Apache NiFi for Developers Training Cursus

Audiëntie:

De 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 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.

De 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

Doel van de cursus:

Kennis opdoen met betrekking tot Hadoop clusterbeheer

Apache Hadoop is het meest populaire framework voor verwerking Big Data op clusters van servers. In deze driedaagse (optioneel vier) daagse cursus leren deelnemers over de zakelijke voordelen en gebruiksscenario's voor Hadoop en het ecosysteem, hoe ze de implementatie en groei van clusters kunnen plannen, hoe ze kunnen installeren, onderhouden, monitoren, problemen oplossen en optimaliseren Hadoop. Ze zullen ook oefenen met het laden van bulkgegevens in clusters, vertrouwd raken met verschillende Hadoop distributies en oefenen met het installeren en beheren van Hadoop ecosysteemtools. De cursus wordt afgesloten met een bespreking van het beveiligen van clusters met Kerberos.

“… De materialen waren zeer goed voorbereid en grondig behandeld. Het Lab was zeer behulpzaam en goed georganiseerd"
— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Audiëntie

Hadoop Beheerders

Formatteren

Lezingen en hands-on labs, ongeveer 60% hoorcolleges, 40% labs.

Apache Hadoop is het meest populaire framework voor verwerking Big Data op clusters van servers. In deze cursus laat een ontwikkelaar kennismaken met verschillende componenten (HDFS, MapReduce, Pig, Hive en HBase) Hadoop ecosysteem.

Apache Hadoop is een van de meest populaire frameworks voor verwerking Big Data op clusters van servers. Deze cursus gaat dieper in op gegevensbeheer in HDFS, advanced Pig, Hive en HBase.  Deze geavanceerde programmeertechnieken zullen nuttig zijn voor ervaren Hadoop ontwikkelaars.

Doelgroep: ontwikkelaars

Duur: drie dagen

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

Audiëntie:

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

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

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) introduceert Hortonworks Data Platform (HDP) en leidt deelnemers door de implementatie van de Spark + Hadoop-oplossing.

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

• Gebruik Hortonworks om op grote schaal betrouwbaar Hadoop uit te voeren.
• Integreer de beveiligings-, governance- en operationele mogelijkheden van Hadoop met de flexibele analytische workflows van Spark.
• Gebruik Hortonworks om elk van de componenten in een Spark-project te onderzoeken, te valideren, te certificeren en te ondersteunen.
• Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerde, ongestructureerde, in-beweging en stilstaande gegevens.

Deze cursus behandelt het gebruik van Hive SQL taal (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) voor mensen die gegevens uit Hive

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

Impala stelt gebruikers in staat om SQL query's met lage latentie uit te voeren op gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop Distributed File System en Apache Hbase zonder dat gegevensverplaatsing of -transformatie nodig is.

Audiëntie

Deze cursus is bedoeld voor analisten en datawetenschappers die analyses uitvoeren op gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop via Business Intelligence of SQL tools.

Na afloop van deze cursus zijn de deelnemers in staat om

• Haal zinvolle informatie uit Hadoop clusters met Impala.
• Schrijf specifieke programma's om Business Intelligentie in Impala SQL Dialect te vergemakkelijken.
• Problemen oplossen Impala.

In deze live training onder leiding van een instructeur in België (ter plaatse of op afstand) leren deelnemers hoe ze Apache NiFi kunnen implementeren en beheren in een live labomgeving.

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

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

Deze live training in België onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars die Spark, Hadoop en Python willen gebruiken en integreren om grote en complexe datasets te verwerken, analyseren en transformeren.

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

• Zet de benodigde omgeving in om te beginnen met het verwerken van big data met Spark, Hadoop en Python.
• Krijg inzicht in de functies, kernonderdelen en architectuur van Spark en Hadoop.
• Leer hoe u Spark, Hadoop en Python kunt integreren voor de verwerking van big data.
• Verken de tools in het Spark-ecosysteem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka en Flume).
• Bouw gezamenlijke filteraanbevelingssystemen die vergelijkbaar zijn met Netflix, YouTube, Amazon, Spotify en Google.
• Gebruik Apache Mahout om machine learning-algoritmen te schalen.