Hadoop for administratorer Treningskurs

Målgruppe:

Kurset er ment for IT-spesialister som ser etter en løsning for å lagre og behandle store datasett i en distribusjonssystemmiljø.

Goal:

Dypt kunnskap om Hadoop klusteradministrasjon.

Big data analytics innebærer prosessen med å undersøke store mengder varierende datasett for å oppdage sammenhenger, skjulte mønstre og andre nyttige innsikter.

Helsenæringen har enorme mengder kompleks og heterogene medisinske og kliniske data. Ved å bruke big data analytics på helsedata, finnes det stort potensial for å utlede innsikter som kan forbedre leveringen av helseomsorgen. Imidlertid stiller størrelsen på disse datasettene store utfordringer i analyser og praktiske anvendelser i en klinisk miljø.

I denne instruktørledede, live-treningen (fjernta), vil deltakerne lære hvordan de kan utføre big data analytics i helsenæringen gjennom en rekke praksisøvelser i live-lab.

Avslutning på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere big data analyseverktøy som Hadoop MapReduce og Spark
• Få en forståelse for egenskapene til medisinske data
• Bruke big data teknikker for å håndtere medisinske data
• Studere big data systemer og algoritmer i sammenhengen med helseanvendelser

Målgruppe

• Utviklere
• Datavitenskapsfolk

Kursformat

• Del foredrag, del diskusjon, øvelser og mye praksis.

Merk

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Apache Hadoop er den mest populære rammen for å behandle Big Data på serverkluster. Denne kursen vil introdusere en utvikler til ulike komponenter (HDFS, MapReduce, Pig, Hive og HBase) i Hadopen økosystemet.

Apache Hadoop er en av de mest populære rammenettene for å behandle stordata på serverklustre. Dette kurset dykker dyp ned i datalagring i HDFS, avansert Pig, Hive og HBase. Disse avanserte programmeringsteknikkene vil være til nytte for utviklere med erfaring i Hadoop.

Målgruppe: utviklere

Varighet: tre dager

Format: forelesninger (50%) og praktiske øvelser (50%).

Målgruppe:

Dette kurset er ment å gjøre big data/Hadoop-teknologi mindre mystisk og vise at det ikke er vanskelig å forstå.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer som ønsker å lære hvordan de konfigurerer, distribuerer og administrerer Hadoop klynger i organisasjonen deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Apache Hadoop.
• Forstå de fire hovedkomponentene i Hadoop-økosystemet: HDFS, MapReduce, YARN og Hadoop Common.
• Bruk Hadoop Distributed File System (HDFS) for å skalere en klynge til hundrevis eller tusenvis av noder.
• Konfigurer HDFS for å fungere som lagringsmotor for Spark-distribusjoner på stedet.
• Sett opp Spark for å få tilgang til alternative lagringsløsninger som Amazon S3 og NoSQL databasesystemer som Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Utfør administrative oppgaver som klargjøring, administrasjon, overvåking og sikring av en Apache Hadoop-klynge.

Denne kursen introduserer HBase – en NoSQL-lagring på toppen av Hadoop. Kursen er ment for utviklere som vil bruke HBase til å utvikle applikasjoner, og for administratorer som vil administrere HBase-kluster.

Vi vil veilede en utvikler gjennom HBase-arkitekturen og data-modellering og applikasjonsutvikling på HBase. Den vil også diskutere bruk av MapReduce med HBase, og noen administrative emner knyttet til ytelsesoptimalisering. Kurset er svært praktisk med mange labøvelser.

Varighet: 3 dager

Målgruppe: Utviklere & Administratører

Apache NiFi er en open source, flytdriftsbasert dataintegrering- og hendelseshåndteringplattform. Det muliggjør automatisert, sanntids-datarouting, -transformasjon og systemmediasjon mellom ulike systemer, med en webbasert brukergrensesnitt og detaljert kontroll.

Dette instruktørførte, live-utdanningskurs (på stedet eller fjern) er rettet mot mellemnivåadministratorer og ingeniører som ønsker å distribuere, administrere, sikre og optimalisere NiFi-dataflyter i produksjonsmiljøer.

Av slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installere, konfigurere og vedlikeholde Apache NiFi-kluster.
• Utforme og administrere dataflyter fra ulike kilder og mottakere.
• Implementere flytautomatisering, -ruting og transformasjonslogikk.
• Optimalisere ytelse, overvåke operasjonen og feilsøke problemer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning med diskusjon om virkelige arkitekturer.
• Håndsom lab: bygge, distribuere og administrere flyter.
• Situasjonsbaserte øvelser i et live-lab-miljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å organisere det.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære det grunnleggende om flytbasert programmering når de utvikler en rekke demo-utvidelser, komponenter og prosessorer ved hjelp av Apache NiFi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå NiFis arkitektur og dataflytkonsepter.
• Utvikle utvidelser ved å bruke NiFi og tredjeparts APIer.
• Tilpasset utvikle sin egen Apache Nifi-prosessor.
• Ta inn og behandle sanntidsdata fra forskjellige og uvanlige filformater og datakilder.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke og integrere Spark, Hadoop og Python for å behandle, analysere og transformere store og komplekse datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å behandle store data med Spark, Hadoop og Python.
• Forstå funksjonene, kjernekomponentene og arkitekturen til Spark og Hadoop.
• Lær hvordan du integrerer Spark, Hadoop og Python for behandling av store data.
• Utforsk verktøyene i Spark-økosystemet (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka og Flume).
• Bygg anbefalingssystemer for samarbeidsfiltrering som ligner på Netflix, YouTube, Amazon, Spotify og Google.
• Bruk Apache Mahout til å skalere maskinlæringsalgoritmer.