Apache HDFS

• Einführung in Apache HDFS: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten von Apache HDFS als verteiltes Dateisystem vertraut, das für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen innerhalb des Hadoop-Ökosystems entwickelt wurde.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Vergewissern Sie sich, dass Ihr System die Hardware- und Softwareanforderungen für die Ausführung von HDFS erfüllt, einschließlich der richtigen Java- und Hadoop-Installationsvoraussetzungen.
• Installation: Installieren Sie das Hadoop-Framework auf Ihrem System und konzentrieren Sie sich dabei auf die Einrichtung von HDFS. Folgen Sie der offiziellen Installationsanleitung, um die Umgebung zu konfigurieren, einschließlich der Java-Umgebung und der Hadoop-Binärdistribution.
• Cluster-Konfiguration: Konfigurieren Sie HDFS, indem Sie die Dateien core-site.xml und hdfs-site.xml einrichten, um clusterspezifische Parameter zu definieren, einschließlich Replikationsfaktoren, Blockgrößen und NameNode- und DataNode-Konfigurationen.
• HDFS-Dämonen einrichten: Starten Sie die HDFS-Daemons wie NameNode, DataNode und Secondary NameNode. Überprüfen Sie deren ordnungsgemäße Initialisierung und stellen Sie sicher, dass sie innerhalb des Clusters korrekt funktionieren.
• Grundlagen der Datenverwaltung: Lernen Sie den Prozess des Hochladens, Speicherns und Abrufens von Dateien im HDFS kennen. Verstehen, wie Dateien in Blöcke aufgeteilt und über DataNodes verteilt werden.
• Dateioperationen und Befehle: Üben Sie Dateisystemoperationen in HDFS mit Hilfe von Hadoop-Shell-Befehlen, wie das Auflisten von Verzeichnissen, das Kopieren von Dateien, das Verschieben von Dateien und das Löschen von Dateien.
• Datenreplikation: Verstehen des Replikationsmechanismus von HDFS, einschließlich der Art und Weise, wie Daten aus Gründen der Fehlertoleranz über Knoten hinweg repliziert werden und wie sich der Replikationsfaktor auf die Speicherung und Leistung auswirkt.
• Fehlertoleranz und Wiederherstellung: Lernen Sie die Fehlertoleranzfunktionen von HDFS kennen. Erfahren Sie, wie NameNode Metadaten verwaltet und wie sich das System von DataNode-Ausfällen erholt.
• Zugriffskontrolle: Konfigurieren und verwalten Sie Dateiberechtigungen, Benutzerrollen und Zugriffskontrollen in HDFS, um einen sicheren Datenzugriff und die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien zu gewährleisten.
• Integration mit MapReduce: Verstehen Sie, wie HDFS mit dem MapReduce-Programmiermodell für die verteilte Datenverarbeitung integriert wird, und testen Sie die Ausführung von MapReduce-Beispielen mit im HDFS gespeicherten Daten.
• Überwachung und Wartung: Verwenden Sie Tools wie die Hadoop Web UI und Protokolle, um den Zustand der HDFS-Komponenten zu überwachen. Führen Sie routinemäßige Wartungsaufgaben wie Metadaten-Backups und Blockintegritätsprüfungen durch.
• Sicherheitsmanagement: Implementieren Sie Sicherheitsfunktionen wie Kerberos-Authentifizierung, Verschlüsselung und Richtlinien für den sicheren Datenzugriff, um in HDFS gespeicherte sensible Informationen zu schützen.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die HDFS-Leistung, indem Sie die Blockgröße, die Replikationsfaktoren und die Speicherkonfigurationen anpassen. Analysieren Sie Systemengpässe und passen Sie die Parameter nach Bedarf an.
• Upgrades und Aktualisierungen: Halten Sie Ihre HDFS-Installation mit den neuesten Hadoop-Versionen und Patches auf dem neuesten Stand, um Stabilität, Sicherheit und Zugang zu neuen Funktionen zu gewährleisten.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Apache HDFS behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Logische Sicht auf die Daten in HDFS
• Physikalische Sicht auf die Daten in HDFS
• Programmatischer Zugriff auf die Daten im HDFS
• Verwaltung von HDFS im Hadoop-Cluster
• Optimierung von HDFS im Hadoop-Cluster

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://hadoop.apache.org/

Die folgenden Personen können von der Teilnahme an dieser Schulung profitieren:

Big-Data-Fachleute: Personen, die in Big-Data-Umgebungen arbeiten und die grundlegende Speicherebene des Hadoop-Ökosystems verstehen müssen.

Dateningenieure: Fachleute, die für den Entwurf, die Implementierung und die Verwaltung von Datenpipelines und verteilten Speichersystemen zuständig sind.

Systemverwalter: IT-Administratoren, die mit dem Einrichten, Konfigurieren und Verwalten von HDFS-Clustern betraut sind.

Software-Entwickler: Entwickler, die Anwendungen erstellen, die mit HDFS für die Speicherung und den Abruf von Daten interagieren.

Datenwissenschaftler: Analysten und Wissenschaftler, die mit großen Datenmengen arbeiten und wissen müssen, wie die Daten im HDFS gespeichert und verarbeitet werden.

IT-Architekten: Architekten, die Lösungen entwerfen, die verteilte Speichersysteme beinhalten und Kenntnisse über HDFS-Funktionen und -Integration benötigen.

DevOps-Ingenieure: Fachleute, die kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungsabläufe für Systeme verwalten, die auf Hadoop und HDFS basieren.

Studenten und Forscher: Personen, die Big-Data-Technologien studieren oder Forschungsarbeiten durchführen, die verteilte Datenverarbeitung und -speicherung beinhalten.

Organisationen, die das Hadoop-Ökosystem einführen: Teams in Unternehmen, die auf Hadoop-basierte Lösungen umsteigen oder diese skalieren und die Rolle und Funktionalität von HDFS verstehen müssen.

Jeder, der sich für verteilte Systeme interessiert: Technologie-Enthusiasten oder Fachleute, die Fachwissen über verteilte Dateisysteme und Datenspeichertechnologien aufbauen möchten.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegendes Verständnis von Big Data und Hadoop: Kenntnisse über Big-Data-Konzepte und die Rolle von Hadoop in der Verarbeitung großer Datenmengen.

Erfahrung mit Linux/Unix-Betriebssystemen: Vertrautheit mit grundlegenden Befehlen und der Systemadministration in Linux/Unix-Umgebungen, da Hadoop häufig auf solchen Systemen eingesetzt wird.

Java-Kenntnisse: Basiswissen in Java-Programmierung, da Hadoop in Java entwickelt wurde und viele Konfigurationen und Anpassungen in Java erfolgen.

Netzwerkgrundlagen: Verständnis von Netzwerkkonzepten wie IP-Adressen, Ports und Protokollen, um HDFS-Komponenten in einer verteilten Umgebung einzurichten.

Hardwareanforderungen: Zugang zu einem System oder Cluster mit geeigneter Hardware, einschließlich ausreichendem RAM, CPU-Leistung und Festplattenkapazität für verteilte Datenverarbeitung und -speicherung.

Hadoop-Installation: Vorinstallation von Hadoop oder die Fähigkeit, Hadoop entsprechend der offiziellen Dokumentation auf Ihrem System einzurichten.

Java Runtime Environment (JRE): Eine korrekt installierte und konfigurierte Java-Laufzeitumgebung (idealerweise OpenJDK oder Oracle JDK).

Grundlagen der verteilten Systeme: Verständnis der Prinzipien verteilter Systeme wie Datenreplikation, Fehlertoleranz und Parallelverarbeitung.

Clusterverwaltung: Kenntnisse über die Verwaltung von Serverclustern, da HDFS häufig in Multi-Knoten-Umgebungen eingesetzt wird.

Netzwerkzugriff: Zugriff auf ein stabiles Netzwerk, da die Kommunikation zwischen den Knoten eines HDFS-Clusters eine wesentliche Rolle spielt.

Kenntnisse in Datenverarbeitungstools: Basiswissen über Werkzeuge wie MapReduce, Hive oder Spark, die oft mit HDFS verwendet werden.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Apache HDFS, die Sie durch die Absolvierung eines entsprechenden Trainingsprogramms erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH)
Hortonworks Certified Apache Hadoop Administrator (HCAH)
MapR Certified Hadoop Administrator (MCHA)
Certified Big Data Professional (CBDP)

Die Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von Apache HDFS ab, z. B. Installation, Konfiguration, Datenreplikation, Fehlertoleranz, Zugriffskontrolle und Integration mit anderen Hadoop-Komponenten.

Um eine Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen ablegen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen variieren je nach Zertifizierung. Es ist daher wichtig, sich im Vorfeld über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um gezielt auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Apache HDFS investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können etwa Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie unter anderem Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir Ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Basis".

Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns, kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvoraussetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und hervorragend erreichbar
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• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren