Εκπαίδευση Hadoop στην Αθήνα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν και να ενσωματώσουν το Spark, Hadoop και Python για να επεξεργαστούν, να αναλύσουν και να μετασχηματίσουν μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.

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

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων με το Spark, Hadoop και Python.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, τα βασικά στοιχεία και την αρχιτεκτονική του Spark και Hadoop.
• Μάθετε πώς να ενσωματώνετε το Spark, Hadoop και Python για επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.
• Εξερευνήστε τα εργαλεία στο οικοσύστημα Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka και Flume).
• Δημιουργήστε συνεργατικά συστήματα προτάσεων φιλτραρίσματος παρόμοια με το Netflix, το YouTube, το Amazon, το Spotify και το Google.
• Χρησιμοποιήστε το Apache Mahout για να κλιμακώσετε τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.

Πληθυσμός:

Το μάθημα προορίζεται για ειδικές του IT που αναζητούν λύση για τη αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων σημείων δεδομένων σε περιβάλλον διανεμημένου συστήματος

Goal:

Καθολική γνώση στην διαχείριση κλάστερ Hadoop.

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.

Ο κούρσος είναι προσανατολισμένος σε IT ειδικούς που αναζητούν λύσεις για τη αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων σε περιβάλλον διανεμημένων συστημάτων

Στόχος του κούρσου:

Απόκτηση γνώσεων για την διαχείριση Hadoop cluster

Apache Hadoop είναι το πιο δημοφιλές πλαίσιο για επεξεργασία Big Data σε κλάστερ από server. Σε αυτή την διάρκεια 3 (επιλεγμένως 4) μέρες, οι εκδοτικοί θα μάθουν για τους επιχειρηματικούς πλεονεκτήματα και τις περιπτώσεις χρήσης Hadoop και του οικοσυστήματός του, πώς να επιχειρήσουν τη διάθεση κλάστερ και την ανάπτυξη, πώς να εγκαταστήσουν, διατηρήσουν, έχουν στο ρίχτωμα, διορθώσουν και τελειώσουν Hadoop. Θα πρακτικάρουν μεγάλη φόρτωση δεδομένων σε κλάστερ, θα γίνουν ευφυή με διάφορες διανομές Hadoop, και θα πρακτικάρουν την εγκατάσταση και τη διαχείριση εργαλείων του οικοσυστήματος Hadoop. Η διάθεση λήγει με συζήτηση για τον έλεγχο ασφαλείας κλάστερ με Kerberos.

"Τα υλικά ήταν πολύ επιτυχημένα διατυπωμένα και εξαναγκάστηκαν. Το Lab ήταν πολύ χρήσιμο και καλά συνταγμένο"— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Ακροατής

Hadoop διαχειριστές

Σχεδιασμός

Ομιλίες και προκειμένα υποψήφια αυξητικά, περίπου 60% ομιλίες, 40% εργαστηριακό.

Apache Hadoop είναι το πιο δημοφιλές πλατформα για απευθείας εκτέλεση σε κλάστερ server. Αυτή η διάλεξη θα εισάγει τον developer σε διάφορους συμπόσια (HDFS, MapReduce, Pig, Hive και HBase) του Hadoop εкосυστέμα.

Το Apache Hadoop είναι ένας από τους πιο δημοφιλείς πλατフォρμές για επεξεργασία Big Data σε κλάστερ υπολογιστών. Αυτός ο διατμηματικός εισαγωγικός μόντεψ αναπτύσσει τέχνες υψηλού προβάδισμα στη διαχείριση δεδομένων στο HDFS, εξειδικευμένου Pig, Hive, και HBase.  Αυτές οι προηγμένες τεχνικές προγραμματισμού θα είναι χρήσιμες για εμπειρογνώμονες Hadoop αναλυτές.

Πολιτικό: αναλύτες

Διάρκεια: τρεις ημέρες

Σχέδιο: λήψη μαθημάτων (50%) και πρακτικές εργασίες (50%).

Δημόσια:

Αυτή η επιμέθειξη σχεδιάστηκε για να απλοποιήσει την τεχνολογία big data/hadoop και να δείξει ότι δεν είναι δύσκολο να την κατανοήσεις.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε διαχειριστές συστημάτων που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διαχειρίζονται Hadoop συμπλέγματα εντός του οργανισμού τους.

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

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε το Apache Hadoop.
• Κατανοήστε τα τέσσερα κύρια στοιχεία στο οικοσύστημα Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN και Hadoop Common.
• Χρησιμοποιήστε το Hadoop Distributed File System (HDFS) για να κλιμακώσετε ένα σύμπλεγμα σε εκατοντάδες ή χιλιάδες κόμβους.
• Ρυθμίστε το HDFS ώστε να λειτουργεί ως μηχανή αποθήκευσης για επιτόπιες αναπτύξεις Spark.
• Ρυθμίστε το Spark για πρόσβαση σε εναλλακτικές λύσεις αποθήκευσης όπως συστήματα βάσεων δεδομένων Amazon S3 και NoSQL όπως Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike κ.λπ.
• Εκτελέστε διοικητικές εργασίες όπως η παροχή, η διαχείριση, η παρακολούθηση και η ασφάλιση ενός συμπλέγματος Apache Hadoop.

Αυτό το μάθημα εισάγει το HBase - ένα κατάστημα No SQL πάνω από τον Hadoop . Το μάθημα προορίζεται για προγραμματιστές που θα χρησιμοποιούν το HBase για την ανάπτυξη εφαρμογών και για διαχειριστές που θα διαχειρίζονται τα clusters του HBase.

Θα περπατήσουμε έναν προγραμματιστή μέσω της αρχιτεκτονικής HBase και της μοντελοποίησης δεδομένων και ανάπτυξης εφαρμογών στην HBase. Θα συζητήσει επίσης τη χρήση του MapReduce με το HBase και ορισμένα θέματα διαχείρισης που σχετίζονται με τη βελτιστοποίηση της απόδοσης. Το μάθημα είναι πολύ πρακτικό με πολλές εργαστηριακές ασκήσεις.

Διάρκεια : 3 ημέρες

Κοινό : προγραμματιστές και διαχειριστές

O Apache NiFi είναι ένα open-source πλατφόρμα ροής δεδομένων και επεξεργασίας γεγονότων. Ειδυλλιώνει την αυτόματη, πραγματικής χρονικής διάστασης μεταφορά, μετασχηματισμό και ενδιάμεση μέση επεξεργασία δεδομένων μεταξύ ένων διαφορετικών συστημάτων, με χρήση πλατφόρμας με γραφικό περιβάλλον και λεπτομερή ελέγχου.

Αυτή η διδασκαλία υπό την οδηγία του εκπαιδευτικού (χώρος και απομακρυσμένα) απευθύνεται σε διοικητές και μηχανικούς μεδίου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν, να διαχειριστούν, να ασφαλίσουν και να βελτιστοποιήσουν ροές δεδομένων NiFi σε παραγωγικά περιβάλλοντα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν, να ρυθμίσουν και να διατηρήσουν συστήματα συστήματος Apache NiFi.
• Σχεδιάσουν και να διαχειρίζονται ροές δεδομένων από διάφορες πηγές και θερμοκρασίες.
• Εφαρμόσουν λογική αυτοματοποίησης, διαδρομής και μετασχηματισμού ροής.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση, να παρακολουθήσουν τις λειτουργίες και να εξασφαλίσουν χαλάρωση προβλημάτων.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση με συζήτηση αρχιτεκτονικής πραγματικού κόσμου.
• Εργασίες χειρονομήτρου: κατασκευή, εφαρμογή και διαχείριση ροών.
• Ασκήσεις με σενάρια σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές αρχές του προγραμματισμού που βασίζεται στη ροή καθώς αναπτύσσουν έναν αριθμό από επεκτάσεις επίδειξης, στοιχεία και επεξεργαστές χρησιμοποιώντας το Apache NiFi.

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

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική του NiFi και τις έννοιες ροής δεδομένων.
• Αναπτύξτε επεκτάσεις χρησιμοποιώντας NiFi και API τρίτων.
• Προσαρμοσμένα αναπτύσσουν τον δικό τους επεξεργαστή Apache Nifi.
• Απορροφήστε και επεξεργαστείτε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από διαφορετικές και ασυνήθιστες μορφές αρχείων και πηγές δεδομένων.