Apache Hadoop, MapReduce und das Hadoop Ecosystem

Einführung in Hadoop, MapReduce und das Hadoop Ecosystem mit praktischen Übungen.

BD-AMH

  • Dauer

    3  Tage

  • Ziel

    • Erlernen und Kennenlernen der Architektur von Apache Hadoop
    • Kernkomponenten von Hadoop und dem Hadoop Ökosystem
    • Funktionsweise von HDFS und MapReduce
    • Grundkenntnisse, um MapReduce und einfache BigData Anwendungen zu entwickeln
    • Erlernen der Mittel für die Definition von Datenworkflows
    • Kennenlernen der Grenzen von Hadoop und MapReduce

  • Zielgruppe

    System-Architekten, Entwickler, Big Data Interessierte.

  • Inhalt

    • Warum und wozu Hadoop verwendet wird
    • Eigenschaften der Hadoop Architektur
    • Kernkonzepte von Hadoop
    • Funktionalität von MapReduce
    • Die wichtigsten Komponenten des Hadoop Ökosystem: HDFS, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Zookeeper, Flume, Cascading, usw.
    • Entwicklung von MapReduce Anwendungen
    • Daten-Import und –Export
    • Automatisierung von Datenworkflows
    • Daten-Serialisierung /De-Seralisierung mit Avro
    • Hadoop APIs
    • Best Practices und Patterns

  • Requirements

    Grundkenntnisse IT.

  • Unser Qualitätsversprechen

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