Hadoop Überblick

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Hadoop Überblick
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From Tue 7 April 2020 to Wed 8 April 2020
From Tuesday 7 April 2020 to Wednesday 8 April 2020
9:00 AM - 5:00 PM
Ended

Über IT-Schulungen.com Das Education Center von IT-Schulungen.com zählt seit über 15 Jahren zu den Topadressen für Weiterbildung und gleichzeitig zur technologischen Avantgarde in den Bereichen Cloud, Big Data und Digitale Transformation. Jährlich über 1.400 zufriedene Bestandskunden und eine überproportional steigende Neukundenrate in den Bereichen Business, Management und IT bestätigen unseren Qualitätsanspruch unter dem Motto: Seminare in Perfektion. Seit 2012 ist das Education Center von IT-Schulungen.com nach dem International Training Center Rating® mit der höchsten Auszeichnung klassifiziert. Seminarziel: In dieser Schulung vermittelt den Teilnehmern einen Eindruck, warum das Thema Hadoop in aller Munde ist. Jenseits des damit verbundenen Marketing-Spektakels werden die einzelnen Komponenten und ihr Zusammenwirken vorgestellt und mögliche Einsatzszenarien skizziert. Preis 1.779,05 € inkl. MwSt., zzgl. Verpflegung und Unterlagen 1.495,00 € zzgl. MwSt., Verpflegung und Unterlagen, Nettopreis exklusiv für Geschäftskunden Art des Trainings: Präsenztraining mit Trainer mit Projekterfahrung Seminarzeiten: täglich von 9:00 - 17:00 inkl. 1 Stunde Mittagspause und Kaffeepausen Anmeldung und Seminaragenda finden Sie unter: https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/hadoop-uberblick.html Kontakt: info@it-schulungen.com | Tel.: 0911 6500830 Programm Einführung In diesem Abschnitt wird auf die riesigen Datenmengen eingegangen, die durch die Welt bewegt werden und darüber, dass nicht die Speicherung, sondern das Suchen nach die Analyse von Informationen die Herausforderung darstellen und wie die Lösung aussieht. Hadoop Distributed File System (HDFS) Das Kernstück von hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Funktierungen von HDFS besprochen.Dazu wird auch die Kommunikation von und mit HDFS demonstriert. YARN Die massive Parallelisierung in hadoop erfordert eine leistungsfähige Steuerung. Diese war in der ersten Version limitiert und primär auf MapReduce fokussiert. Die aktuelle Version weist deutliche Verbesserungen auf, die in diesem Abschnitt vorgestellt werden. MapReduce Die Java-basierte Klassenbibliothek für MapReduce ist der Maschinenraum von hadoop. In diesem Abschnitt wird das von Google eingeführte Programmiermodell für nebenläufige Berechnungen vorgestellt und eine Anwendung von MapReduce demonstriert. Hive Hive ist das Bindeglied zwischen hadoop und einer SQL-ähnlichen Syntax für strukturierte Daten. Es werden die Möglichkeiten und Grenzen von Hive gezeigt und eine Anwendung von Hive demonstriert. Die Hardware für hadoop Hadoop stellt keine „besonderen“ Hardware-Anforderungen. Das stimmt und stimmt wiederum auch nicht. In diesem Abschnitt wird der scheinbare Widerspruch aufgeklärt. Pig Pig ist ein Mechanismus, um stapelorientierte Datenfluss-Operationen in hadoop auszuführen und wird oft in Verbindung mit Hive eingesetzt. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer die Möglichkeiten von Pig kennen.Es wird die Anwendung von Pig demonstriert. HCatalog HCatalog ist eine Metadatenverwaltung für strukturierte Daten in hadoop, die von Hive und Pig genutzt wird. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer, wie man HCatalog erfolgreich einsetzen kann.Es wird die Anwendung von HCatalog demonstriert. HBase HBase ist eine Datenbank für hadoop, allerdings keine im klassisch relationalen Sinne. In diesem Abschnitt erfahren die Teilnehmer Wissenswertes über HBase und die möglichen Stolperfallen, die dem in der relationalen Welt erfahrenen Anwender begegnen können.Es wird die Anwendung von HBase demonstriert. Weitere Komponenten hadoop ist ein Framework und unter dem Schirm der Apache Foundation existieren eine Vielzahl von Projekten mit zum Teil konkurrierenden Lösungen. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick über weitere interessante Komponenten aus hadoop.Es wird die Anwendung weiterer Komponenten demonstriert. Anwendungsbeispiele für hadoop Und wozu der ganze Aufwand? In diesem abschließenden Abschnitt lernen die Teilnehmer mögliche Anwendungsfälle für „Big Data“ kennen. Nützliche Funktionen:
Termin und Ort passen nicht? => Aktivieren Sie unser Terminradar.Das Terminradar von it-schulungen.com informiert Sie über aktuelle, neue Seminartermine zu Ihrem Thema.https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/hadoop-uberblick.htmlopen-seminardateradar
Mehr Teilnehmer geplant? => Fragen Sie unseren Seminar-Kalkulator.Der Seminar-Kalkulator errechnet, ob eine Inhouse-Buchung günstiger für Sie ist.https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/hadoop-uberblick.htmlkostenrechner-3
Ihr Ansprechpartner:Roland MladenovicSeminarberaterTelefon: 0911 6500 8 222Email: r.mladenovic@newelements.de
Über IT-Schulungen.com Das Education Center von IT-Schulungen.com zählt seit über 15 Jahren zu den Topadressen für Weiterbildung und gleichzeitig zur technologischen Avantgarde in den Bereichen Cloud, Big Data und Digitale Transformation. Jährlich über 1.400 zufriedene Bestandskunden und eine überproportional steigende Neukundenrate in den Bereichen Business, Management und IT bestätigen unseren Qualitätsanspruch unter dem Motto: Seminare in Perfektion. Seit 2012 ist das Education Center von IT-Schulungen.com nach dem International Training Center Rating® mit der höchsten Auszeichnung klassifiziert. Seminarziel: In dieser Schulung vermittelt den Teilnehmern einen Eindruck, warum das Thema Hadoop in aller Munde ist. Jenseits des damit verbundenen Marketing-Spektakels werden die einzelnen Komponenten und ihr Zusammenwirken vorgestellt und mögliche Einsatzszenarien skizziert. Preis 1.779,05 € inkl. MwSt., zzgl. Verpflegung und Unterlagen 1.495,00 € zzgl. MwSt., Verpflegung und Unterlagen, Nettopreis exklusiv für Geschäftskunden Art des Trainings: Präsenztraining mit Trainer mit Projekterfahrung Seminarzeiten: täglich von 9:00 - 17:00 inkl. 1 Stunde Mittagspause und Kaffeepausen Anmeldung und Seminaragenda finden Sie unter: https://www.it-schulungen.com/seminare/big-data/hadoop/hadoop-uberblick.html Kontakt: info@it-schulungen.com | Tel.: 0911 6500830 Programm Einführung In diesem Abschnitt wird auf die riesigen Datenmengen eingegangen, die durch die Welt bewegt werden und darüber, dass nicht die Speicherung, sondern das Suchen nach die Analyse von Informationen die Herausforderung darstellen und wie die Lösung aussieht. Hadoop Distributed File System (HDFS) Das Kernstück von hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Funktierungen von HDFS besprochen.Dazu wird auch die Kommunikation von und mit HDFS demonstriert. YARN Die massive Parallelisierung in hadoop erfordert eine leistungsfähige Steuerung. Diese war in der ersten Version limitiert und primär auf MapReduce fokussiert. Die aktuelle Version weist deutliche Verbesserungen auf, die in diesem Abschnitt vorgestellt werden. MapReduce Die Java-basierte Klassenbibliothek für MapReduce ist der Maschinenraum von hadoop. In diesem Abschnitt wird das von Google eingeführte Programmiermodell für nebenläufige Berechnungen vorgestellt und eine Anwendung von MapReduce demonstriert. Hive Hive ist das Bindeglied zwischen hadoop und einer SQL-ähnlichen Syntax für strukturierte Daten. Es werden die Möglichkeiten und Grenzen von Hive gezeigt und eine Anwendung von Hive demonstriert. Die Hardware für hadoop Hadoop stellt keine „besonderen“ Hardware-Anforderungen. Das stimmt und stimmt wiederum auch nicht. In diesem Abschnitt wird der scheinbare Widerspruch aufgeklärt. Pig Pig ist ein Mechanismus, um stapelorientierte Datenfluss-Operationen in hadoop auszuführen und wird oft in Verbindung mit Hive eingesetzt. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer die Möglichkeiten von Pig kennen.Es wird die Anwendung von Pig demonstriert. HCatalog HCatalog ist eine Metadatenverwaltung für strukturierte Daten in hadoop, die von Hive und Pig genutzt wird. In diesem Abschnitt lernen die Teilnehmer, wie man HCatalog erfolgreich einsetzen kann.Es wird die Anwendung von HCatalog demonstriert. HBase HBase ist eine Datenbank für hadoop, allerdings keine im klassisch relationalen Sinne. In diesem Abschnitt erfahren die Teilnehmer Wissenswertes über HBase und die möglichen Stolperfallen, die dem in der relationalen Welt erfahrenen Anwender begegnen können.Es wird die Anwendung von HBase demonstriert. Weitere Komponenten hadoop ist ein Framework und unter dem Schirm der Apache Foundation existieren eine Vielzahl von Projekten mit zum Teil konkurrierenden Lösungen. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick über weitere interessante Komponenten aus hadoop.Es wird die Anwendung weiterer Komponenten demonstriert. Anwendungsbeispiele für hadoop Und wozu der ganze Aufwand? In diesem abschließenden Abschnitt lernen die Teilnehmer mögliche Anwendungsfälle für „Big Data“ kennen. Nützliche Funktionen:
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