Big Data - Data Engineering Einführung

Seminar

In Essen, Hamburg, Krefeld und 1 weiterer Standort

Preis auf Anfrage

Beschreibung

  • Dauer

    3 Tage

  • Beginn

    auf Anfrage

Neben generellen IT Kenntnissen in SQL und Programmierung sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Der vorherige Besuch unseres Grundlagenseminars 4704 Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick erleichtert das Verständnis.

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

Essen (Nordrhein-Westfalen, NRW)

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich
Hamburg

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich
Hannover (Niedersachsen)

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich
Krefeld (Nordrhein-Westfalen, NRW)

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem 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.

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2020

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Die Durchschnittsbewertung liegt über 3,7

Mehr als 50 Meinungen in den letzten 12 Monaten

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Themen

  • IT
  • Engineering

Inhalte

    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

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