HBase for Developers Képzés

Közönség:

A tanfolyam olyan informatikusoknak szól, akik megoldást keresnek nagy adathalmazok elosztott rendszerkörnyezetben történő tárolására és feldolgozására

Goal:

Mély ismeretek a Hadoop klaszter adminisztrációjáról.

Ha a hagyományos tárolási technológiák nem kezelik a tárolni kívánt adatmennyiséget, alternatívák vannak. Ez a kurzus megpróbálja irányítani a résztvevőket, hogy milyen lehetőségek állnak rendelkezésre a Big Data tárolására és elemzésére, és mi a saját előnye és hátránya.

Ez a kurzus többnyire a megoldások megvitatására és bemutatására összpontosít, bár a gyakorlati gyakorlatok igény szerint rendelkezésre állnak.

A kurzus a Data Scientist készségkészlet része (Domain: Data and Technology).

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország-en (online vagy helyszínen) azokat a database adminisztrátorokat vagy fejlesztőket célozza, akik szeretnének Microsoft Azure Cosmos DB -t használni a nagyon reagálóképes és alacsony késleltetésű alkalmazások fejlesztéséhez és kezeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elkészíteni a szükséges Cosmos DB erőforrásokat, hogy elkezdhessék az adatbázisok és alkalmazások építését.
• Növelni az alkalmazás teljesítményét és a tárolóhelyet Cosmos DB API-k használatával.
• Kezelni az adatbázis műveleteket és csökkenteni a költségeket a Cosmos DB erőforrások optimalizálásával.

A kurzus azoknak az informatikusoknak szól, akik megoldást keresnek nagy adathalmazok elosztott rendszerkörnyezetben való tárolására és feldolgozására

A tanfolyam célja:

Ismerkedés a Hadoop fürt adminisztrációjával kapcsolatban

Az Apache Hadoop a legnépszerűbb keretrendszer Big Data kiszolgálófürtökön történő feldolgozáshoz. Ezen a három (opcionálisan négy) napos tanfolyamon a résztvevők megismerkedhetnek a Hadoop és ökoszisztémája üzleti előnyeivel és felhasználási eseteivel, a klaszterek telepítésének és növekedésének megtervezésével, a telepítéssel, karbantartással, monitorozással, hibaelhárítással és optimalizálással Hadoop ]. Gyakorolják továbbá a fürtök tömeges adatbetöltését, megismerkednek a különböző Hadoop disztribúciókkal, és gyakorolják Hadoop ökoszisztéma-eszközök telepítését és kezelését. A kurzus a fürt Kerberos segítségével történő biztosításának megvitatásával zárul.

„…Az anyagokat nagyon jól előkészítették és alaposan lefedték. A labor nagyon segítőkész és jól szervezett volt.”
– Andrew Nguyen, fő integrációs DW mérnök, Microsoft Online Advertising

Közönség

Hadoop rendszergazdák

Formátum

Előadások és gyakorlati laborok, megközelítőleg 60% előadások, 40% laborok.

Az Apache Hadoop a legnépszerűbb keretrendszer a Big Data feldolgozására szerverfürtökön. Ez a kurzus bemutatja a fejlesztőknek a különböző összetevők (HDFS, MapReduce, Pig, Hive és HBase) Hadoop ökoszisztémáját.

Az Apache Hadoop az egyik legnépszerűbb keretrendszer a Big Data szerverfürtök feldolgozására. Ez a kurzus a HDFS, az Advanced Pig, Hive és a HBase adatkezelésével foglalkozik. Ezek a fejlett programozási technikák a tapasztalt Hadoop fejlesztők számára hasznosak lesznek.

Közönség : fejlesztők

Időtartam: három nap

Formátum: előadások (50%) és gyakorlati laborok (50%).

Közönség:

Ennek a kurzusnak a célja a big data/hadoop technológia megfejtése, és annak bemutatása, hogy nem nehéz megérteni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) bemutatja Hortonworks Data Platform (HDP)-et, és végigvezeti a résztvevőket a Spark + Hadoop megoldás bevezetésén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Hortonworks segítségével megbízhatóan futtathatja a Hadoop-t nagy léptékben.
• Egyesítse a Hadoop biztonsági, irányítási és működési képességeit a Spark agilis analitikai munkafolyamataival.
• A Hortonworks segítségével vizsgálja meg, érvényesítse, hitelesítse és támogassa a Spark-projekt egyes összetevőit.
• Különböző típusú adatokat dolgozhat fel, beleértve a strukturált, strukturálatlan, mozgásban lévő és nyugalmi adatokat.

Ez a tanfolyam ismerteti a Hive SQL nyelv használatát (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) azok számára, akik adatokat Hive a Hive

A Cloudera Impala egy nyílt forráskódú, masszívan párhuzamos feldolgozású (MPP) SQL lekérdezőmotor Apache Hadoop fürtökhöz.

A Impala lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy alacsony késleltetésű SQL lekérdezéseket küldjenek a Hadoop Distributed File Systemben és az Apache Hbase-ben tárolt adatokhoz anélkül, hogy adatmozgatást vagy átalakítást kellene végezniük.

Közönség

Ez a kurzus azoknak az elemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Hadoop-ban tárolt adatokon elemzik a Business Intelligence vagy SQL eszközöket.

A tanfolyam után a küldöttek képesek lesznek

• A Impala segítségével nyerjen ki értelmes információkat a Hadoop klaszterekből.
• Írjon speciális programokat a Business Intelligencia megkönnyítésére a Impala SQL nyelvjárásban.
• Hibaelhárítás Impala.

A relációs adatbázisok az adatok tárolására, lekérdezésére és lekérdezésére szolgáltak. A relációs adatbázisok lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy adataikat strukturált, jól definiált minták (modell) segítségével rendszerezzék. Noha ez a megközelítés jól működik a szabványosított és előre megértett adatok tárolásakor (gondoljon egy kórházi bejelentkezési alkalmazásra, amely a betegrekordokat ugyanazzal a következetes előre definiált mezőkkel tárolja ... beteg azonosítója, keresztnév, utónév név, az utolsó látogatás dátuma stb.), ennek a modellnek vannak korlátozásai. Azoknak a szervezeteknek a számára, amelyek beérkező adatai nem pontosan definiáltak (gondoljon egy online lekérdezési formanyomtatványt egy induló vállalkozás számára, amelynek még mindig kísérletezik a különböző mezőkkel a látogatói adatok összegyűjtésére, a mezők eltávolítására és hozzáadására, ahogyan azok megfelelnek a rendszeresen újra meg kell határozni minden olyan meghatározást, amely arra vonatkozik, hogy az adatok miként illeszkednek egy meglévő adatbázisba. Ehhez újból létre kellene állítani az adatmodellt (sémát), amely diktálja az adatok felépítését és megengedett adattípusait a különféle típusú adatbevitel támogatására stb., Mielőtt bármilyen új adatot el lehet menteni az adatbázisba.

Adja meg a Nem SQL (nem csak az SQL ) adatbázisokat. Egyetlen SQL adatbázis sem menti fel a felhasználót a bejövő adatok szerkezetének előre meghatározására, lehetővé téve számukra, hogy új adatokat beilleszthessenek és frissítsenek menet közben. Egyetlen SQL adatbázis sem gyorsabb, mint a relációs adatbázis, és nagyon nagy mennyiségű adatot képes kezelni könnyedén. Egyik SQL adatbázis sem jobb a skálán, mint a relációs adatbázisok, mivel képesek hatékonyan particionálni az adatokat számos kiszolgálón (fürtön) és megterhelni az ezen adatokhoz való hozzáférés kiegyensúlyozását. A SQL adatbázisok nem integrálódnak különösen jól a valós idejű elemzést, a webhely testreszabását, az IoT-t és a mobil alkalmazásokat támogató alkalmazásokhoz.

Ebben oktató által vezetett, az élő képzés, a résztvevők megértsék az építészeti, tervezési elveket és a funkcionalitás a legnépszerűbb Nem SQL adatbázisok a piacon, mivel a telepítést, működtetni és szamarak számos No SQL adatbázisok élő laboratóriumi környezetben. Ennek a képzésnek az a célja, hogy felkészítse a résztvevőket arra, hogy intelligensen értékeljék, javasolják és megvalósítsák a megfelelő SQL adatbázis-megoldást a szervezetükön belül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a különféle típusú nem SQL adatbázisokat, beleértve a MongoDB , Cassandra , Redis és Neo4j
• Megértse a No SQL adatbázisok és a relációs adatbázisok előnyeit és hátrányait
• Ismerje meg az alapul szolgáló adatformátumokat, amelyeket a SQL adatbázisok nem használnak, és hogy ezek a formátumok hogyan lehetnek előnyösek a modern alkalmazások (asztali, mobil, felhő, IoT) fejlesztésekor.
• Végezzen létrehozási, beszúrási, frissítési és törlési műveleteket egy No SQL adatbázisban
• Állítson be egy vegyes környezetet mind relációs adatbázis, mind pedig az SQL működése nélkül
• Konfigurálja a No SQL adatbázis fürtét a nagyon nagy adatkészletek elosztott feldolgozására
• Ismerje meg a No SQL adatbázis használatának biztonsági következményeit
• Nem SQL adatbázis telepítése és méretezése a termelési környezetben

Közönség

• Database szakemberek
• Adatépítészek
• Adatstratégák
• Projektvezetők
• Alkalmazásfejlesztők, akik rugalmas rugalmas adatbázis-megoldást akarnak integrálni alkalmazásukba

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.

redis

nosql

A Scylla egy nyílt forráskódú elosztott NoSQL adattár. Kompatibilis az Apache-val Cassandra, de lényegesen nagyobb átviteli sebességgel és alacsonyabb késleltetéssel teljesít.

Ezen a tanfolyamon a résztvevők megismerkednek a Scylla szolgáltatásaival és architektúrájával, miközben gyakorlati tapasztalatokat szereznek a Scylla beállításával, adminisztrálásával, felügyeletével és hibaelhárításával kapcsolatban.

Közönség

• Database adminisztrátorok
• Fejlesztők
• Rendszermérnökök

A tanfolyam formátuma

• A kurzus interaktív, és magában foglalja a Scylla elosztott adatbázisok és fürtök telepítésének és kezelésének elveit és megközelítéseit.
• A tanfolyam gyakorlati gyakorlatok és gyakorlatok nehéz részét tartalmazza.