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Einstieg in Big Data mit Hadoop

Seminardauer: 3 Tage
zur unverbindlichen Anfrage

Ziele

Überblick über die Funktionsweise vom OpenSource MapReduce Framework Apache Hadoop.

  • Wie entwickelt man Softwarelösungen für Hadoop?
  • Was sind die Vor- und Nachteile von Hadoop? (vor allem auch im Vergleich mit relationalen Datenbanken)
  • Welche (ganz neuen) Einsatzmöglichkeiten ergeben sich durch Big Data Frameworks?
  • Welche Applikationen sollten auf Hadoop migriert werden (um Kosten einzusparen, um besser zu skalieren, um einen stabileren Betrieb zu gewährleisten, ...)

Zielgruppe

  • IT Architekten
  • Applikations Entwickler/Verantwortliche
  • Datenbank Entwickler- Administratoren

Voraussetzungen

  • Linux Grundkenntnisse
  • Java Grundkenntnisse
  • Scripting Grundkenntnisse (shell, python, perl)
  • SQL Grundkenntnisse

Agenda

Hadoop ist ein Framework, mit dem sich extrem große Datenmengen zuverlässig und vergleichsweise kostengünstig verarbeiten lassen.

Es ist (im Gegensatz zu relationalen Datenbanksystemen) von Grund auf auf Skalierbarkeit und Fehlertoleranz ausgelegt.

  • Theorie: Entstehung Hadoop
  • Theorie: Wie funktioniert MapReduce? Was sind die Vor- und Nachteile?
  • Theorie: Aufbau eines Hadoop Clusters (fertige Distributionen und Eigenbau, Hardware Anforderungen)
  • Theorie: Funktion des HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • Praxis: Hadoop Streaming (schreiben von Beispiel Jobs mit einfachen Shell Scripten)
  • Praxis: Hive - ein Tool, das SQL ähnliche Anweisungen in skalierbare Hadoop Jobs übersetzt
  • Kurzvorstellung von weiteren Tools (z.B. HBase, Pig, ...)- Theorie: Java Entwicklung mit/für Hadoop
  • Praxisbeispiele

Schulungsunterlagen

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