Cursuri de pregatire Apache NiFi for Developers

Audiență:

Cursul este destinat specialiștilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date într-un mediu de sistem distribuit

Goal:

Cunoștințe aprofundate privind Hadoop administrarea clusterelor.

Analiza datelor mari implică procesul de examinare a unor cantități mari de seturi de date variate pentru a descoperi corelații, tipare ascunse și alte informații utile.

Industria sănătății are cantități masive de date medicale și clinice eterogene complexe. Aplicarea analizelor de date mari asupra datelor de sănătate prezintă un potențial imens în obținerea unor perspective pentru îmbunătățirea furnizării asistenței medicale. Cu toate acestea, enormitatea acestor seturi de date prezintă provocări mari în analize și aplicații practice într-un mediu clinic.

În cadrul acestui instruire, instruit în direct (de la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analize de date mari în sănătate, în timp ce parcurg o serie de exerciții practice în laborator live.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Instalați și configurați instrumente de analiză a datelor mari precum Hadoop MapReduce și Spark
• Înțelegeți caracteristicile datelor medicale
• Aplicați tehnici de date mari pentru a trata datele medicale
• Studiați sisteme de date mari și algoritmi în contextul aplicațiilor pentru sănătate

Public

• Dezvoltatori
• Oamenii de știință de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice.

Notă

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Cursul este dedicat specialiștilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date în mediul sistemelor distribuite

Scopul cursului:

Dobândirea de cunoștințe privind Hadoop administrarea clusterelor

Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. În cadrul acestui curs de trei (opțional, patru) zile, participanții vor învăța despre beneficiile de afaceri și cazurile de utilizare pentru Hadoop și ecosistemul său, cum să planifice implementarea și creșterea clusterului, cum să instaleze, să întrețină, să monitorizeze, să depaneze și să optimizeze Hadoop. De asemenea, cursanții vor practica încărcarea masivă a datelor în cluster, se vor familiariza cu diverse distribuții Hadoop și vor practica instalarea și gestionarea instrumentelor ecosistemului Hadoop. Cursul se încheie cu o discuție despre securizarea clusterului cu Kerberos.

"...Materialele au fost foarte bine pregătite și acoperite temeinic. Laboratorul a fost foarte util și bine organizat"
- Andrew Nguyen, inginer principal de integrare DW, Microsoft Online Advertising

Audiență

Hadoop administratori

Format

Prelegeri și laboratoare practice, echilibru aproximativ 60% prelegeri, 40% laboratoare.

Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe grupuri de servere. Acest curs va introduce un dezvoltator în ecosistemul diferitelor componente (HDFS, MapReduce, Pig, Hive și HBase) Hadoop.

Apache Hadoop este unul dintre cele mai populare framework-uri pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. Acest curs aprofundează gestionarea datelor în HDFS, Pig avansat, Hive și HBase. Aceste tehnici avansate de programare vor fi benefice pentru dezvoltatorii Hadoop cu experiență.

Audiență: dezvoltatori

Durata: trei zile

Format: prelegeri (50%) și laboratoare practice (50%).

Audiență:

Acest curs este destinat să demistifice tehnologia big data/hadoop și să arate că nu este greu de înțeles.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de sistem care doresc să învețe cum să configureze, să implementeze și să gestioneze Hadoop clustere în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Apache Hadoop.
• Înțelegeți cele patru componente majore din ecosistemul Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN și Hadoop Common.
.
• Utilizați Hadoop Distributed File System (HDFS) pentru a scala un cluster la sute sau mii de noduri.  
.
• Configurați HDFS pentru a funcționa ca motor de stocare pentru implementări Spark pe loc.
.
• Configurați Spark pentru a accesa soluții de stocare alternative, cum ar fi Amazon S3 și sisteme de baze de date NoSQL, cum ar fi Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike etc.
.
• Executați sarcini administrative, cum ar fi provizionarea, gestionarea, monitorizarea și securizarea unui cluster Apache Hadoop.
.

Acest curs introduce HBase - un magazin No SQL pe partea de sus a Hadoop . Cursul este destinat dezvoltatorilor care vor folosi HBase pentru a dezvolta aplicații și administratorii care vor gestiona clusterele HBase.

Vom merge un dezvoltator prin arhitectura HBase și modelarea datelor și dezvoltarea aplicațiilor pe HBase. Acesta va discuta, de asemenea, folosind MapReduce cu HBase și câteva subiecte de administrare legate de optimizarea performanței. Cursul este foarte practic, cu multe exerciții de laborator.

Durata : 3 zile

Audiență : dezvoltatori și administratori

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) prezintă Hortonworks Data Platform (HDP) și conduce participanții prin implementarea soluției Spark + Hadoop.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze Hortonworks pentru a rula fiabil Hadoop la scară largă.
• Unifice capacitățile de securitate, guvernanță și operațiuni ale Hadoop cu fluxurile de lucru analitice agile ale Spark.
• Utilizați Hortonworks pentru a investiga, valida, certifica și sprijini fiecare dintre componentele unui proiect Spark.
• Procesați diferite tipuri de date, inclusiv structurate, nestructurate, în mișcare și în repaus.

Acest curs acoperă modul de utilizare a limbajului SQL Hive (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) pentru persoanele care extrag date din Hive

Cloudera Impala este un motor de interogare SQL de procesare masiv paralelă (MPP) cu sursă deschisă pentru clustere Apache Hadoop.

Impala permite utilizatorilor să emită interogări SQL cu latență redusă pentru datele stocate în Hadoop Distributed File System și Apache Hbase fără a necesita deplasarea sau transformarea datelor.

Audiență

Acest curs se adresează analiștilor și cercetătorilor de date care efectuează analize asupra datelor stocate în Hadoop prin intermediul instrumentelor Business Intelligence sau SQL.

După acest curs, delegații vor fi capabili să

• Să extragă informații semnificative din clusterele Hadoop cu Impala.
• Scrie programe specifice pentru a facilita Business Intelligence în Impala SQL dialect.
• Să rezolve problemele Impala.

În cadrul acestei formări live cu instructor în Moldova (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să implementeze și să gestioneze Apache NiFi într-un mediu de laborator live.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Apachi NiFi.
• Să genereze, să transforme și să gestioneze date din surse de date disparate și distribuite, inclusiv baze de date și lacuri de date mari.
• Să automatizeze fluxurile de date.
• Să permită analizele de flux.
• Aplicați diverse abordări pentru ingestia datelor.
• Transformarea Big Data și în perspective de afaceri.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze și să integreze Spark, Hadoop și Python pentru a procesa, analiza și transforma seturi de date mari și complexe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe procesarea datelor mari cu Spark, Hadoop și Python.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
• Să învețe cum să integreze Spark, Hadoop și Python pentru prelucrarea datelor mari.
• Explorați instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
• Construiți sisteme de recomandare prin filtrare colaborativă similare cu Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
• Utilizați Apache Mahout pentru a scala algoritmi de învățare automată.