Apache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters Training Course

Публика:

Курсът е предназначен за ИТ специалисти, които търсят решение за съхранение и обработка на големи масиви от данни в разпределена системна среда

Goал:

Задълбочени познания по Hadoop администриране на клъстери.

Анализът на големи данни включва процеса на изследване на големи количества разнообразни набори от данни, за да се разкрият корелации, скрити модели и други полезни прозрения.

Здравната индустрия разполага с огромно количество сложни разнородни медицински и клинични данни. Прилагането на анализ на големи данни върху здравни данни представлява огромен потенциал за извличане на прозрения за подобряване на предоставянето на здравни грижи. Огромността на тези набори от данни обаче поставя големи предизвикателства в анализите и практическите приложения в клинична среда.

В това водено от инструктор обучение на живо (дистанционно) участниците ще се научат как да извършват анализ на големи данни в здравеопазването, докато преминават през поредица от практически лабораторни упражнения на живо.

До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте инструменти за анализ на големи данни като Hadoop MapReduce и Spark Разбирайте характеристиките на медицинските данни Прилагайте техники за големи данни за работа с медицински данни Изучавайте системи и алгоритми за големи данни в контекста на здравни приложения

Публика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика.

Забележка

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Datameer е платформа за бизнес разузнаване и анализ, изградена върху Hadoop. Той позволява на крайните потребители да имат достъп, да изследват и да съпоставят широкомащабни, структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни по лесен за използване начин.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват Datameer, за да преодолеят стръмната крива на обучение Hadoop, докато преминават през настройката и анализа на серия от големи източници на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

Създавайте, управлявайте и интерактивно изследвайте езеро от корпоративни данни Access складове за данни за бизнес разузнаване, транзакционни бази данни и други аналитични хранилища Използвайте потребителски интерфейс на електронна таблица, за да проектирате канали за обработка на данни от край до край Access предварително изградени функции за изследване сложни връзки с данни Използвайте съветници за плъзгане и пускане, за да визуализирате данни и да създавате табла за управление Използвайте таблици, диаграми, графики и карти, за да анализирате резултатите от заявките

Публика

Анализатори на данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Курсът е посветен на ИТ специалисти, които търсят решение за съхранение и обработка на големи масиви от данни в разпределена системна среда

Цел на курса:

Получаване на знания относно Hadoop администриране на клъстер

Apache Hadoop е най-популярната рамка за обработка на големи данни на клъстери от сървъри. В този три (по избор четири) дневен курс участниците ще научат за ползите за бизнеса и случаите на използване на Hadoop и неговата екосистема, как да планират внедряването и растежа на клъстера, как да инсталират, поддържат, наблюдават, отстраняват неизправности и оптимизират [2 ]. Те също така ще практикуват групово зареждане на данни в клъстер, ще се запознаят с различни Hadoop дистрибуции и ще практикуват инсталиране и управление на Hadoop инструменти за екосистеми. Курсът завършва с обсъждане на защитата на клъстера с Kerberos.

„...Материалите бяха много добре подготвени и подробно обхванати. Лабораторията беше много полезна и добре организирана“ — Андрю Нгуен, главен инженер по интегриране на DW, Microsoft Онлайн реклама

Публика

Hadoop администратори

формат

Лекции и практически упражнения, приблизителен баланс 60% лекции, 40% лабораторни упражнения.

Apache Hadoop е най-популярната рамка за обработка на големи данни на клъстери от сървъри. Този курс ще запознае програмиста с различни компоненти (HDFS, MapReduce, Pig, Hive и HBase) Hadoop екосистема.

Apache Hadoop е една от най-популярните рамки за обработка на големи данни на клъстери от сървъри. Този курс се занимава с управление на данни в HDFS, Advanced Pig Hive и HBase. Тези усъвършенствани техники за програмиране ще бъдат от полза за опитни разработчици на Hadoop.

Аудитория: разработчици

Продължителност: три дни

Формат: лекции (50%) и практически упражнения (50%).

Hadoop is the most popular Big Data processing framework.

В това водено от инструктор обучение в България участниците ще научат основните компоненти на Hadoop екосистемата и как тези технологии могат да се използват за решаване на широкомащабни проблеми. Като научат тези основи, участниците ще подобрят способността си да комуникират с разработчиците и изпълнителите на тези системи, както и с учените и анализаторите на данни, които включват много ИТ проекти.

Публика

• Ръководители на проекти, които желаят да внедрят Hadoop в своята съществуваща разработка или ИТ инфраструктура
• Мениджъри на проекти, които трябва да комуникират с многофункционални екипи, които включват инженери за големи данни, учени по данни и бизнес анализатори

Публика:

Този курс има за цел да демистифицира технологията за големи данни/hadoop и да покаже, че не е трудна за разбиране.

Hadoop е популярна Big Data обработваща рамка. Python е високо ниво на програмиране език, известен със своята ясна синтеза и читаемост на кодове.

В този инструктор-управляван, живо обучение, участниците ще научат как да работят с Hadoop, MapReduce, Pig, и Spark използване Python като те стъпват през няколко примера и използване случаи.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Разберете основните концепции зад Hadoop, MapReduce, Pig, и Spark
• Използвайте Python с Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig и Spark
• Използвайте Snakebite за програмиран достъп до HDFS в рамките на Python
• Използвайте mrjob, за да пишете MapReduce работни места в Python
• Напишете Spark програми с Python
• Разширяване на функционалността на свинете с помощта на Python UDFs
• Управление на MapReduce работни места и свински скрипти с помощта на Luigi

публиката

• Разработчиците
• Това са професионалисти

Формат на курса

• Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори, които желаят да научат как да настройват, разгръщат и управляват Hadoop клъстери в своята организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Apache Hadoop.
• Разберете четирите основни компонента в екосистемата Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN и Hadoop Common.
• Използвайте Hadoop Distributed File System (HDFS), за да мащабирате клъстер до стотици или хиляди възли.
• Настройте HDFS да работи като машина за съхранение за локални внедрявания на Spark.
• Настройте Spark за достъп до алтернативни решения за съхранение като Amazon S3 и NoSQL системи за бази данни като Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike и др.
• Извършване на административни задачи като осигуряване, управление, наблюдение и защита на Apache Hadoop клъстер.

Този курс представя HBase – NoSQL магазин на върха на Hadoop. Курсът е предназначен за разработчици, които ще използват HBase за разработване на приложения, и администратори, които ще управляват HBase клъстери.

Ще преведем програмист през архитектурата на HBase и моделирането на данни и разработването на приложения в HBase. Той също така ще обсъди използването на MapReduce с HBase и някои административни теми, свързани с оптимизирането на производителността. Курсът е много практически с много лабораторни упражнения.

Продължителност: 3 дни

Аудитория: разработчици и администратори

В това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно), участниците ще се научат как да внедряват и управляват Apache NiFi в лабораторна среда на живо.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Apachi NiFi.
• Извличайте, трансформирайте и управлявайте данни от различни, разпределени източници на данни, включително бази данни и големи езера от данни.
• Автоматизирайте потоците от данни.
• Активиране на поточно анализиране.
• Приложете различни подходи за поглъщане на данни.
• Трансформирайте Big Data и в бизнес прозрения.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на базираното на потока програмиране, докато разработват редица демонстрационни разширения, компоненти и процесори, използвайки Apache NiFi.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете концепциите за архитектурата и потока от данни на NiFi.
• Разработвайте разширения с помощта на NiFi и API на трети страни.
• Персонализирано разработване на собствен процесор Apache Nifi.
• Поглъщайте и обработвайте данни в реално време от различни и необичайни файлови формати и източници на данни.