Apache NiFi for Developers Képzés
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) egy valós idejű integrált adatlogisztikai és egyszerű eseményfeldolgozási platform, amely lehetővé teszi az adatok mozgatását, nyomon követését és automatizálását a rendszerek között. Folyamat alapú programozással készült, és web alapú felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós idejű kezeléséhez.
Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják az áramlásalapú programozás alapjait, miközben számos demóbővítményt, komponenst és processzort fejlesztenek a Apache NiFi segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a NiFi architektúráját és adatfolyam-koncepcióit.
- Bővítmények fejlesztése NiFi és harmadik féltől származó API-k használatával.
- Egyedi fejlesztésű saját Apache Nifi processzort.
- Valós idejű adatok feldolgozása és feldolgozása eltérő és nem megszokott fájlformátumokból és adatforrásokból.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Kurzusleírás
Bevezetés
- Nyugalmi adatok vs mozgásban lévő adatok
Az Big Data Eszközök és technológiák áttekintése
- Hadoop (HDFS és MapReduce) és Spark
A NiFi telepítése és konfigurálása
A NiFi architektúra áttekintése
Fejlesztési megközelítések
- Alkalmazásfejlesztési eszközök és gondolkodásmód
- Extract, Transform and Load (ETL) eszközök és gondolkodásmód
Tervezési szempontok
Összetevők, események és processzorminták
Gyakorlat: Adatfolyamok streamelése HDFS-be
Hibakezelés
Vezérlő szolgáltatások
Gyakorlat: Adatok bevitele IoT-eszközökről webalapú API-k segítségével
Gyakorlat: Egyéni Apache Nifi processzor fejlesztése JSON használatával
Tesztelés és hibaelhárítás
Közreműködés a következőhöz: Apache NiFi
Összegzés és következtetés
Követelmények
- Java programozási tapasztalat.
- Tapasztalat: Maven.
Közönség
- Fejlesztők
- Adatmérnökök
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Apache NiFi for Developers Képzés - Booking
Apache NiFi for Developers Képzés - Enquiry
Apache NiFi for Developers - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (7)
Az oktató világos volt és jól elmagyarázta a dolgokat. A tanfolyam és a gyakorlatok könnyen követhetőek voltak.
Peter - Army
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
Edző biztatása
ODarrius - Army
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
Imádtam a kézfogást és a segítséget a gyakorlatokhoz.
Thomas - Army
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
Tetszett a virtuális gép környezet, mert könnyen tudott váltani a nézetek között és segített, ha az anyaggal küszködtünk.
Pedro
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
A kezek irányított gyakorlatokon.
Randy
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
Virtualis környezet jó működésben van és a tréner pozitív attitűddel rendelkezik.
Wojciech Lukawski - Orsted Polska sp. z o.o.
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
I tetszőlegesen viselkedett az oktató és a példák választása. Az oktató nagyon hajlandó volt segíteni és válaszolni a kérdésekre. Az oktató próbált minél több példával dolgozni, még akkor is, ha kevés időnk volt.
Waldemar Sobiecki - Orsted Polska sp. z o.o.
Kurzus - Apache NiFi for Developers
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Administrator Training for Apache Hadoop
35 ÓrákKözönség:
A tanfolyam olyan informatikusoknak szól, akik megoldást keresnek nagy adathalmazok elosztott rendszerkörnyezetben történő tárolására és feldolgozására
Goal:
Mély ismeretek a Hadoop klaszter adminisztrációjáról.
Big Data Analytics in Health
21 ÓrákA nagy adatelemzés magában foglalja a nagy mennyiségű, változatos adatkészlet vizsgálatát a korrelációk, rejtett minták és egyéb hasznos betekintések feltárása érdekében.
Az egészségügyi ágazat hatalmas mennyiségű komplex, heterogén orvosi és klinikai adatot tartalmaz. A nagy adatelemzés alkalmazása az egészségügyi adatokra hatalmas potenciállal jár ahhoz, hogy betekintést szerezzen az egészségügyi ellátás javításában. Ezen adatkészletek hatalmassága azonban nagy kihívást jelent az elemzésekben és a klinikai környezetben történő gyakorlati alkalmazásokban.
Ebben az oktató által vezetett, élő (távoli) képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan végezzen nagy adatelemzést az egészségben, miközben gyakorlati élő laboratóriumi gyakorlatokat végeznek.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a nagy adatelemző eszközöket, például a Hadoop MapReduce és a Spark
- Megérteni az orvosi adatok jellemzőit
- Nagyméretű technikák alkalmazása az orvosi adatok kezelésére
- Tanulmányozza a nagy adatrendszereket és algoritmusokat az egészségügyi alkalmazások összefüggésében
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat.
jegyzet
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
Hadoop Administration
21 ÓrákA 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
Hadoop For Administrators
21 ÓrákAz 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.
Hadoop for Developers (4 days)
28 ÓrákAz 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.
Advanced Hadoop for Developers
21 ÓrákAz 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%).
Hadoop Administration on MapR
28 ÓrákKözönség:
Ennek a kurzusnak a célja a big data/hadoop technológia megfejtése, és annak bemutatása, hogy nem nehéz megérteni.
Hadoop and Spark for Administrators
35 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a rendszergazdáknak szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan állíthatnak be, telepíthetnek és kezelhetnek Hadoop fürtöket szervezetükön belül.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja az Apache Hadoop-ot.
- Ismerje meg a Hadoop ökoszisztéma négy fő összetevőjét: HDFS, MapReduce, YARN és Hadoop Common.
- A Hadoop Distributed File System (HDFS) segítségével a fürt több száz vagy több ezer csomópontra méretezhető.
- Állítsa be a HDFS-t, hogy tárolómotorként működjön a helyszíni Spark-telepítésekhez.
- Állítsa be a Sparkot az olyan alternatív tárolási megoldások eléréséhez, mint az Amazon S3 és a NoSQL adatbázisrendszerek, például a Redis, az Elasticsearch, a Couchbase, az Aerospike stb.
- Adminisztratív feladatok végrehajtása, például egy Apache Hadoop-fürt létrehozása, kezelése, figyelése és biztonsága.
HBase for Developers
21 ÓrákEz a kurzus bemutatja a HBase-t, a Hadoop tetején lévő SQL tárolót. A kurzus olyan fejlesztők számára készült, akik HBase-t használnak alkalmazások fejlesztésére, és a rendszergazdákat, akik a HBase klasztereket kezeli.
A HBase architektúrán és az adatmodellezésen és a HBase alkalmazásfejlesztésen keresztül fejlesztőt fogunk végezni. Megvitatja a MapReduce-t a HBase-val, és néhány, a teljesítmény-optimalizálással kapcsolatos adminisztrációs témát. A tanfolyam nagyon praktikus, sok laboratóriumi gyakorlattal.
Időtartam : 3 nap
Közönség : fejlesztők és adminisztrátorok
Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators
21 ÓrákEz 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.
Data Analysis with Hive/HiveQL
7 ÓrákEz a tanfolyam ismerteti a Hive SQL nyelv használatát (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) azok számára, akik adatokat Hive a Hive
Impala for Business Intelligence
21 ÓrákA 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.
Apache NiFi for Administrators
21 ÓrákEzen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan telepítsék és kezeljék a Apache NiFi-t élő laborkörnyezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja az Apachi NiFi-t.
- Forrása, átalakítása és kezelése különböző, elosztott adatforrásokból, beleértve az adatbázisokat és a nagy adatforrásokat.
- Automatizálja az adatfolyamokat.
- Engedélyezze a streamelési elemzést.
- Alkalmazzon különféle megközelítéseket az adatfeldolgozáshoz.
- Alakítsa át Big Data üzleti betekintést.
Python, Spark, and Hadoop for Big Data
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni és integrálni a Sparkot, Hadoop és Python nagy és összetett adatkészletek feldolgozására, elemzésére és átalakítására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be a szükséges környezetet a nagy adatfeldolgozás megkezdéséhez a Spark, Hadoop és Python segítségével.
- Ismerje meg a Spark és Hadoop szolgáltatásait, alapvető összetevőit és architektúráját.
- Ismerje meg, hogyan integrálhatja a Sparkot, Hadoop és Python-et a nagy adatfeldolgozáshoz.
- Fedezze fel a Spark ökoszisztéma eszközeit (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume).
- A Netflix, a YouTube, az Amazon, a Spotify és az Google rendszeréhez hasonló együttműködésen alapuló szűrési ajánlórendszerek létrehozása.
- Használja Apache Mahout-ot a gépi tanulási algoritmusok méretezéséhez.