Hadoop Administration培訓

這個由講師指導的澳門現場培訓（現場或遠端）介紹了Hortonworks Data Platform (HDP)，並引導參與者完成Spark + Hadoop解決方案的部署。

在培訓結束時，參與者將能夠：

使用 Hortonworks 大規模可靠地運行 Hadoop。 將 Hadoop 的安全、治理和運營功能與Spark的敏捷分析工作流統一起來。 使用 Hortonworks 調查、驗證、認證和支援 Spark 專案中的每個元件。 處理不同類型的數據，包括結構化、非結構化、動態和靜態數據。

Apache Ambari是一個開源管理平台，用於配置，管理，監控和保護Apache Hadoop集群。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習Ambari提供的管理工具和實踐，以成功管理Hadoop集群。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Ambari設置實時Big Data集群
• 將Ambari的高級功能和功能應用於各種用例
• 根據需要無縫添加和刪除節點
• 通過調整和調整來改善Hadoop集群的性能

聽眾

• DevOps
• 系統管理員
• 數據庫管理員
• Hadoop測試專業人士

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

Cloudera Impala 是一個用於 Apache Hadoop 集群的開源大規模並行處理 （MPP） SQL 查詢引擎。

Impala 使用戶能夠 對存儲在 Hadoop 分散式文件系統 和 Apache Hbase 中的數據發出低延遲 SQL 查詢，而無需數據移動或轉換。

觀眾

本課程面向分析師和數據科學家，通過 商業智慧或SQL工具對 存儲在Hadoop中的數據進行分析。

完成本課程后，代表們將能夠

• 使用 Impala 從 Hadoop 集群中提取有意義的資訊。
• 編寫特定的程式，以促進斑羚SQL方言的商業智慧。
• 排查黑斑羚問題。

本課程介紹如何從Hive提取數據的人員使用Hive SQL語言（AKA： Hive HQL， Hive SQL ， Hive QL）

聽眾：

本課程面向尋求在分佈式系統環境中存儲和處理大型數據集的解決方案的IT專家

Go ：

深入了解Hadoop集群管理。

大數據分析涉及檢查大量不同數據集的過程，以便發現相關性，隱藏模式和其他有用的見解。

健康產業擁有大量複雜的異構醫學和臨床數據。對健康數據應用大數據分析在獲得改善醫療保健服務的見解方面具有巨大潛力。然而，這些數據集的巨大性給分析和臨床環境的實際應用帶來了巨大挑戰。

在這個以講師為主導的現場培訓（遠程）中，參與者將學習如何在健康狀況下進行大數據分析，因為他們將逐步進行一系列動手實踐練習。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置大數據分析工具，如Hadoop MapReduce和Spark
• 了解醫療數據的特徵
• 應用大數據技術處理醫療數據
• 在健康應用的背景下研究大數據系統和算法

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程格式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習。

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

Apache Hadoop是用於處理服務器群集上的Big Data的最流行的框架。在這三天（可選擇四天）課程中，與會者將了解Hadoop及其生態系統的業務優勢和用例，如何規劃群集部署和增長，如何安裝，維護，監控，排除故障和優化Hadoop 。他們還將練習集群批量數據加載，熟悉各種Hadoop發行版，並練習安裝和管理Hadoop生態系統工具。本課程結束時討論了使用Kerberos保護集群。

“......材料準備得很充分，並且要徹底覆蓋。該實驗室非常有幫助，組織良好“
- Andrew Nguyen，微軟在線Advertising首席集成DW工程師

聽眾

Hadoop管理員

格式

講座和動手實驗，大約平衡60％的講座，40％的實驗室。

Apache Hadoop是用於處理服務器群集上的Big Data的最流行的框架。本課程將向開發人員介紹各種組件（HDFS，MapReduce，Pig， Hive和HBase）的Hadoop生態系統。

Apache Hadoop是用於處理服務器群集上的Big Data的最流行的框架之一。本課程深入研究HDFS，高級Pig， Hive和HBase中的數據管理。這些高級編程技術將有益於經驗豐富的Hadoop開發人員。

觀眾 ：開發者

持續時間：三天

格式：講座（50％）和動手實驗室（50％）。

As more and more software and IT projects migrate from local processing and data management to distributed processing and big data storage, Project Managers are finding the need to upgrade their knowledge and skills to grasp the concepts and practices relevant to Big Data projects and opportunities.

This course introduces Project Managers to the most popular Big Data processing framework: Hadoop.  

In this instructor-led training in, 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

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

聽眾：

本課程旨在揭開大數據/ hadoop技術的神秘面紗，並表明它不難理解。

Hadoop是一種流行的Big Data處理框架。 Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python來處理Hadoop ，MapReduce，Pig和Spark，因為他們會逐步完成多個示例和用例。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Hadoop ，MapReduce，Pig和Spark背後的基本概念
• 將Python與Hadoop分佈式文件系統（HDFS），MapReduce，Pig和Spark結合使用
• 使用Snakebite以編程方式訪問Python HDFS
• 使用mrjob在Python編寫MapReduce作業
• 用Python編寫Spark程序
• 使用Python UDF擴展pig的功能
• 使用Luigi管理MapReduce作業和Pig腳本

聽眾

• 開發商
• IT專業人士

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

這種由講師指導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對的是希望學習如何在組織內設置，部署和管理Hadoop集群的系統管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Apache Hadoop。
• 瞭解 Hadoop 生態系統中的四個主要元件：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop Common。
• 使用 Hadoop 分散式檔案系統 （HDFS） 將集群擴展到數百或數千個節點。  
• 將 HDFS 設定為本地 Spark 部署的記憶體引擎。
• 設置 Spark 以存取替代儲存解決方案，例如 Amazon S3 和 NoSQL 資料庫系統，例如 Redis、Elasticsearch、Couchbase、Aerospike 等。
• 執行管理任務，例如配置、管理、監控和保護 Apache Hadoop 集群。