Hadoop Datentechnologien

• Einführung in das Hadoop-Ökosystem: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten des Hadoop-Ökosystems vertraut, einschließlich HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig und anderer verwandter Komponenten.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Ihr System alle Anforderungen für die Installation und den Betrieb von Hadoop erfüllt, einschließlich Hardware-Spezifikationen, Betriebssystemversionen und Netzwerkkonfigurationen.
• Installation: Laden Sie die Hadoop-Software herunter und installieren Sie sie auf Ihrem System oder in Ihrer Cluster-Umgebung, indem Sie die mitgelieferten Installationsanweisungen für die Einrichtung von HDFS und YARN befolgen.
• Konfiguration: Konfigurieren Sie die Hadoop-Einstellungen entsprechend den Anforderungen Ihres Unternehmens, einschließlich Cluster-Setup, HDFS-Konfiguration, YARN-Einstellungen und Netzwerkeinstellungen.
• Cluster-Einrichtung: Richten Sie einen Hadoop-Cluster ein, indem Sie mehrere Knoten konfigurieren, die korrekte Kommunikation sicherstellen und Speicher- und Rechenressourcen im gesamten Cluster verwalten.
• Arbeiten mit HDFS: Erlernen der Interaktion mit dem Hadoop Distributed File System (HDFS) zum Speichern großer Datensätze, einschließlich Hochladen, Abrufen und Verwalten von Dateien innerhalb des verteilten Speichersystems.
• MapReduce-Programmiermodell: Verstehen des MapReduce-Frameworks für die verteilte Datenverarbeitung, einschließlich des Schreibens und Ausführens von MapReduce-Programmen in Java zur Bewältigung umfangreicher Datenaufgaben.
• Ressourcenverwaltung mit YARN: Studieren Sie, wie YARN Cluster-Ressourcen, Job Scheduling und Ressourcenzuweisung verwaltet und die Verarbeitung von Aufgaben im Cluster optimiert.
• Datenabfragen mit Hive und Pig: Lernen Sie die Verwendung von Hive für SQL-basierte Abfragen auf Hadoop und Pig für das Skripten von Datentransformationen mit Pig Latin.
• Arbeiten mit HBase: Verstehen Sie HBase als NoSQL-Datenbank für die Verwaltung unstrukturierter Daten in Hadoop und lernen Sie, wie man CRUD-Operationen durchführt und sie mit MapReduce-Aufgaben integriert.
• Echtzeit-Datenverarbeitung mit Apache Spark: Lernen Sie die Möglichkeiten von Apache Spark für die Echtzeit-Datenverarbeitung und die Integration mit Hadoop kennen, um Daten im Speicher für schnellere Analysen zu verarbeiten.
• Datenanalyse und Berichterstattung: Konfigurieren und verwenden Sie Hadoop-Tools wie Hive und Pig, um Datenanalysen durchzuführen und Berichte auf der Grundlage der aufgenommenen und verarbeiteten Daten zu erstellen.
• Überwachung und Fehlerbehebung: Überwachen Sie die Leistung und den Zustand des Hadoop-Clusters mit Tools wie Apache Ambari und Nagios und beheben Sie alle Probleme im Zusammenhang mit HDFS, YARN oder MapReduce.
• Sicherheitsmanagement: Implementierung von Sicherheitsprotokollen in Hadoop, einschließlich Authentifizierung (Kerberos), Datenverschlüsselung und Einrichtung von Zugriffskontrollen für die Benutzerverwaltung.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die Leistung von Hadoop-Clustern durch Feinabstimmung von Konfigurationen, Ausbalancierung der Ressourcennutzung und Behebung von Engpässen.
• Upgrades und Updates: Halten Sie sich mit den neuesten Versionen und Patches für Hadoop auf dem Laufenden und stellen Sie sicher, dass das System sicher und effizient ist und die sich entwickelnden Arbeitslasten bewältigen kann.

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

• HDFS-Dateisystem
• NoSQL-Datenbank HBase
• Accumulo - Alternative zu HBase
• Columnar Store Druid
• Kudu Alternative zu Druid
• HAWQ
• Hive
• Phoenix
• Spark SQL
• Impala

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://hadoop.apache.org/

Die Hadoop Datentechnologien Schulung ist für folgende Personen geeignet:

Dateningenieure: Fachleute, die an Datenpipelines arbeiten und große Datenmengen über verteilte Systeme hinweg verwalten müssen. Diese Schulung wird ihnen helfen, Hadoop für die effiziente Speicherung und Verarbeitung von Big Data zu nutzen.

Datenwissenschaftler und Analysten: Personen, die große Datenmengen analysieren und Tools wie Hive, Pig und Spark zur Datenmanipulation, Abfrage und Echtzeitanalyse benötigen. Diese Schulung wird ihre Fähigkeit zur Durchführung komplexer Datenanalysen verbessern.

Systemverwalter: Diejenigen, die für die Einrichtung, Konfiguration und Wartung von Hadoop-Clustern verantwortlich sind, werden davon profitieren, dass sie verstehen, wie man Ressourcen verwaltet, die Leistung überwacht und Probleme in einer Hadoop-Umgebung behebt.

Software-Entwickler: Entwickler, die an der Erstellung von Big-Data-Anwendungen, MapReduce-Aufträgen und anderen Hadoop-basierten Programmen beteiligt sind, profitieren von dieser Schulung, da sie ihre Programmierkenntnisse und ihre Vertrautheit mit Hadoop-Frameworks verbessern können.

IT-Fachleute: IT-Mitarbeiter, die Big-Data-Plattformen unterstützen, sich um die Integration mit verschiedenen Datenquellen kümmern und die Speicherung und den Abruf von Daten im gesamten Unternehmen verwalten, erhalten ein umfassendes Verständnis der Rolle von Hadoop im IT-Ökosystem.

Cloud-Ingenieure und -Architekten: Fachleute, die mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure arbeiten und die planen, Hadoop-Cluster in Cloud-Umgebungen zu integrieren oder zu verwalten, werden diese Schulung als entscheidend für das Verständnis der Hadoop-Architektur und der Skalierung in der Cloud empfinden.

Datenbank-Administratoren (DBAs): DBAs, die große Datenspeichersysteme, einschließlich NoSQL-Datenbanken wie HBase, verwalten, können davon profitieren, wenn sie lernen, wie Hadoop mit diesen Technologien für das Big-Data-Management integriert wird.

Business Intelligence (BI)-Fachleute: BI-Fachleute, die mit Big Data arbeiten müssen und Tools wie Hive für die Datenextraktion und -analyse benötigen, erhalten wichtige Einblicke in die Fähigkeiten von Hadoop zur Verarbeitung großer Datenmengen.

IT-Manager und Projektleiter: Manager, die Big-Data-Projekte beaufsichtigen, können an dieser Schulung teilnehmen, um das Hadoop-Ökosystem zu verstehen und fundierte Entscheidungen über seine Implementierung und Verwendung in ihrem Unternehmen zu treffen.

Studenten und angehende Datenexperten: Diejenigen, die eine Karriere im Bereich Big Data oder Data Engineering anstreben, können von dieser Schulung profitieren, um grundlegende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in Hadoop-Technologien zu erwerben.

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

Grundlegendes Verständnis von IT und Computernetzwerken: Ein solides Verständnis der Funktionsweise von Computernetzwerken, Servern und verteilten Systemen ist wichtig, um die Hadoop-Architektur und Cluster-Konfiguration zu verstehen.

Grundkenntnisse in Betriebssystemen: Kenntnisse über Betriebssysteme, insbesondere Linux/Unix, sind erforderlich, da Hadoop oft auf diesen Systemen läuft und viele Befehle und Skripte in einer Unix-basierten Umgebung ausgeführt werden.

Erfahrung mit Programmiersprachen: Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Java sind hilfreich, da MapReduce-Anwendungen häufig in Java geschrieben werden. Kenntnisse in anderen Programmiersprachen wie Python oder Scala sind von Vorteil, insbesondere bei der Arbeit mit Apache Spark.

Vertrautheit mit Datenbanken und SQL: Ein grundlegendes Verständnis von relationalen Datenbanken und SQL ist von Vorteil, besonders wenn man mit Hive arbeitet, da es SQL-ähnliche Abfragen für die Verarbeitung von Daten in Hadoop ermöglicht.

Grundkenntnisse in Datenmanagement und -verarbeitung: Kenntnisse über grundlegende Datenmanagement-Konzepte wie Datenformate, Datenintegration und -transformationen sind hilfreich, um die Datenverarbeitungsprozesse innerhalb von Hadoop zu verstehen.

Erfahrung mit der Nutzung von Cloud-Technologien (optional): Da Hadoop oft in Cloud-Umgebungen wie Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud eingesetzt wird, sind Grundkenntnisse in Cloud-Diensten von Vorteil, insbesondere bei der Integration und Verwaltung von Hadoop-Clustern in der Cloud.

Erfahrung mit Big Data Konzepten (optional): Ein grundlegendes Verständnis von Big Data und den Herausforderungen der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen kann das Verständnis der Hadoop-Technologien erleichtern.

Mathematik- und Statistikgrundlagen (optional): Für Data Scientists und Analysten, die komplexe Datenanalysen durchführen wollen, sind Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik von Vorteil.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich der Hadoop Datentechnologien, die Sie durch die Absolvierung eines entsprechenden Seminars erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer
Hortonworks Certified Apache Hadoop Developer
Hortonworks Certified Apache Hadoop Administrator

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von Hadoop ab, z. B. die Entwicklung und Verwaltung von Hadoop-Clustern, die Durchführung von Datenanalysen und die Implementierung von Lösungen mit Tools wie MapReduce, Hive und HBase.

Um eine Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen bestehen, 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.

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Grundlagen".

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

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Hadoop Datentechnologien 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 beispielsweise 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 beispielsweise 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

• 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
• Rabatt - wir haben attraktive Preise, profitieren Sie zusätzlich von unseren Rabatten
• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren