Wprowadzenie do Big Data - szkolenie w formie warsztatowej

Opis szkolenia

Trzydniowy, warsztatowy wariant szkolenia "Wprowadzenie do Big Data".

Terminy gwarantowane

Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu.
Więcej

Szkolenia online i udział online

Szkolenia online odbywają się na żywo z udziałem trenera. Grupy są równie nieliczne jak przy tradycyjnych stacjonarnych szkoleniach w JSystems i liczą zwykle 7-9 osób. W każdym szkoleniu stacjonarnym możesz brać udział online.
Więcej

Inne szkolenia tej kategorii

W ramach kategorii Big Data mamy jeszcze wiele szkoleń. Sprawdź jakie!

Vouchery

Istnieje możliwość wykupienia vouchera z roczną ważnością. Można zakupić przedpłaconą usługę szkoleniową w jednym okresie rozliczeniowym, a zrealizować w innym.

Więcej

Szkolenie stacjonarne 1999,00 PLN (netto)

Udział online 1699,00 PLN (netto)

Czas trwania 3 dni

Idź do terminów

Czy wiesz, że możemy takie szkolenie zorganizować specjalnie dla Twojej firmy?

Dowiedz się więcej

Czego się nauczysz?

Wprowadzenie
- Czym jest Big Data
- Cele i historia powstania
- Typowe zastosowania
- Big Data a Data Science
- Big Data a bazy relacyjne
Przechowywanie danych i warstwa przetwarzania - Apache Hadoop
- Wprowadzenie
- HDFS
- Architektura
- Rozproszone przechowywanie informacji
- Bezpieczeństwo danych
- Korzystanie z CLI
- YARN
- Czym jest YARN i powody powstania
- Architektura klastrów obliczeniowych opartych o YARN
- Zarządzanie zasobami
- MapReduce
- Tez
- Uruchamiamy klaster na AWS (Część warsztatowa)
- HDFS CLI
- YARN CLI
Metody przetwarzania danych - Hive
- Czym jest Hive?
- Formaty danych
- Zarządzanie strukturami danych
- HiveQL
- Metody dostępu do danych (Część warsztatowa)
- Hue
- CLI
- JDBC
Metody przetwarzania danych - Spark
- Zasada działania
- Wykorzystanie z poziomu języków programowania
- Spark SQL
- Przykładowe zadanie w Sparku (część warsztatowa)
Przegląd narzędzi w świecie Big Data
- Zarządzanie harmonogramami zadań (Oozie)
- Narzędzia ETL (Flume, Sqoop)
- Kafka
Całodniowy warsztat - kompleksowe wdrożenie
- Uruchamiamy klaster
- Ładujemy dane z zewnętrznych źródeł
- Przetwarzamy i analizujemy dane
- Eksport danych do zewnętrznego systemu