Hadoop Training Courses

Hadoop Training Courses

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

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Hadoop코스 개요

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
Alluxio is an open-source virtual distributed storage system that unifies disparate storage systems and enables applications to interact with data at memory speed. It is used by companies such as Intel, Baidu and Alibaba.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Alluxio to bridge different computation frameworks with storage systems and efficiently manage multi-petabyte scale data as they step through the creation of an application with Alluxio.

By the end of this training, participants will be able to:

- Develop an application with Alluxio
- Connect big data systems and applications while preserving one namespace
- Efficiently extract value from big data in any storage format
- Improve workload performance
- Deploy and manage Alluxio standalone or clustered

Audience

- Data scientist
- Developer
- System administrator

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hours
Overview
청중:

이 과정은 거대한 데이터 / 해프 기술을 신비화하고 이해하기 어렵지 않다는 것을 보여주기위한 것입니다.
14 hours
Overview
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
7 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
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.
14 hours
Overview
청중

- 개발자
코스의

형식

- 강의, 실습, 작은 테스트를 통해 이해를 측정 하는
21 hours
Overview
Cloudera Impala 는 Apache Hadoop 클러스터 용 오픈 소스 대규모 병렬 처리 (MPP) SQL 쿼리 엔진입니다.

Impala 는 사용자가 데이터 이동이나 변환없이 Hadoop Distributed File System 및 Apache Hbase에 저장된 데이터에 지연이 적은 SQL 쿼리를 SQL 수 있도록합니다.

청중

이 과정은 Business Intelligence 또는 SQL 도구를 통해 Hadoop 저장된 데이터를 분석하는 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.

이 과정이 끝나면 대표단은

- Impala 로 Hadoop 클러스터에서 의미있는 정보를 추출합니다.
- Impala SQL Dialect에서 Business Intelligence 를 용이하게하는 특정 프로그램을 작성하십시오.
- Impala 문제를 해결하십시오.
7 hours
Overview
이 과정은 사용하는 방법에 대해 설명 Hive SQL 언어를 (일명 : Hive HQL, SQL 에 Hive , Hive QL)에서 데이터를 추출하는 사람들을위한 Hive
21 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
이 과정에서는 Hadoop 위에 SQL Store가없는 HBase를 소개합니다. 이 과정은 HBase를 사용하여 응용 프로그램을 개발할 개발자와 HBase 클러스터를 관리 할 관리자를 대상으로합니다.

우리는 HBase에서 HBase 아키텍처와 데이터 모델링 및 애플리케이션 개발을 통해 개발자를 안내 할 것입니다. 또한 HBase와 함께 MapReduce를 사용하는 방법과 성능 최적화와 관련된 몇 가지 관리 항목에 대해서도 설명합니다. 이 과정은 실습을 통해 많은 실습을 제공합니다.

소요 시간 : 3 일

대상 : 개발자 및 관리자
28 hours
Overview
Hadoop은 널리 사용되는 Big Data 프로세싱 프레임 워크입니다 파이썬은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고 레벨 프로그래밍 언어입니다 강사가되어 실습을하면서 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark를 Python을 사용하여 여러 가지 예제와 사용 사례로 단계별로 작업하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark의 기본 개념 이해 Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS), MapReduce, Pig 및 Spark에서 Python 사용 Snakebite를 사용하여 Python 내에서 HDFS에 프로그래밍 방식으로 액세스합니다 mrjob을 사용하여 파이썬에서 MapReduce 작업 작성하기 파이썬으로 스파크 프로그램 작성하기 Python UDF를 사용하여 돼지의 기능을 확장하십시오 Luigi를 사용하여 MapReduce 작업 및 돼지 스크립트 관리 청중 개발자 IT 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 hours
Overview
점점 더 많은 소프트웨어 및 IT 프로젝트가 로컬 처리 및 데이터 관리에서 분산 처리 및 대용량 데이터 저장으로 마이그레이션함에 따라 프로젝트 관리자는 빅 데이터 프로젝트 및 기회와 관련된 개념 및 사례를 파악하기 위해 지식과 기술을 업그레이드해야 할 필요성을 느끼고 있습니다 이 과정에서는 가장 널리 사용되는 Big Data 프로세싱 프레임 워크 인 Hadoop에 대한 프로젝트 관리자를 소개합니다 이 강습 교육에서는 참가자가 Hadoop 생태계의 핵심 구성 요소와 이러한 기술을 사용하여 대용량 문제를 해결하는 방법을 학습합니다 이 기초를 배우는 과정에서 참가자는 또한 많은 IT 프로젝트가 참여하는 데이터 과학자 및 분석가뿐만 아니라이 시스템의 개발자 및 구현 자와 의사 소통하는 능력을 향상시킬 것입니다 청중 Hadoop을 기존 개발 또는 IT 인프라에 구현하려는 프로젝트 관리자 대형 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가를 포함하는 교차 기능 팀과 의사 소통해야하는 프로젝트 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 hours
Overview
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
21 hours
Overview
Hadoop은 가장 널리 사용되는 Big Data 프로세싱 프레임 워크입니다 .
21 hours
Overview
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 %)
28 hours
Overview
Apache Hadoop 은 서버 클러스터에서 Big Data 를 처리하는 데 가장 널리 사용되는 프레임 워크입니다. 이 과정에서는 Hadoop 생태계의 다양한 구성 요소 (HDFS, MapReduce, Pig, Hive 및 HBase)에 대한 개발자를 소개합니다.
21 hours
Overview
Apache Hadoop은 Big Data를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크입니다 Hadoop은 풍부하고 심층적 인 분석 기능을 제공하며, 전통적 BI 분석 세계로 진출하고 있습니다 이 과정에서는 하둡 에코 시스템의 핵심 구성 요소와 그 분석에 대한 분석가를 소개합니다 청중 비즈니스 분석가 지속 삼 일 체재 강의와 실험실에 손 .
21 hours
Overview
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 배포에 익숙해지고 Hadoop 에코 시스템 도구를 설치 및 관리하는 방법을 연습합니다. 코스는 Kerberos와 클러스터 보안에 대한 논의로 끝납니다.

"... 자료는 매우 잘 준비되어 철저히 다루어졌습니다. 연구실은 매우 도움이되었고 잘 조직되었습니다. "
- Andrew Nguyen, Microsoft 온라인 Advertising 수석 교섭 DW 엔지니어

청중

Hadoop 관리자

체재

강의 및 실제 실험실, 대략적인 균형 60 % 강의, 40 % 실험실
21 hours
Overview
이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장 및 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다.

코스 목표 :

Hadoop 클러스터 관리에 관한 지식 얻기
14 hours
Overview
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 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
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.
35 hours
Overview
청중:

이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다.

Go al :

Hadoop 클러스터 관리에 대한 깊은 지식.
14 hours
Overview
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 .
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