현지 강사 주도의 Apache Hadoop 교육 과정에서는 Hadoop 에코 시스템의 핵심 구성 요소를 대화 형 실습을 통해 연습하고 이러한 기술을 사용하여 대규모 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. Hadoop 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다. 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다. 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 . 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. NobleProg - 지역 교육 제공자
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회원 평가
트레이너가 외부 디스크에 제공 한 이미 준비된 VM에서 모든 데이터와 소프트웨어를 사용할 준비가되었다는 사실.
vyzVoice
Course: Hadoop for Developers and Administrators
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트레이너가 예를 보여줍니다
Simon Hahn
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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트레이너의 큰 역량
Grzegorz Gorski
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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많은 핸드슨 세션
Jacek Pieczątka
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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대화식 학습 방법을 매우 좋아했습니다
Luigi Loiacono
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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그것은 매우 실용적인 훈련이었다, 나는 handson 운동을 좋아했다
Proximus
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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좋은 개요, 이론과 운동 사이의 좋은 균형
Proximus
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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동적 인 상호 작용과 주제에 "손을 대", 가상 머신 덕분에, 매우 자극!
Philippe Job
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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트레이너의 능력과 지식
Jonathan Puvilland
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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그것은 매우 handson이었고, 우리는 Cloudera / Hadoop에서 실제로 작업을하는 시간의 절반을 보내고, 다른 명령을 실행하고, 시스템을 점검하는 등의 작업을했습니다. 여분의 자료 (서적, 웹 사이트 등 ...)는 정말로 높이 평가되었으며, 우리는 계속 배워야 할 것입니다. 설치가 아주 재미 있었고 매우 편리했습니다. 처음부터 클러스터 설정이 정말 좋았습니다.
Ericsson
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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트레이너는 환상적이었고 실제로 그의 물건을 알고있었습니다. 이전에 몰랐던 소프트웨어에 대해 많은 것을 배웠습니다.
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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Hive, HDFS에 대한 높은 수준의 원칙 ...
Geert Suys - Proximus Group
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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손자. 믹스 연습 / theroy
Proximus Group
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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Fulvio는 회사의 비즈니스 사례를 파악할 수 있었고 거의 즉시 과정 자료와 상호 연관 될 수있었습니다.
Samuel Peeters - Proximus Group
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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많은 실습 연습.
Ericsson
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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앰 바리 관리 도구. 통신 이외의 다른 비즈니스 사례에서 실제 Hadoop 경험을 논의 할 수있는 기능.
Ericsson
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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나는 그가 관객에 게 경험을 테일러 링의 훌륭한 일을 했다고 생각 했다. 이 클래스는 주로 hive를 사용 하 여 데이터 분석을 처리 하도록 설계 되었지만, 저와 제 동료가 실제 데이터 분석 책임 없이 hive 관리를 수행 하 고 있습니다.
ian reif - Franchise Tax Board
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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나는 아주 많이 좋아 VM 교사는 주제 뿐만 아니라 다른 주제에 대 한 매우 지식이 있었다, 그는 매우 친절 하 고 친절 했다 나는 두바이의 시설을 좋아 했다.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Course: Big Data Analytics in Health
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교육 주제 및 트레이너 참여
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Course: Apache NiFi for Administrators
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교육에 참석 하는 사람들과의 커뮤니케이션.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Course: Apache NiFi for Administrators
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실용적인 일들, 또한 이론이 Ajay에 의해 훌륭하게 제공되었다.
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Course: Hadoop Administration on MapR
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수업 과정
Capgemini Polska Sp. z o.o.
Course: Hadoop Administration on MapR
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운동의 유용성
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Course: Apache NiFi for Administrators
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나는 훈련이 좋았고, 유익했다는 것을 알았지 만, 4 ~ 5 일에 걸쳐 퍼 졌을 수 있었기 때문에, 우리는 다른 측면에 대해 더 자세히 설명 할 수있었습니다.
Veterans Affairs Canada
Course: Hadoop Administration
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나는 정말 그 훈련을 즐겼다. 안톤은 많은 지식을 가지고 있으며 필요한 이론을 매우 접근하기 쉬운 방식으로 제시했다. 교육은 많은 흥미로운 연습 이었으므로 우리는 처음부터 알고있는 기술과 접촉 해 왔습니다.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Course: Apache NiFi for Administrators
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나는이 코스가 큰 개관을주고 내가 고려조차하고 있지 않은 일부 지역을 빠르게 만졌음을 발견했다.
Veterans Affairs Canada
Course: Hadoop Administration
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클러스터 전체의 노드 성능과 확장 기능을 확인하기 위해 클러스터 작업 실습을 정말 좋아했습니다.
CACI Ltd
Course: Apache NiFi for Developers
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Ajay는 경험이 풍부한 컨설턴트였으며 모든 질문에 대답하고 현재 진행중인 프로젝트의 모범 사례에 대한 제안을 할 수도있었습니다.
CACI Ltd
Course: Apache NiFi for Administrators
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실용적인 부분. 이 작업은 논의된 문제에 대해 잘 선택되었습니다.
Rossmann SDP
Course: HBase for Developers
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Hadoop서브 카테고리
Hadoop코스 개요
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
21 시간
Python 데이터 과학 및 기계 학습을위한 규모, 유연하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Spark는 대형 데이터를 검색, 분석 및 변환하는 데 사용되는 데이터 처리 엔진이지만 Hadoop는 대형 데이터 저장 및 처리에 대한 소프트웨어 라이브러리 프레임 워크입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Spark, Hadoop 및 Python를 사용하고 통합하여, 분석하고, 대규모 및 복잡한 데이터 세트를 변환하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Spark, Hadoop, 및 Python을 사용하여 대형 데이터 처리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다. Spark의 특징, 핵심 구성 요소 및 아키텍처를 이해하고 Hadoop. Spark, Hadoop 및 Python을 대형 데이터 처리에 통합하는 방법을 배우십시오. Spark 생태계 (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka 및 Flume)의 도구를 탐험하십시오. Netflix, YouTube, Amazon, Spotify 및 Google와 유사한 공동 필터링 권장 시스템을 구축합니다. Apache Mahout를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 확장합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Spark, Hadoop 및 Python를 사용하고 통합하여, 분석하고, 대규모 및 복잡한 데이터 세트를 변환하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Spark, Hadoop, 및 Python을 사용하여 대형 데이터 처리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다. Spark의 특징, 핵심 구성 요소 및 아키텍처를 이해하고 Hadoop. Spark, Hadoop 및 Python을 대형 데이터 처리에 통합하는 방법을 배우십시오. Spark 생태계 (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka 및 Flume)의 도구를 탐험하십시오. Netflix, YouTube, Amazon, Spotify 및 Google와 유사한 공동 필터링 권장 시스템을 구축합니다. Apache Mahout를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 확장합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
7 시간
이 과정은 사용하는 방법에 대해 설명 Hive SQL 언어를 (일명 : Hive HQL, SQL 에 Hive , Hive QL)에서 데이터를 추출하는 사람들을위한 Hive
14 시간
Datameer는 Hadoop을 기반으로하는 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼입니다 최종 사용자는 대규모, 구조화, 반 구조화 및 비정형 데이터를 쉽고 간편하게 액세스, 탐색 및 상호 연관시킬 수 있습니다 강사진이 진행되는이 강의에서는 참가자가 일련의 큰 데이터 소스를 설정하고 분석 할 때 Hadoop의 가파른 학습 곡선을 극복하기 위해 Datameer를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 엔터프라이즈 데이터 레이크를 만들고, 큐레이팅하고, 대화식으로 탐색합니다 비즈니스 인텔리전스 데이터웨어 하우스, 트랜잭션 데이터베이스 및 기타 분석 저장소에 액세스합니다 스프레드 시트 사용자 인터페이스를 사용하여 엔드 포인트 데이터 처리 파이프 라인 설계 미리 작성된 함수에 액세스하여 복잡한 데이터 관계 탐색 드래그 앤 드롭 마법사를 사용하여 데이터를 시각화하고 대시 보드 만들기 표, 차트, 그래프 및지도를 사용하여 쿼리 결과 분석 청중 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 시간
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
Course goal:
Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
35 시간
청중:
이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다.
Go al :
Hadoop 클러스터 관리에 대한 깊은 지식.
이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다.
Go al :
Hadoop 클러스터 관리에 대한 깊은 지식.
28 시간
Audience:
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
28 시간
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 시간
Apache Hadoop 은 서버 클러스터에서 Big Data 를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크 중 하나입니다. 이 과정은 HDFS, 고급 돼지, Hive 및 HBase의 데이터 관리에 대해 설명합니다. 이러한 고급 프로그래밍 기술은 숙련 된 Hadoop 개발자에게 도움이 될 것입니다.
대상 : 개발자
기간 : 3 일
형식 : 강의 (50 %) 및 실습 (50 %)
대상 : 개발자
기간 : 3 일
형식 : 강의 (50 %) 및 실습 (50 %)
21 시간
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
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
21 시간
Apache Hadoop 은 서버 클러스터에서 Big Data 를 처리하는 데 가장 널리 사용되는 프레임 워크입니다. 에서 세 (선택적 사) 일 물론, 참석자가 비즈니스 혜택과 사용 사례에 대해 배우게됩니다이 Hadoop , 설치, 유지 관리, 모니터링, 문제를 해결하고 최적화하는 방법 클러스터 구축과 성장을 계획하는 방법과 생태계, Hadoop . 또한 클러스터 대량 데이터로드를 연습하고 다양한 Hadoop 배포판에 익숙해지며 Hadoop 에코 시스템 도구 설치 및 관리를 연습합니다. 이 과정은 Kerberos를 사용한 클러스터 보안에 대한 논의로 마무리됩니다.
“… 재료를 잘 준비하고 철저히 덮었습니다. 실험실은 매우 도움이되고 체계적으로 구성되었습니다.”
— Andrew Nguyen, Microsoft 온라인 Advertising 수석 통합 DW 엔지니어
청중
Hadoop 관리자
체재
강의 및 실습, 대략 60 % 강의, 40 % 실험실.
“… 재료를 잘 준비하고 철저히 덮었습니다. 실험실은 매우 도움이되고 체계적으로 구성되었습니다.”
— Andrew Nguyen, Microsoft 온라인 Advertising 수석 통합 DW 엔지니어
청중
Hadoop 관리자
체재
강의 및 실습, 대략 60 % 강의, 40 % 실험실.
21 시간
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.
Audience
Business Analysts
Duration
three days
Format
Lectures and hands on labs.
14 시간
Audience
- Developers
Format of the Course
- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
- Developers
Format of the Course
- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
21 시간
이 과정은 개발자, 건축가, 데이터 과학자 또는 집중적으로 또는 정기적으로 데이터에 액세스해야하는 모든 프로필을 대상으로합니다.
이 과정의 주요 초점은 데이터 조작과 변형입니다.
Hadoop 생태계의 도구 Hadoop 과정에는 데이터 변환 및 조작에 많이 사용되는 Pig 및 Hive 사용이 포함됩니다.
이 교육은 또한 성능 메트릭 및 성능 최적화를 해결합니다.
이 과정은 전적으로 손에 있으며 이론적 인 측면의 프레젠테이션으로 강조 표시됩니다.
이 과정의 주요 초점은 데이터 조작과 변형입니다.
Hadoop 생태계의 도구 Hadoop 과정에는 데이터 변환 및 조작에 많이 사용되는 Pig 및 Hive 사용이 포함됩니다.
이 교육은 또한 성능 메트릭 및 성능 최적화를 해결합니다.
이 과정은 전적으로 손에 있으며 이론적 인 측면의 프레젠테이션으로 강조 표시됩니다.
14 시간
In this instructor-led training in 대한민국, 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
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 시간
Apache Samza는 스트림 프로세싱을위한 오픈 소스 거의 실시간의 비동기 계산 프레임 워크입니다. 메시징에는 Apache Kafka 를, 내결함성, 프로세서 격리, 보안 및 리소스 관리에는 Apache Hadoop YARN을 사용합니다.
강사가 진행하는이 실습에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samza 기반 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Samza를 사용하면 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화 할 수 있습니다.
- 응용 프로그램에서 메시지 처리 분리.
- Samza를 사용하여 실시간에 가까운 비동기 계산을 구현하십시오.
- 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서보다 높은 수준의 추상화를 제공합니다.
청중
- 개발자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
강사가 진행하는이 실습에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samza 기반 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Samza를 사용하면 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화 할 수 있습니다.
- 응용 프로그램에서 메시지 처리 분리.
- Samza를 사용하여 실시간에 가까운 비동기 계산을 구현하십시오.
- 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서보다 높은 수준의 추상화를 제공합니다.
청중
- 개발자
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
7 시간
Alluxio 오픈소스 가상 배포 스토리지 시스템은 다양한 스토리지 시스템을 통합하고 응용 프로그램이 메모리 속도로 데이터와 상호 작용 할 수 있습니다. 그것은 Intel, Baidu 및 Alibaba와 같은 회사에 의해 사용됩니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 Alluxio를 사용하여 다양한 컴퓨팅 프레임 워크를 저장 시스템과 다중 페타바이트 스케일 데이터를 효율적으로 관리하는 방법을 배우게 될 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
응용 프로그램을 개발하십시오 Alluxio 하나의 이름 공간을 유지하면서 대형 데이터 시스템 및 응용 프로그램을 연결합니다. 효율적으로 모든 스토리지 형식에서 큰 데이터에서 가치를 추출 작업 부하 성능 향상 배치 및 관리 Alluxio 스탠다드 또는 클러스터
관객
데이터 과학자 개발자 시스템 관리자
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 Alluxio를 사용하여 다양한 컴퓨팅 프레임 워크를 저장 시스템과 다중 페타바이트 스케일 데이터를 효율적으로 관리하는 방법을 배우게 될 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
응용 프로그램을 개발하십시오 Alluxio 하나의 이름 공간을 유지하면서 대형 데이터 시스템 및 응용 프로그램을 연결합니다. 효율적으로 모든 스토리지 형식에서 큰 데이터에서 가치를 추출 작업 부하 성능 향상 배치 및 관리 Alluxio 스탠다드 또는 클러스터
관객
데이터 과학자 개발자 시스템 관리자
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
14 시간
Tigon은 HDFS 및 HBase를 기반으로 지속성을 위해 실시간, 저음역, 고화질, 원시 YARN, 스트림 처리 프레임 워크 인 오픈 소스입니다 Tigon 응용 프로그램은 네트워크 침입 탐지 및 분석, 소셜 미디어 시장 분석, 위치 분석 및 사용자에게 실시간 추천과 같은 사용 사례를 다룹니다 이 강사진 라이브 교육에서는 샘플 응용 프로그램 작성을 통해 참가자를 안내하면서 실시간 및 일괄 처리 혼합에 대한 Tigon의 접근 방식을 소개합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 대용량 데이터를 처리하기위한 강력한 스트림 처리 응용 프로그램 작성 트위터 및 웹 서버 로그와 같은 스트림 소스 처리 신속한 합류, 필터링 및 스트림 집계에 Tigon 사용 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 시간
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다. 그것은 흐름 기반 프로그래밍을 사용하여 작성되며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 실제 실험 환경에서 Apache NiFi 를 배포 및 관리하는 방법을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Apachi NiFi를 설치하고 구성하십시오.
- 데이터베이스 및 대형 데이터 호수를 포함하여 분산 된 분산 데이터 소스의 데이터를 제공, 변환 및 관리합니다.
- 데이터 흐름을 자동화하십시오.
- 스트리밍 분석 사용
- 데이터 처리를위한 다양한 접근 방식을 적용합니다.
- Big Data 를 비즈니스 통찰력으로 변환하십시오.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 실제 실험 환경에서 Apache NiFi 를 배포 및 관리하는 방법을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Apachi NiFi를 설치하고 구성하십시오.
- 데이터베이스 및 대형 데이터 호수를 포함하여 분산 된 분산 데이터 소스의 데이터를 제공, 변환 및 관리합니다.
- 데이터 흐름을 자동화하십시오.
- 스트리밍 분석 사용
- 데이터 처리를위한 다양한 접근 방식을 적용합니다.
- Big Data 를 비즈니스 통찰력으로 변환하십시오.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
7 시간
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다. 그것은 흐름 기반 프로그래밍을 사용하여 작성되며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다.
강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Apache NiFi 사용하여 여러 가지 데모 확장, 구성 요소 및 프로세서를 개발하면서 흐름 기반 프로그래밍의 기본 사항을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- NiFi의 아키텍처 및 데이터 흐름 개념을 이해합니다.
- NiFi 및 제 3 자 API를 사용하여 확장 기능을 개발하십시오.
- 사용자 정의 자신의 아파치 Nifi 프로세서를 개발할 수 있습니다.
- 서로 다른 파일 형식 및 데이터 소스의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Apache NiFi 사용하여 여러 가지 데모 확장, 구성 요소 및 프로세서를 개발하면서 흐름 기반 프로그래밍의 기본 사항을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- NiFi의 아키텍처 및 데이터 흐름 개념을 이해합니다.
- NiFi 및 제 3 자 API를 사용하여 확장 기능을 개발하십시오.
- 사용자 정의 자신의 아파치 Nifi 프로세서를 개발할 수 있습니다.
- 서로 다른 파일 형식 및 데이터 소스의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
28 시간
Hadoop 인기있는 Big Data 처리 프레임 워크입니다. Python 높은 수준의 프로그래밍 언어는 명확한 합성과 코드 읽기 가능성으로 유명합니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 여러 가지 예와 사용 사례를 통과하는 동안 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark를 사용하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Hadoop 뒤에있는 기본 개념을 이해하십시오, MapReduce, Pig, 및 Spark 사용 Python Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS), MapReduce, Pig, 및 Spark Snakebite를 사용하여 HDFS 내에서 프로그래밍 액세스할 수 있습니다 Python mrjob을 사용하여 MapReduce 작업을 작성하십시오 Python Spark 프로그램을 작성하십시오 Python UDF를 사용하여 돼지의 기능을 확장하십시오 Python 관리 MapReduce 일자리 및 Luigi를 사용하여 돼지 스크립트
관객
개발자 IT 전문가
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 여러 가지 예와 사용 사례를 통과하는 동안 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark를 사용하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Hadoop 뒤에있는 기본 개념을 이해하십시오, MapReduce, Pig, 및 Spark 사용 Python Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS), MapReduce, Pig, 및 Spark Snakebite를 사용하여 HDFS 내에서 프로그래밍 액세스할 수 있습니다 Python mrjob을 사용하여 MapReduce 작업을 작성하십시오 Python Spark 프로그램을 작성하십시오 Python UDF를 사용하여 돼지의 기능을 확장하십시오 Python 관리 MapReduce 일자리 및 Luigi를 사용하여 돼지 스크립트
관객
개발자 IT 전문가
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
14 시간
Sqoop은 Hadoop 과 관계형 데이터베이스 또는 메인 프레임간에 데이터를 전송하기위한 오픈 소스 소프트웨어 도구입니다. My SQL 또는 Oracle 과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS) 또는 메인 프레임에서 HDFS ( Hadoop Distributed File System)로 데이터를 가져 오는 데 사용할 수 있습니다. 그 후에 데이터를 Hadoop MapReduce에서 변환 한 다음 다시 RDBMS로 내보낼 수 있습니다.
이 강사가 진행하는 라이브 교육에서 참가자에 대한 기존의 관계형 데이터베이스에서 데이터를 가져올 Sqoop을 사용하는 방법을 배우게됩니다 Hadoop 저장 등의 HDFS 또는 Hive 반대의 경우도 마찬가지.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Sqoop 설치 및 구성
- My SQL 에서 HDFS 및 Hive 로 데이터 가져 오기
- HDFS 및 Hive 에서 My SQL 데이터 가져 오기
청중
- 시스템 관리자
- 데이터 엔지니어
코스의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
이 강사가 진행하는 라이브 교육에서 참가자에 대한 기존의 관계형 데이터베이스에서 데이터를 가져올 Sqoop을 사용하는 방법을 배우게됩니다 Hadoop 저장 등의 HDFS 또는 Hive 반대의 경우도 마찬가지.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Sqoop 설치 및 구성
- My SQL 에서 HDFS 및 Hive 로 데이터 가져 오기
- HDFS 및 Hive 에서 My SQL 데이터 가져 오기
청중
- 시스템 관리자
- 데이터 엔지니어
코스의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
21 시간
빅 데이터 분석은 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 기타 유용한 통찰력을 발굴하기 위해 대량의 다양한 데이터 세트를 검사하는 프로세스를 필요로합니다.
보건 산업은 복잡한 이기종 의학 및 임상 데이터를 가지고 있습니다. 건강 데이터에 큰 데이터 분석을 적용하면 건강 관리 제공 개선에 대한 통찰력을 얻는 데 큰 잠재력이 있습니다. 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다.
이 강사 주도의 실시간 교육 (원격)에서는 참가자가 실습 랩 연습을 단계별로 수행하면서 건강에 큰 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Hadoop MapReduce 및 Spark와 같은 대규모 데이터 분석 도구 설치 및 구성
- 의료 데이터의 특성 이해
- 큰 데이터 기술을 적용하여 의료 데이터 처리
- 건강 응용 프로그램의 맥락에서 큰 데이터 시스템과 알고리즘 연구
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
코스 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습.
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
보건 산업은 복잡한 이기종 의학 및 임상 데이터를 가지고 있습니다. 건강 데이터에 큰 데이터 분석을 적용하면 건강 관리 제공 개선에 대한 통찰력을 얻는 데 큰 잠재력이 있습니다. 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다.
이 강사 주도의 실시간 교육 (원격)에서는 참가자가 실습 랩 연습을 단계별로 수행하면서 건강에 큰 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Hadoop MapReduce 및 Spark와 같은 대규모 데이터 분석 도구 설치 및 구성
- 의료 데이터의 특성 이해
- 큰 데이터 기술을 적용하여 의료 데이터 처리
- 건강 응용 프로그램의 맥락에서 큰 데이터 시스템과 알고리즘 연구
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
코스 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습.
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
35 시간
Apache Hadoop는 많은 컴퓨터를 통해 큰 데이터 세트를 처리하기위한 인기있는 데이터 처리 프레임 워크입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 조직 내에서 Hadoop 클러스터를 설정, 배치 및 관리하는 방법을 배우고자하는 시스템 관리자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Apache를 설치하고 설정하십시오 Hadoop Hadoop 생태계의 네 가지 주요 구성 요소를 이해하십시오 : HDFS, MapReduce, YARN 및 Hadoop Common. Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)을 사용하여 클러스터를 수백 또는 수천 개의 노드로 확장합니다. · HDFS를 설치하여 사전 Spark 배포를 위한 스토리지 엔진으로 작동합니다. Spark를 설정하여 Amazon S3 및 NoSQL 데이터베이스 시스템과 같은 대체 저장 솔루션에 액세스할 수 있습니다 Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike 등. Apache Hadoop 클러스터의 공급, 관리, 모니터링 및 보안과 같은 관리 작업을 수행합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 조직 내에서 Hadoop 클러스터를 설정, 배치 및 관리하는 방법을 배우고자하는 시스템 관리자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Apache를 설치하고 설정하십시오 Hadoop Hadoop 생태계의 네 가지 주요 구성 요소를 이해하십시오 : HDFS, MapReduce, YARN 및 Hadoop Common. Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)을 사용하여 클러스터를 수백 또는 수천 개의 노드로 확장합니다. · HDFS를 설치하여 사전 Spark 배포를 위한 스토리지 엔진으로 작동합니다. Spark를 설정하여 Amazon S3 및 NoSQL 데이터베이스 시스템과 같은 대체 저장 솔루션에 액세스할 수 있습니다 Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike 등. Apache Hadoop 클러스터의 공급, 관리, 모니터링 및 보안과 같은 관리 작업을 수행합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
Cloudera Impala는 Apache Hadoop 클러스터를위한 대규모 병렬 처리 (MPP) SQL 쿼리 엔진입니다.
Impala 사용자가 데이터 이동 또는 변환을 요구하지 않고 Hadoop 분산 파일 시스템 및 Apache Hbase에 저장된 데이터에 대한 낮은 속도 SQL 쿼리를 발행할 수 있습니다.
관객
이 과정은 분석가와 데이터 과학자들이 Hadoop를 통해 저장된 데이터에 대한 분석을 수행하는 것을 목표로합니다.
이 과정이 끝나면 대표자들은
[중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 곤경에 빠진 [ 4 ]
Impala 사용자가 데이터 이동 또는 변환을 요구하지 않고 Hadoop 분산 파일 시스템 및 Apache Hbase에 저장된 데이터에 대한 낮은 속도 SQL 쿼리를 발행할 수 있습니다.
관객
이 과정은 분석가와 데이터 과학자들이 Hadoop를 통해 저장된 데이터에 대한 분석을 수행하는 것을 목표로합니다.
이 과정이 끝나면 대표자들은
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21 시간
Apache Ambari 는 Apache Hadoop 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링 및 보안을위한 오픈 소스 관리 플랫폼입니다.
강사가 진행하는이 실습 교육 참가자는 Ambado가 Hadoop 클러스터를 성공적으로 관리하기 위해 제공하는 관리 도구 및 사례를 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Ambari를 사용하여 라이브 Big Data 클러스터 설정
- 다양한 사용 사례에 Ambari의 고급 기능 및 기능 적용
- 필요에 따라 노드 추가 및 제거
- 튜닝 및 조정을 통해 Hadoop 클러스터의 성능 향상
청중
- DevOps
- 시스템 관리자
- DBA
- Hadoop 테스트 전문가
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
강사가 진행하는이 실습 교육 참가자는 Ambado가 Hadoop 클러스터를 성공적으로 관리하기 위해 제공하는 관리 도구 및 사례를 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Ambari를 사용하여 라이브 Big Data 클러스터 설정
- 다양한 사용 사례에 Ambari의 고급 기능 및 기능 적용
- 필요에 따라 노드 추가 및 제거
- 튜닝 및 조정을 통해 Hadoop 클러스터의 성능 향상
청중
- DevOps
- 시스템 관리자
- DBA
- Hadoop 테스트 전문가
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 시간
Hortonworks Data Platform (HDP) 은 오픈 소스 Apache Hadoop 지원 플랫폼으로 Apache Hadoop 에코 시스템에서 큰 데이터 솔루션을 개발하기위한 안정적인 토대를 제공합니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Hortonworks Data Platform (HDP) 소개하고 Spark + Hadoop 솔루션의 배포를 통해 참가자들을 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Hortonworks를 사용하면 대규모로 Hadoop 을 안정적으로 실행할 수 있습니다.
- Spark의 민첩한 분석 워크 플로우로 Hadoop 의 보안, 거버넌스 및 운영 기능을 통합하십시오.
- Hortonworks를 사용하여 Spark 프로젝트의 각 구성 요소를 조사, 검증, 인증 및 지원하십시오.
- 구조화 된, 구조화되지 않은, 동작중인, at-rest 등 다양한 유형의 데이터를 처리합니다.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Hortonworks Data Platform (HDP) 소개하고 Spark + Hadoop 솔루션의 배포를 통해 참가자들을 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Hortonworks를 사용하면 대규모로 Hadoop 을 안정적으로 실행할 수 있습니다.
- Spark의 민첩한 분석 워크 플로우로 Hadoop 의 보안, 거버넌스 및 운영 기능을 통합하십시오.
- Hortonworks를 사용하여 Spark 프로젝트의 각 구성 요소를 조사, 검증, 인증 및 지원하십시오.
- 구조화 된, 구조화되지 않은, 동작중인, at-rest 등 다양한 유형의 데이터를 처리합니다.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
Last Updated:
향후Hadoop 코스
Hadoop Administration on MapR
2022-06-06 10:00
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Hadoop Administration
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Administrator Training for Apache Hadoop
2022-07-25 10:00
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