Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Secțiunea 1: Gestionarea Datelor în HDFS
- Diferite Formate de Date (JSON / Avro / Parquet)
- Scheme de Compresie
- Maskarea Datelor
- Laborator: Analizarea diferitelor formate de date; activarea compresiei
Secțiunea 2: Pig Avansat
- Funcții Definite de Utilizator
- Introducere în Bibliotecile Pig (ElephantBird / Data-Fu)
- Încărcarea Datelor Structurate Complexe folosind Pig
- Optimizarea Pig
- Laborator: scripturi avansate în Pig, parsarea tipurilor de date complexe
Secțiunea 3: Hive Avansat
- Funcții Definite de Utilizator
- Tabele Comprimate
- Optimizarea Performanței în Hive
- Laborator: crearea tabelelor comprimate, evaluarea formatelor și configurațiilor tabelelor
Secțiunea 4: HBase Avansat
- Modelare Avansată a Schemei
- Compresie
- Încărcarea Masivă a Datelor
- Comparație Tabel Lat / Înalt
- HBase și Pig
- HBase și Hive
- Optimizarea Performanței în HBase
- Laborator: optimizarea HBase; accesarea datelor din HBase prin Pig & Hive; Utilizarea Phoenix pentru modelarea datelor
Cerințe
- cunoașterea limbajului de programare Java (majoritatea exercițiilor de programare sunt în Java)
- familiarizat cu mediul Linux (abilitatea de a naviga în linia de comandă Linux, de a edita fișiere folosind vi / nano)
- cunoștințe de bază despre Hadoop.
Mediu de laborator
Instalare Zero: Nu este nevoie să instalați software Hadoop pe mașinile studenților! Un cluster Hadoop funcțional va fi pus la dispoziția studenților.
Studenții vor avea nevoie de următoarele
21 Ore
Mărturii (1)
Exerciții practice. Clasa ar fi trebuit să dureze 5 zile, dar cele 3 zile au ajutat la clarificarea multor întrebări pe care le aveam din cauza lucrului cu NiFi.
James - BHG Financial
Curs - Apache NiFi for Administrators
Tradus de catre o masina
