Einstieg in BigData mit Hadoop
Seminarinformationen
Seminar-Ziel
Dieses Schulung befasst sich mit den Grundlagen und der Funktionsweise vom OpenSource MapReduce Framework Apache Hadoop. Sie lernen die Vor- und Nachteile von Hadoop im Vergleich zu relationalen Datenbanken kennen und die Entwicklung der Softwarelösung.
Lassen Sie sich den Mehrwert von Big Data Frameworks aufzeigen und deren neue Einsatzmöglichkeiten.
Um Kosten zu sparen, für eine bessere Saklierbarkeit und einen stabileren Betrieb erhalten Sie Informationen welche Applikationen auf Hadoop migriert werden sollten.
Teilnehmer Zielgruppe
- Applikations Entwickler/Verantwortliche
- IT Architekten
- Datenbankentwickler-
- Datenbankadministratoren
Kurs Voraussetzungen
- Java Grundkenntnisse
- Linux Grundkenntnisse
- Grundkenntnisse im Bereich Scripting (shell, python, perl)
- Grundkenntnisse im Bereich SQL
Seminardauer
- 3 Tage
- 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr
Schulungsunterlagen
- nach Absprache
Seminar-Inhalt / Agenda
- Hadoop ist ein Framework, mit dem sich extrem große Datenmengen zuverlässig und vergleichsweise kostengünstig verarbeiten lassen.
- Es ist (im Gegensatz zu relationalen Datenbanksystemen) von Grund auf auf Skalierbarkeit und Fehlertoleranz ausgelegt.
- Theorie: Entstehung Hadoop
- Theorie: Was sind die Vor- und Nachteile? Wie funktioniert MapReduce?
- Theorie: Hadoop Clusters - Aufbau (fertige Distributionen und Eigenbau, Hardware Anforderungen)
- Theorie: Funktion des HDFS (Hadoop Distributed File System)
- Praxis: Hadoop Streaming (schreiben von Beispiel Jobs mit einfachen Shell Scripten)
- Praxis: Hive - ein Tool, das SQL ähnliche Anweisungen in skalierbare Hadoop Jobs übersetzt
- Kurzer Überblick über weitere Tools (z.B. HBase, Pig, ...)- Theorie: Java Entwicklung mit/für Hadoop
- Ablösung eines überlasteten Datenbank Clusters durch Hadoop (Praxisbeispiel)
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