Alluxio: Unifying Disparate Storage Systems Training Course

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python και το Spark μαζί για να αναλύουν μεγάλα δεδομένα καθώς εργάζονται σε πρακτικές ασκήσεις.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το Spark with Python για την ανάλυση Big Data.
• Εργαστείτε σε ασκήσεις που μιμούνται πραγματικές περιπτώσεις.
• Χρησιμοποιήστε διαφορετικά εργαλεία και τεχνικές για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το PySpark.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν για τις προσφορές τεχνολογίας και τις προσεγγίσεις υλοποίησης για την επεξεργασία δεδομένων γραφήματος. Ο στόχος είναι να εντοπιστούν αντικείμενα του πραγματικού κόσμου, τα χαρακτηριστικά και οι σχέσεις τους, στη συνέχεια να μοντελοποιηθούν αυτές οι σχέσεις και να επεξεργαστούν ως δεδομένα χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση Graph Computing (γνωστή και ως Graph Analytics). Ξεκινάμε με μια ευρεία επισκόπηση και περιορίζουμε τα συγκεκριμένα εργαλεία καθώς προχωράμε σε μια σειρά περιπτωσιολογικών μελετών, πρακτικών ασκήσεων και ζωντανών αναπτύξεων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε πώς διατηρούνται και διασχίζονται τα δεδομένα γραφήματος.
• Επιλέξτε το καλύτερο πλαίσιο για μια δεδομένη εργασία (από βάσεις δεδομένων γραφημάτων έως πλαίσια επεξεργασίας παρτίδας.)
• Εφαρμόστε τα Hadoop, Spark, GraphX και Pregel για να πραγματοποιήσετε υπολογισμούς γραφημάτων παράλληλα σε πολλές μηχανές.
• Δείτε τα προβλήματα μεγάλων δεδομένων του πραγματικού κόσμου όσον αφορά τα γραφήματα, τις διαδικασίες και τις διαβάσεις.

Το MLlib είναι η βιβλιοθήκη εκμάθησης μηχανών Spark (ML). Σκοπός του είναι να κάνει την πρακτική εκμάθηση μηχανών κλιμακωτή και εύκολη. Αποτελείται από κοινούς αλγόριθμους και βοηθητικά προγράμματα μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της ταξινόμησης, της παλινδρόμησης, της ομαδοποίησης, του συνεργατικού φιλτραρίσματος, της μείωσης των διαστάσεων, καθώς και των πρωτόγονων βελτιστοποίησης χαμηλότερου επιπέδου και των API αγωγών υψηλότερου επιπέδου.

Διαχωρίζεται σε δύο πακέτα:

• Το spark.mllib περιέχει το αρχικό API που είναι ενσωματωμένο στο RDD.

• Το spark.ml παρέχει API υψηλότερου επιπέδου που είναι ενσωματωμένο στο DataFrames για την κατασκευή αγωγών ML.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν μια ενσωματωμένη βιβλιοθήκη μηχανών για Apache Spark

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) εισάγει το Hortonworks Data Platform (HDP) και καθοδηγεί τους συμμετέχοντες στην ανάπτυξη της λύσης Spark + Hadoop.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Χρησιμοποιήστε το Hortonworks για αξιόπιστη εκτέλεση του Hadoop σε μεγάλη κλίμακα. Ενοποιήστε τις δυνατότητες ασφάλειας, διακυβέρνησης και λειτουργίας του Hadoop με τις ευέλικτες αναλυτικές ροές εργασίας του Spark. Χρησιμοποιήστε το Hortonworks για να διερευνήσετε, να επικυρώσετε, να πιστοποιήσετε και να υποστηρίξετε καθένα από τα στοιχεία ενός έργου Spark. Επεξεργαστείτε διαφορετικούς τύπους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των δομημένων, μη δομημένων, εν κινήσει και ηρεμίας.

Apache Ambari είναι μια πλατφόρμα διαχείρισης ανοιχτού κώδικα για την παροχή, τη διαχείριση, την παρακολούθηση και τη διασφάλιση συμπλεγμάτων του Apache Hadoop .

Σε αυτή την εκπαιδευτική άσκηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τα εργαλεία και τις πρακτικές διαχείρισης που παρέχει η Ambari για να διαχειριστούν με επιτυχία τα clusters του Hadoop .

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Ρυθμίστε ένα ζωντανό σύμπλεγμα Big Data χρησιμοποιώντας το Ambari
• Εφαρμόστε τις προηγμένες δυνατότητες και λειτουργίες του Ambari σε διάφορες περιπτώσεις χρήσης
• Προσθέστε και αφαιρέστε τους κόμβους αν χρειάζεται
• Βελτιώστε την απόδοση του συμπλέγματος του Hadoop μέσω του συντονισμού και του μικροαλλαγές

Κοινό

• DevOps
• Διαχειριστές συστήματος
• DBAs
• Hadoop δοκιμές επαγγελματίες

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Cloudera Impala is an open source massively parallel processing (MPP) SQL query engine for Apache Hadoop clusters.

Impala enables users to issue low-latency SQL queries to data stored in Hadoop Distributed File System and Apache Hbase without requiring data movement or transformation.

Audience

This course is aimed at analysts and data scientists performing analysis on data stored in Hadoop via Business Intelligence or SQL tools.

After this course delegates will be able to

• Extract meaningful information from Hadoop clusters with Impala.
• Write specific programs to facilitate Business Intelligence in Impala SQL Dialect.
• Troubleshoot Impala.

Αυτό το μάθημα καλύπτει τον τρόπο χρήσης της γλώσσας Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL σε Hive , Hive QL) για άτομα που εξάγουν δεδομένα από την Hive

ΣΚΟΠΟΣ:

Αυτό το μάθημα θα εισαγάγει το Apache Spark . Οι μαθητές θα μάθουν πώς το Spark εντάσσεται στο οικοσύστημα Big Data και πώς να χρησιμοποιήσει το Spark για ανάλυση δεδομένων. Το μάθημα καλύπτει το κέλυφος Spark για διαδραστική ανάλυση δεδομένων, εσωτερικά Spark, API Spark, Spark SQL , Spark streaming και μηχανική μάθηση και graphX.

ΚΟΙΝΟ :

Προγραμματιστές / αναλυτές δεδομένων

Το Magellan είναι ένας διανεμημένος κινητήρας εκτέλεσης ανοικτού κώδικα για τη γεωδιαστημική ανάλυση των μεγάλων δεδομένων. Εφαρμόζεται πάνω από Apache Spark, επεκτείνει το Spark SQL και παρέχει μια σχετική αποσύνθεση για τη γεωδιαστημική ανάλυση.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή κατάρτιση εισάγει τις έννοιες και τις προσεγγίσεις για την εφαρμογή γεωσωματικής ανάλυσης και περπατά τους συμμετέχοντες μέσω της δημιουργίας μιας προβλέψιμης εφαρμογής ανάλυσης χρησιμοποιώντας το Magellan στο Spark.

Μετά το τέλος της προπόνησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αποτελεσματικά να αναζητήσετε, να συγκεντρώσετε και να συνδέσετε γεωδιαστημικά σύνολα δεδομένων σε κλίμακα
• Εφαρμογή γεωδιαστημικών δεδομένων σε εφαρμογές επιχειρηματικής νοημοσύνης και προβλέψιμης ανάλυσης
• Χρησιμοποιήστε το διαστημικό πλαίσιο για να επεκτείνετε τις δυνατότητες των κινητών συσκευών, των αισθητήρων, των ημερολογίων και των φορητών

Η μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
• Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Το Spark SQL είναι η ενότητα του Apache Spark για την εργασία με δομημένα και αδόμητα δεδομένα. Το Spark SQL παρέχει πληροφορίες σχετικά με τη δομή των δεδομένων καθώς και τον υπολογισμό που εκτελείται. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτέλεση βελτιστοποιήσεων. Δύο κοινές χρήσεις για το SQL Spark είναι:
- για εκτέλεση ερωτημάτων SQL .
- για ανάγνωση δεδομένων από υπάρχουσα εγκατάσταση Hive .

Σε αυτόν τον εκπαιδευτή, ζωντανή προπόνηση (onsite ή απομακρυσμένη), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αναλύουν διάφορους τύπους συνόλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Spark SQL .

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε τον SQL Spark.
• Εκτελέστε ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Spark SQL .
• Αναζητήστε σύνολα δεδομένων σε διαφορετικές μορφές.
• Οπτικοποιήστε τα δεδομένα και τα αποτελέσματα των ερωτημάτων.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Χειροκίνητη υλοποίηση σε εργασιακό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Σε αυτήν την υπό εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (επιτόπου ή εξ αποστάσεως), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να στήνουν και να ενσωματώνουν διαφορετικά Stream Processing πλαίσια με υπάρχοντα συστήματα αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων και σχετικές εφαρμογές λογισμικού και μικροϋπηρεσίες.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε διαφορετικά πλαίσια Stream Processing, όπως το Spark Streaming και το Kafka Streaming.
• Κατανοήστε και επιλέξτε το πιο κατάλληλο πλαίσιο για τη δουλειά.
• Επεξεργασία δεδομένων συνεχώς, ταυτόχρονα και με τρόπο καταγραφής.
• Ενσωματώστε λύσεις Stream Processing με υπάρχουσες βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων, λίμνες δεδομένων κ.λπ.
• Ενσωματώστε την πιο κατάλληλη βιβλιοθήκη επεξεργασίας ροής με εταιρικές εφαρμογές και μικροϋπηρεσίες.

Οι μεγάλες αναλύσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη διαδικασία εξέτασης μεγάλων ποσοτήτων ποικίλων συνόλων δεδομένων, προκειμένου να αποκαλυφθούν συσχετισμοί, κρυμμένα μοτίβα και άλλες χρήσιμες γνώσεις.

Ο τομέας της υγείας έχει τεράστιες ποσότητες σύνθετων ετερογενών ιατρικών και κλινικών δεδομένων. Η εφαρμογή μεγάλων αναλυτικών στοιχείων σχετικά με τα δεδομένα για την υγεία παρουσιάζει τεράστιο δυναμικό για την απόκτηση γνώσεων για τη βελτίωση της παροχής υγειονομικής περίθαλψης. Ωστόσο, το τεράστιο μέγεθος αυτών των συνόλων δεδομένων δημιουργεί μεγάλες προκλήσεις σε αναλύσεις και πρακτικές εφαρμογές σε ένα κλινικό περιβάλλον.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση (απομακρυσμένη), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εκτελούν μεγάλες αναλύσεις δεδομένων στην υγεία καθώς περνούν μέσα από μια σειρά πρακτικών εργαστηριακών ασκήσεων.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε εργαλεία ανάλυσης δεδομένων όπως Hadoop MapReduce και Spark
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά των ιατρικών δεδομένων
• Εφαρμογή μεγάλων τεχνικών δεδομένων για την αντιμετώπιση των ιατρικών δεδομένων
• Μελετήστε μεγάλα συστήματα δεδομένων και αλγόριθμους στο πλαίσιο εφαρμογών υγείας

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση.

Σημείωση

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Apache Spark καμπύλη μάθησης Apache Spark αυξάνεται σιγά-σιγά στην αρχή, χρειάζεται πολύ μεγάλη προσπάθεια για να πάρει την πρώτη επιστροφή. Αυτό το μάθημα στοχεύει να περάσει από το πρώτο σκληρό μέρος. Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος οι συμμετέχοντες θα κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του Apache Spark , θα διαφοροποιήσουν ξεκάθαρα το RDD από το DataFrame, θα μάθουν Python και Scala API, θα καταλάβουν τους εκτελεστές και τα καθήκοντα κλπ. Επίσης ακολουθώντας τις βέλτιστες πρακτικές, ανάπτυξη νέφους, Databricks και AWS. Οι μαθητές θα κατανοήσουν επίσης τις διαφορές μεταξύ AWS EMR και AWS Glue, μιας από τις πιο πρόσφατες υπηρεσίες Spark της AWS.

ΚΟΙΝΟ:

Μηχανικός δεδομένων, DevOps , Data Scientist