In dieser 3-tägigen Schulung "Big Data - Hands On für Data Analytics" steht die praxisorientierte Lösungsfindung und Umsetzung im Vordergrund. Die Teilnehmer werden anhand praktischer Aufgabenstellungen verschiedene Möglichkeiten der Bearbeitung diskutieren und dabei wertvolle Erfahrungen in der Umsetzung sammeln. Die erzielten Ergebnisse und gewonnenen Erfahrungen werden anschließend verallgemeinert, um einen ganzheitlichen Einblick in die Big Data Analytics zu ermöglichen.
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
In dem ersten Modul wird die Hadoop-Sandbox vorgestellt und gemeinsam evaluiert.
Das Kernstück von Hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Elemente für den Datenaustausch mit HDFS evaluiert.
Sqoop ist ein Werkzeug, um Daten für Hadoop aus einer relationalen Quelle zu entladen oder aus hadoop in ein RDBMS zu laden. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick zu sqoop.
In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer den Import sowie den Export von Daten aus der Shell sowie den Einsatz von Sqoop für den Datenaustausch mit einer relationalen Datenbank.
Die Java-basierte Klassenbibliothek für MapReduce ist der Maschinenraum von Hadoop. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick über das von Google eingeführte Programmier-modell für nebenläufige Berechnungen.
In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer die Anwendung von MapReduce, um Logdateien aufzubereiten.
Pig ist ein Mechanismus, um stapelorientierte Datenfluss-Operationen in Hadoop auszuführen. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer eine Übersicht.
In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer die Anwendung von Pig, um beispielsweise den bot-Traffic aus den Logdateien zu entfernen und die Daten chronologisch zu sortieren.
Mit Hive steht eine Schnittstelle zur Verfügung, die den Zugang zu strukturierten Daten in Hadoop mit einer SQL-ähnlichen Syntax erlaubt. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick zu hive.
In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer verschiedene praktische Fragestellungen wie beispielsweise die Verknüpfung mit externen Tabellen oder das Zusammensetzen von Strings.
Häufig besteht die Anforderung, eine Analyse über unterschiedliche Datenquellen durchzuführen. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer verschiedene Möglichkeiten kennen, wie man das in Hadoop realisieren kann.
Basierend auf den Ausführungen des vorhergehenden Abschnittes evaluieren die Teilnehmer, wie man verschiedene Datensets in Hadoop miteinander verknüpft.
In diesem Abschnitt setzen die Teilnehmer die Werkzeuge von Hadoop ein, um verschiedene praktische Fragestellungen zu beantworten.
Es wird ein Überblick zum Testen und Optimieren in Hadoop gegeben und welche Werkzeuge dafür zur Verfügung stehen.
In diesem Abschnitt sammeln die Teilnehmer erste Erfahrungen im Testen und Optimieren der erstellten Lösungen.
Zum Abschluss werden die Ergebnisse zusammengefasst und die durchgeführten Übungen auf ihre Praxistauglichkeit untersucht sowie ein Vorgehensmodell für die Datenanalyse mit Hadoop abgeleitet.
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| Termin | Standort | Aktion |
|---|---|---|
| 06.02. - 08.02.2024 | München | |
| 07.02. - 09.02.2024 | Köln | |
| 26.02. - 28.02.2024 | Hamburg | |
| 28.02. - 01.03.2024 | Köln | |
| 03.04. - 05.04.2024 | Köln | |
| 08.04. - 10.04.2024 | München | |
| 09.04. - 11.04.2024 | Nürnberg | |
| 22.04. - 24.04.2024 | Köln | |
| 24.04. - 26.04.2024 | Hamburg |
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Zuletzt aktualisiert am 07.12.2023.
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