstellen en implementaties van geschikte NoSQL-databaseoplossingen binnen hun organisatie door te voeren.

Bij het afsluiten van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Verschillende types NoSQL-databases installeren en configureren, waaronder MongoDB, Cassandra, Redis en Neo4j
• De voordelen en nadelen van NoSQL-databases ten opzichte van relatiedatabases begrijpen
• De onderliggende gegevensformaten die door NoSQL-databases worden gebruikt begrijpen en hoe deze formaten tot voordeel kunnen worden gebruikt bij het ontwikkelen van moderne toepassingen (desktop, mobiel, cloud, IoT)
• Create, insert, update, delete-bewerkingen in een NoSQL-database uitvoeren
• Een gemengde omgeving met zowel een relatiedatabase als een NoSQL-database die samenwerken opzetten
• Een cluster van NoSQL-databases configureren om de verwerking van zeer grote datasets te verdelen
• De beveiligingsimplicaties van het gebruik van een NoSQL-database begrijpen
• Een NoSQL-database in een productieomgeving implementeren en schalen

Publiek

• Databaseprofessionals
• Dataarchitecten
• Datategenstellers
• Projectmanagers
• Toepassingsontwikkelaars die een flexibele databaseoplossing in hun toepassing willen integreren

Vorm van de Cursus

• Gedeeltelijk les, gedeeltelijk discussie, oefeningen en veel praktijk

Opmerking

• Om een op maat gemaakt training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om afspraken te maken.

Kanton Redis

nosql

Scylla is een open-source gedistribueerde NoSQL-databasestore. Het is compatibel met Apache Cassandra, maar presteert met aanzienlijk hogere doorvoer en lagere latentie.

In deze cursus leren de deelnemers over de functies en architectuur van Scylla, terwijl ze praktische ervaring opdoen met het instellen, beheren, bewaken en oplossen van problemen in Scylla.  

Doelgroep

• Databasebeheerders
• Ontwikkelaars
• Systeemingenieurs

Cursusopzet

• De cursus is interactief en omvat discussies over de principes en benaderingen voor het implementeren en beheren van gedistribueerde Scylla-databases en -clusters.
• De cursus heeft een zwaar hands-on-component met oefeningen en praktijkervaring.