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Big Data - Hands On für DWH Integration

Seminardauer: 3 Tage
zur unverbindlichen Anfrage

Ziele

In diesem Hands On Workshop steht die Lösungsfindung und ihre Umsetzung im Vordergrund. Anhand praktischer Aufgabenstellungen diskutieren die Teilnehmer Möglichkeiten ihrer Bearbeitung und sammeln Erfahrungen in der Umsetzung. Die erzielten Ergebnisse und gewonnenen Erfahrungen werden verallgemeinert.

Zielgruppe

(IT-)Architekten, (IT-)Entwickler

Voraussetzungen

Praktische Erfahrung in der IT-Informationsverarbeitung erforderlich. Grundkenntnisse zu Hadoop sowie in der Anwendung von Programmiersprachen werden vorausgesetzt.

Agenda

Hadoop-Sandbox

In dem ersten Modul wird die Hadoop-Sandbox vorgestellt und gemeinsam evaluiert.

Überblick Hadoop Distributed File System (HDFS)

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.

Überblick Sqoop

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.

Import in und Export aus HDFS von Daten unter Verwendung von 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.

Überblick MapReduce

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.

Überblick Hive

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.

Anwendung von Hive und anderen Tools für verschiedene Fragestellungen

In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer verschiedene praktische Fragestellungen wie beispielsweise die Verknüpfung mit externen Tabellen oder das Zusammensetzen von Strings.

Überblick Verknüpfung von Daten in Hadoop

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.

Anwendung von MapReduce und Hive zur Verknüpfung von Daten

Basierend auf den Ausführungen des vorhergehenden Abschnittes evaluieren die Teilnehmer, wie man verschiedene Datensets in Hadoop miteinander verknüpft.

Anwendung von Sqoop, MapReduce und Hive zur Archivierung von Inhalten nach Hadoop

In diesem Abschnitt wenden die Teilnehmer Hadoop-Werkzeuge an, um Daten aus einem relationalen System zu archivieren.

Anwendung von Sqoop, MapReduce und Hive zur Auslagerung von ETL-Aktivitäten nach Hadoop

In diesem Abschnitt wird evaluiert, wie ressourcenintensive Abschnitte eines DWH-Bewirtschaftungsprozesses nach Hadoop ausgelagert werden können.

Überblick Test und Optimierung der Lösung in Hadoop

Es wird ein Überblick zum Testen und Optimieren in Hadoop gegeben und welche Werkzeuge dafür zur Verfügung stehen.

Testen und Optimieren der Lösung in Hadoop

In diesem Abschnitt sammeln die Teilnehmer erste Erfahrungen im Testen und Optimieren der erstellten Lösungen.

Zusammenfassung und Verallgemeinerung

Zum Abschluss werden die Ergebnisse zusammengefasst und die durchgeführten Übungen auf ihre Praxistauglichkeit untersucht sowie ein Vorgehensmodell für die DWH-Integration von Hadoop abgeleitet.

Schulungsunterlagen

nach Absprache
Tags: Big Data
 
Anmeldungen vorhanden

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