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.
Praktische Erfahrung in der IT-Informationsverarbeitung erforderlich. Grundkenntnisse zu Hadoop sowie in der Anwendung von Programmiersprachen werden vorausgesetzt.
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.
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 verschiedene Ausgangsdaten aufzubereiten.
Mit Mahout steht in Hadoop ein Werkzeug für Data Mining Fragestellungen zur Verfügung. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick zu Mahout.
In diesem Abschnitt wenden die Teilnehmer die Mining Methode des Clusterings an, um mit Hilfe von Mahout Vorhersagen auf der Grundlage der Cluster-Zugehörigkeit abzuleiten.
In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer verschiedene Ansätze mit Mahout, um Empfehlungen abzuleiten.
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 Vorhersagen mit Hadoop abgeleitet.
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Zuletzt aktualisiert am 08.06.2023.
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