Местные учебные курсы, посвященные активному обучению Apache Hadoop, демонстрируют через дискуссию и практическую практику основные компоненты экосистемы Hadoop и способы использования этих технологий для решения крупных проблем Обучение Hadoop доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Казахстан или в корпоративных учебных центрах NobleProg Казахстан , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Тренер дает примеры с реаллом
Simon Hahn
Курсы: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Большие компетенции тренера
Grzegorz Gorski
Курсы: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Многие сеансы handson
Jacek Pieczątka
Курсы: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Понравилось очень интерактивный способ обучения
Luigi Loiacono
Курсы: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Это было очень практическое обучение, мне понравились упражнения на руках
Proximus
Курсы: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
хороший обзор, хороший баланс между теорией и упражнениями
Proximus
Курсы: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Динамическое взаимодействие и «руки» на предмете, благодаря виртуальной машине, очень стимулируют !
Philippe Job
Курсы: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Компетенция и знания тренера
Jonathan Puvilland
Курсы: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Это было очень удобно, мы потратили половину времени на то, что делали в Cloudera / Hadoop, выполняли разные команды, проверяли систему и так далее. Дополнительные материалы (книги, веб-сайты и т. Д.) Были действительно оценены, нам нужно будет продолжать учиться. Установки были довольно забавные, и очень удобно, кластерная настройка с нуля была действительно хороша ..
Ericsson
Курсы: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Мне искренне нравились рабочие упражнения с кластером, чтобы увидеть производительность узлов в кластере и расширенную функциональность.
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Аджай был очень опытным консультантом и смог ответить на все наши вопросы и даже высказал предложения по лучшим практикам для проекта, над которым мы сейчас работаем.
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Практическая часть. Задачи были хорошо выбраны для обсуждаемых вопросов.
Rossmann SDP
Курсы: HBase for Developers
Machine Translated
Hadoop Подкатегории
Hadoop Содержание курса
Название курса
Длительность
Обзор
Название курса
Длительность
Обзор
21 часов
Python является масштабируемым, гибким и широко используемым языком программирования для науки о данных и машинного обучения. Spark - это двигатель обработки данных, используемый в поисках, анализе и трансформации крупных данных, в то время как Hadoop - это программная библиотека для хранения и обработки данных в большом масштабе.
Этот инструктор-управляемый, живый тренинг (онлайн или на сайте) предназначен для разработчиков, которые хотят использовать и интегрировать Spark, Hadoop, и Python для обработки, анализа и трансформации больших и сложных наборов данных.
К концу обучения участники смогут:
-
Установите необходимую среду для начала обработки больших данных с помощью Spark, Hadoop, и Python.
Понимает особенности, основные компоненты и архитектуру Спарка и Hadoop.
Узнайте, как интегрировать Spark, Hadoop, и Python для обработки больших данных.
Исследуйте инструменты в экосистеме Спарка (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume).
Создайте совместные системы рекомендаций по фильтру, похожие на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google.
Используйте Apache Mahout для масштабирования алгоритмов машинного обучения.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
7 часов
This course covers how to use Hive SQL language (AKA: Hive HQL, SQL on Hive, HiveQL) for people who extract data from Hive
14 часов
Datameer - платформа бизнес-аналитики и аналитики, построенная на Hadoop Это позволяет конечным пользователям получать доступ, исследовать и сопоставлять крупномасштабные, структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные простым способом В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Datameer для преодоления крутой кривой обучения Hadoop, когда они проходят настройку и анализ серии больших источников данных К концу этого тренинга участники смогут: Создавайте, курайте и интерактивно изучайте озеро данных предприятия Доступ к хранилищам данных бизнес-аналитики, транзакционным базам данных и другим аналитическим магазинам Используйте пользовательский интерфейс электронной таблицы для разработки конвейеров обработки данных endtoend Доступ к предварительно построенным функциям для изучения сложных отношений данных Используйте мастера draganddrop для визуализации данных и создания информационных панелей Используйте таблицы, диаграммы, графики и карты для анализа результатов запроса Аудитория Аналитики данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
The course is dedicated to IT specialists that are looking for a solution to store and process large data sets in distributed system environment
Course goal:
Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
35 часов
Аудитория: Курс предназначен для ИТ-специалистов, которые ищут решение для хранения и обработки больших наборов данных в распределенной системной среде Цель: Глубокие знания о администрировании кластеров Hadoop ,.
28 часов
Audience:
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
28 часов
Apache Hadoop is the most popular framework for processing Big Data on clusters of servers. This course will introduce a developer to various components (HDFS, MapReduce, Pig, Hive and HBase) Hadoop ecosystem.
21 часов
Apache Hadoop - одна из самых популярных платформ для обработки больших данных на кластерах серверов Этот курс углубляется в управление данными в HDFS, продвинутых Pig, Hive и HBase Эти передовые методы программирования будут полезны опытным разработчикам Hadoop Аудитория : разработчики Продолжительность: три дня Формат: лекции (50%) и карманные лаборатории (50%) ,.
21 часов
This course introduces HBase – a NoSQL store on top of Hadoop. The course is intended for developers who will be using HBase to develop applications, and administrators who will manage HBase clusters.
We will walk a developer through HBase architecture and data modelling and application development on HBase. It will also discuss using MapReduce with HBase, and some administration topics, related to performance optimization. The course is very hands-on with lots of lab exercises.
Duration : 3 days Audience : Developers & Administrators
Duration : 3 days Audience : Developers & Administrators
21 часов
Apache Hadoop - самая популярная платформа для обработки больших данных на кластерах серверов На этом трех (возможно, четырех) дневном курсе участники узнают о преимуществах бизнеса и использования для Hadoop и его экосистемы, о том, как планировать развертывание и рост кластера, как устанавливать, обслуживать, отслеживать, устранять неполадки и оптимизировать Hadoop Они также будут практиковать загрузку кластерной массы, ознакомиться с различными дистрибутивами Hadoop и практиковать установку и управление инструментами экосистемы Hadoop Курс заканчивается обсуждением защиты кластера с Kerberos « Материалы были очень хорошо подготовлены и тщательно покрыты Лаборатория была очень полезна и хорошо организована " - Эндрю Нгуен, главный инженер интеграции DW, Microsoft Online Advertising Аудитория Администраторы Hadoop Формат Лекции и лаборатории рук, приблизительный баланс 60% лекций, 40% лабораторий ,.
21 часов
Apache Hadoop is the most popular framework for processing Big Data. Hadoop provides rich and deep analytics capability, and it is making in-roads in to tradional BI analytics world. This course will introduce an analyst to the core components of Hadoop eco system and its analytics
Audience
Business Analysts
Duration
three days
Format
Lectures and hands on labs.
21 часов
Hadoop - самая популярная платформа обработки данных ,.
14 часов
Audience
- Developers
- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
21 часов
Этот курс предназначен для разработчиков, архитекторов, ученых-данных или любого профиля, который требует доступа к данным как интенсивно, так и регулярно Основным направлением курса является манипулирование данными и их трансформация Среди инструментов в экосистеме Hadoop этот курс включает использование Pig и Hive, оба из которых в значительной степени используются для преобразования данных и манипуляций В этом обучении также рассматриваются показатели производительности и оптимизация производительности Курс полностью посвящен и акцентирован презентациями теоретических аспектов ,.
14 часов
In this instructor-led training in Казахстан, participants will learn the core components of the Hadoop ecosystem and how these technologies can be used to solve large-scale problems. By learning these foundations, participants will improve their ability to communicate with the developers and implementers of these systems as well as the data scientists and analysts that many IT projects involve.
Audience
- Project Managers wishing to implement Hadoop into their existing development or IT infrastructure
- Project Managers needing to communicate with cross-functional teams that include big data engineers, data scientists and business analysts
14 часов
Apache Samza - это openource nearrealtime, асинхронная вычислительная среда для обработки потоков Он использует Apache Kafka для обмена сообщениями и Apache Hadoop YARN для отказоустойчивости, изоляции процессора, безопасности и управления ресурсами В этом обученном, живом обучении внедряются принципы системы обмена сообщениями и распределенной обработки потока, а участники ходячей кампании создают образец проекта Samzabased и выполнения задания К концу этого тренинга участники смогут: Используйте Samza для упрощения кода, необходимого для производства и потребления сообщений Отмените обработку сообщений из приложения Используйте Samza для реализации асинхронного вычисления atrealtime Используйте поточную обработку, чтобы обеспечить более высокий уровень абстракции над системами обмена сообщениями Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Alluxio является виртуальной распределенной системой хранения с открытым исходным кодом, которая объединяет разнообразные системы хранения и позволяет приложениям взаимодействовать с данными по скорости памяти. Он используется такими компаниями, как Intel, Baidu и Alibaba.
В этом инструктор-управляемом, живым обучением участники узнают, как использовать Alluxio для моста различных вычислительных рамок с системами хранения и эффективно управлять множественными петабайтными данными, как они проходят через создание приложения с Alluxio.
К концу обучения участники смогут:
-
Разработать приложение с Alluxio
Подключение систем и приложений больших данных при сохранении одного имени
Эффективно выводит ценность из больших данных в любом формате хранения
Улучшение производительности рабочей нагрузки
Распределение и управление Alluxio самостоятельным или кластерным
-
Ученый данных
Разработчик
Системный администратор
-
Частная лекция, частичная дискуссия, упражнения и тяжелая практика
14 часов
Tigon - это open source, realtime, lowlatency, highthroughput, native YARN, инфраструктура обработки потоков, которая находится на вершине HDFS и HBase для сохранения Приложения Tigon обращаются к прецедентам, таким как обнаружение и анализ вторжений в сеть, анализ рынка социальных сетей, анализ местоположения и рекомендации в реальном времени для пользователей Этот обучаемый тренинг представляет собой подход Tigon к смешиванию в реальном времени и пакетной обработке, поскольку он ходит с участниками через создание примера приложения К концу этого тренинга участники смогут: Создание мощных приложений для обработки потоков для обработки больших объемов данных Источники технологического потока, такие как журналы Twitter и Webserver Используйте Tigon для быстрого соединения, фильтрации и агрегации потоков Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - это интегрированная в реальном времени логистика данных и простая платформа обработки событий, которая позволяет перемещать, отслеживать и автоматизировать данные между системами Он написан с использованием потокового программирования и предоставляет веб-интерфейс пользователя для управления потоками данных в режиме реального времени В этом обученном, живом обучении участники узнают, как развернуть и управлять Apache NiFi в живой лабораторной среде К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка Apachi NiFi Источник, преобразование и управление данными из разрозненных распределенных источников данных, в том числе баз данных и больших озер данных Автоматизация потоков данных Включить поточную аналитику Применять различные подходы к проглатыванию данных Преобразование больших данных и понимание бизнеса Аудитория Системные администраторы Инженеры по данным Разработчики DevOps Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - это интегрированная в реальном времени логистика данных и простая платформа обработки событий, которая позволяет перемещать, отслеживать и автоматизировать данные между системами Он написан с использованием потокового программирования и предоставляет веб-интерфейс пользователя для управления потоками данных в режиме реального времени В этом обученном, живом обучении участники будут изучать основы потокового программирования, поскольку они разрабатывают ряд демонстрационных расширений, компонентов и процессоров, использующих Apache NiFi К концу этого тренинга участники смогут: Понимание архитектуры и потоков данных NiFi Разработка расширений с использованием NiFi и сторонних API Пользовательский разработчик собственного процессора Apache Nifi Загружать и обрабатывать данные в реальном времени из разрозненных и необычных форматов файлов и источников данных Аудитория Разработчики Инженеры по данным Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
28 часов
Hadoop является популярной Big Data обработанной рамкой. Python является программирующим языком высокого уровня, известным своим ясным синтезом и читаемостью кодов.
В этом учебном курсе участники узнают, как работать с Hadoop, MapReduce, Pig и Spark, используя Python, как они проходят через несколько примеров и используют случаи.
К концу обучения участники смогут:
-
Понимайте основные понятия Hadoop, MapReduce, Pig и Spark
Используйте Python с Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig и Spark
Используйте Snakebite для программирования доступа к HDFS в пределах Python
Используйте mrjob для написания работы MapReduce в Python
Напишите программы Spark с Python
Расширить функциональность свиней с помощью Python УДФ
Управление MapReduce рабочие места и свининские скрипты с помощью Luigi
-
Разработчики
IT профессионалы
-
Частная лекция, частичная дискуссия, упражнения и тяжелая практика
14 часов
Sqoop - это программный инструмент с открытым исходным кодом для передачи данных между Hadoop и реляционными базами данных или мэйнфреймами Он может использоваться для импорта данных из системы управления реляционными базами данных (РСУБД), таких как MySQL или Oracle или мэйнфрейм в распределенную файловую систему Hadoop (HDFS) После этого данные могут быть преобразованы в Hadoop MapReduce, а затем реэкспортированы обратно в СУБД В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Sqoop для импорта данных из традиционной реляционной базы данных в хранилище Hadoop, таких как HDFS или Hive, и наоборот К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка Sqoop Импорт данных из MySQL в HDFS и Hive Импорт данных из HDFS и Hive в MySQL Аудитория Системные администраторы Инженеры по данным Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
21 часов
Большая аналитика данных включает в себя процесс изучения большого количества разнообразных наборов данных для выявления корреляций, скрытых шаблонов и других полезных сведений В отрасли здравоохранения имеется огромное количество сложных гетерогенных медицинских и клинических данных Применение большой аналитики данных по медицинским данным представляет огромный потенциал для получения информации о повышении качества медицинской помощи Однако огромность этих наборов данных создает большие проблемы при анализе и практическом применении в клинической среде В этом обученном, живом обучении (удаленном) участники узнают, как выполнять большую аналитику данных в области здоровья, когда они проходят через ряд упражнений для упражнений handson livelab К концу этого тренинга участники смогут: Установите и настройте инструменты большой аналитики данных, такие как Hadoop MapReduce и Spark Понять характеристики медицинских данных Применять большие методы данных для обработки медицинских данных Изучение больших систем данных и алгоритмов в контексте приложений для здоровья Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
35 часов
Apache Hadoop - это популярная система обработки данных для обработки больших наборов данных на многих компьютерах.
Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или онлайн) направлено на системных администраторов, которые хотят узнать, как установить, расположить и управлять Hadoop кластерами в рамках своей организации.
К концу обучения участники смогут:
-
Настройка и настройка Apache Hadoop.
Понимайте четыре основных компонента Hadoop экосистемы: HDFS, MapReduce, YARN и Hadoop Common.
Используйте Distributed File System (HDFS) для масштабирования кластера до сотен или тысяч узлов. •
Настройка HDFS для работы в качестве двигателя хранения для развертывания Spark.
Настройка Spark для доступа к альтернативным решениям хранения, таким как системы баз данных Amazon S3 и No SQL, такие как Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike и т.д.
Выполняйте административные задачи, такие как предоставление, управление, мониторинг и обеспечение кластера Apache Hadoop.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
21 часов
Cloudera Impala является открытым кодом массивно параллельного обработки (MPP) SQL поисковой двигателем для Apache Hadoop кластеров.
Impala позволяет пользователям выдавать низкочастотные запросы на данные, хранящиеся в Hadoop Distributed File System и Apache Hbase без необходимости перемещения или трансформации данных.
аудитории
Этот курс направлен на аналитиков и ученых данных, которые проводят анализ данных, хранящихся в Hadoop посредством инструментов и инструментов.
После этого курса делегаты смогут
-
Исключить значимую информацию из Hadoop кластеров с Impala.
Напишите конкретные программы, чтобы облегчить Business Intelligence в Impala SQL Диалект.
Неожиданное решение Impala.
21 часов
Apache Ambari - это платформа управления открытым исходным кодом для обеспечения, управления, мониторинга и обеспечения безопасности кластеров Apache Hadoop В этом обученном тренинге участники тренинга изучат инструменты и методы управления, предлагаемые Ambari для успешного управления кластерами Hadoop К концу этого тренинга участники смогут: Настройте живой блок больших данных, используя Ambari Примените расширенные функции и функциональные возможности Ambari к различным вариантам использования Плавно добавлять и удалять узлы по мере необходимости Улучшение производительности кластера Hadoop путем настройки и настройки Аудитория DevOps Системные администраторы АБД Специалисты по тестированию Hadoop Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Hortonworks Data Platform - это платформа поддержки Apache Hadoop с открытым исходным кодом, которая обеспечивает стабильную основу для разработки больших решений для данных в экосистеме Apache Hadoop Это обучаемое обучение в прямом эфире представляет Hortonworks и проходит участников через развертывание решения Spark + Hadoop К концу этого тренинга участники смогут: Используйте Hortonworks для надежного запуска Hadoop в больших масштабах Унифицируйте возможности Hadoop для обеспечения безопасности, управления и операций с помощью гибких аналитических рабочих процессов Spark Используйте Hortonworks для исследования, проверки, сертификации и поддержки каждого из компонентов проекта Spark Обработать различные типы данных, включая структурированные, неструктурированные, inmotion и atrest Аудитория Администраторы Hadoop Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
Last Updated:
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Hadoop курсы, курсы Hadoop выходного дня, вечерние Hadoop курсы, Hadoop технические учебные курсы, Hadoop буткемп, Hadoop буткэмп, Hadoop курсы с инструктором, Hadoop тренинг с инструктором, выходной Hadoop тренинг, тренинг Hadoop выходного дня, вечерние Hadoop курсы, Hadoop коачинг, Hadoop тренерство, Hadoop тренинг, Hadoop инструктор, Hadoop тренер, Hadoop коач, Hadoop курсы, Hadoop занятия, Hadoop локальные, Hadoop частные занятия, Hadoop частные курсы, Hadoop индивидуальный тренинг, Hadoop индивидуальные занятия
