PROKODA Gmbh

Big Data - Data Engineering Einführung

PROKODA Gmbh
In München, Düsseldorf und Hamburg

Preis auf Anfrage
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Wichtige informationen

Tipologie Seminar
Ort An 3 Standorten
Beginn nach Wahl
Beschreibung

Neben generellen IT Kenntnissen in SQL und Programmierung sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Der vorherige Besuch unseres Grundlagenseminars Big Data – Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick erleichtert das Verständnis.

Einrichtungen (3)
Wo und wann
Beginn Lage
nach Wahl
Düsseldorf
Monschauer Str. 7, 40549, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
nach Wahl
Hamburg
Hamburg, Deutschland
nach Wahl
München
Bayern, Deutschland
Beginn nach Wahl
Lage
Düsseldorf
Monschauer Str. 7, 40549, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
Beginn nach Wahl
Lage
Hamburg
Hamburg, Deutschland
Beginn nach Wahl
Lage
München
Bayern, Deutschland

Zu berücksichtigen

· An wen richtet sich dieser Kurs?

Das Seminar richtet sich an Datenbank Experten, BigData Experten, Sicherheitsexperten, Systemadministratoren, Netzwerkadministratoren, Data Science Mitarbeiter, Entwickler sowie alle Interessierten, die dem Thema BigData tiefer unter die Haube schauen möchten.

Fragen & Antworten

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Was lernen Sie in diesem Kurs?

IT
Engineering
IT
Engineering

Themenkreis

Data Engineering

Einführung Big Data:

  • Was ist Big Data?
  • Die drei Vs
  • Abgrenzung zu relationalen Datenbanken
  • Data Lake und hybride Architektur Konzept

IT Grundlagen:

  • Basiswissen Netzwerke
  • Basiswissen verteilte Systeme

Ökosystem Hadoop:

  • Hadoop Cluster Architektur
  • Überblick über die Hadoop Distributionen
  • HBase
  • HDFS
  • Hive
  • Kafka
  • NiFi
  • Pig
  • Spark / Spark Streaming
  • Sqoop
  • Ambari
  • Zookeeper
  • Überblick weiterer Komponenten

Security in Hadoop:

  • Ranger
  • Kerberos

Hands on Hadoop – Praxisteil:

  • HDFS Puzzle
  • Administration Grundlagen
  • Ambari Monitoring M/R
  • HDFS Strukturen anlegen
  • Zookeeper Nodes
  • HBase
  • HDFS
  • Hive
  • Kafka
  • NiFi
  • Pig
  • Spark / Spark Streaming
  • Sqoop

Vertiefung der Hadoop Komponenten - Praxisteil:

  • Streaming
  • Buffering
  • Archivierung
  • Transformation
  • Analyse