Capacitación en Apache Hadoop - una implementación de código abierto de dos soluciones Google BigData: GFS (Google File System) y el paradigma de programación MapReduce.
Es un marco completo destinado a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Hadoop es utilizado por la mayoría de los proveedores del servicio de nube global como Yahoo, Facebook o LinkedIn. Los cursos de capacitación local en vivo de Apache Hadoop demuestran a través de la discusión y la práctica manual los componentes principales del ecosistema de Hadoop y cómo estas tecnologías se pueden utilizar para resolver problemas a gran escala.
La capacitación en Hadoop está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Costa Rica o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Costa Rica, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación
Testimonios
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Se abarcaron otros temas adicionales que se sugirieron
German Alonso Durango Colmenares
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
¿Qué es lo que más te gustó del entrenamiento ?: Detallado sobre cada herramienta.
Amber Mehrotra - NIIT Limited
Curso: Administración de Hadoop
Machine Translated
El hecho de que todos los datos y el software estaban listos para usar en una máquina virtual ya preparada, proporcionada por el capacitador en discos externos.
vyzVoice
Curso: Hadoop para Desarrolladores y Administradores
Machine Translated
En general, me gustó que el entrenador diera ejemplos en vivo.
Simon Hahn
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
Machine Translated
Realmente disfruté de las grandes competencias de Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
Machine Translated
Realmente disfruté las muchas sesiones prácticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
Machine Translated
Me gustó mucho la forma interactiva de aprender.
Luigi Loiacono
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
Machine Translated
Fue un entrenamiento muy práctico, me gustaron los ejercicios prácticos.
Proximus
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
Machine Translated
Me beneficié de la buena visión general, un buen equilibrio entre la teoría y los ejercicios.
Proximus
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
Machine Translated
Disfruté de la interacción dinámica y "manos a la obra" del tema, gracias a la Máquina Virtual, ¡muy estimulante !.
Philippe Job
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
Machine Translated
Me beneficié de la competencia y el conocimiento del entrenador.
Jonathan Puvilland
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
Machine Translated
Fue muy práctico, pasamos la mitad del tiempo haciendo cosas en Clouded / Hardtop, ejecutando comandos diferentes, revisando el sistema, etc. Los materiales adicionales (libros, sitios web, etc.) fueron realmente apreciados, tendremos que seguir aprendiendo. Las instalaciones fueron bastante divertidas y muy prácticas, la configuración del clúster desde cero fue realmente buena.
Ericsson
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
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El entrenador fue fantástico y realmente sabía lo que hacía. ¡Aprendí mucho sobre el software que no conocía anteriormente que ayudará mucho en mi trabajo !.
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
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Los principios de alto nivel sobre Hive, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
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El handson La práctica de la mezcla / theroy
Proximus Group
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
Machine Translated
Fulvio pudo comprender el caso de negocios de nuestras empresas y pudo correlacionarse con el material del curso, casi al instante.
Samuel Peeters - Proximus Group
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
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Muchos ejercicios prácticos.
Ericsson
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
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Herramienta de gestión de ambari. Capacidad para discutir experiencias prácticas de Hadoop de otros casos de negocios que no sean las telecomunicaciones.
Ericsson
Curso: Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
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Pensé que hizo un gran trabajo de adaptar la experiencia a la audiencia. Esta clase está diseñada principalmente para cubrir el análisis de datos con HIVE, pero yo y mi compañero de trabajo estamos haciendo la administración de HIVE sin responsabilidades reales de análisis de datos.
ian reif - Franchise Tax Board
Curso: Análisis de Datos con Hive / HiveQL
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La VM me gustó mucho
El profesor estaba muy bien informado sobre el tema, así como otros temas, era muy agradable y amable
Me gustó la instalación en Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curso: Big Data Analytics in Health
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Temas de entrenamiento y participación del entrenador
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi para administradores
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Comunicación con personas que asisten a la formación.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi para administradores
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practical things of doing, also theory was served good by Ajay
Alexio es un sistema de almacenamiento distribuido virtual de código abierto que unifica sistemas de almacenamiento dispares y permite que las aplicaciones interactúen con datos a la velocidad de la memoria. Es utilizado por compañías como Intel, Baidu y Alibaba.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Alexio para unir diferentes marcos de computación con sistemas de almacenamiento y administrar de manera eficiente los datos de escala de varios petabytes mientras avanzan en la creación de una aplicación con Alluxio.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrolle una aplicación con Alluxio - Conecte aplicaciones y sistemas de big data mientras conserva un espacio de nombres - Extrae de manera eficiente el valor de los grandes datos en cualquier formato de almacenamiento - Mejorar el rendimiento de la carga de trabajo - Implemente y administre Alluxio de forma independiente o en clúster
Audiencia
- Científico de datos - Desarrollador - Administrador de sistema
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Sqoop es una herramienta de software de código abierto para transferir datos entre Hadoop y bases de datos relacionales o mainframes Se puede usar para importar datos desde un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) como MySQL u Oracle o un mainframe al Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) A partir de entonces, los datos se pueden transformar en Hadoop MapReduce, y luego se pueden volver a exportar a un RDBMS En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar Sqoop para importar datos de una base de datos relacional tradicional al almacenamiento de Hadoop, como HDFS o Hive y viceversa Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar Sqoop Importar datos de MySQL a HDFS y Hive Importar datos de HDFS y Hive a MySQL Audiencia Administradores del sistema Ingenieros de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .
Apache Samza es un marco computacional asíncrono de código abierto casi en tiempo real para el procesamiento de flujos. Utiliza Apache Kafka para mensajería y Apache Hadoop YARN para tolerancia a fallas, aislamiento de procesador, seguridad y administración de recursos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los principios detrás de los sistemas de mensajería y el procesamiento distribuido de flujo, mientras acompaña a los participantes a través de la creación de un proyecto basado en Samza y la ejecución de trabajos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Usa Samza para simplificar el código necesario para producir y consumir mensajes Desacoplar el manejo de los mensajes de una aplicación Utilice Samza para implementar cálculos asincrónicos casi en tiempo real Utilice el procesamiento de flujo para proporcionar un mayor nivel de abstracción en los sistemas de mensajería
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) es una plataforma de procesamiento de eventos y logística de datos integrada en tiempo real que permite mover, rastrear y automatizar los datos entre los sistemas. Está escrito usando programación basada en flujo y proporciona una interfaz de usuario basada en web para administrar flujos de datos en tiempo real.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujo a medida que desarrollan una cantidad de extensiones de demostración, componentes y procesadores que usan Apache NiFi.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos de arquitectura y flujo de datos de NiFi - Desarrollar extensiones utilizando NiFi y API de terceros - Desarrolla a medida su propio procesador Apache Nifi - Ingerir y procesar datos en tiempo real de formatos de archivo dispares y poco comunes y fuentes de datos
Audiencia
- Desarrolladores - Ingenieros de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) es una plataforma de procesamiento de eventos y logística de datos integrada en tiempo real que permite mover, rastrear y automatizar los datos entre los sistemas. Está escrito usando programación basada en flujo y proporciona una interfaz de usuario basada en web para administrar flujos de datos en tiempo real.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Apachi NiFi - Fuente, transformar y gestionar datos de fuentes de datos dispersas y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de datos grandes. - Automatice los flujos de datos - Habilitar análisis de transmisión - Aplicar varios enfoques para la ingestión de datos - Transformar Big Data y en conocimientos empresariales
Audiencia
- Administradores del sistema - Ingenieros de datos - Desarrolladores - DevOps
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Cloudera Impala es un motor de consulta SQL de procesamiento masivo paralelo (MPP) de código abierto para clústeres Apache Hadoop.
Impala permite a los usuarios emitir consultas SQL de baja latencia a los datos almacenados en Hadoop Distributed File System y Apache Hbase sin necesidad de movimiento o transformación de datos.
Audiencia
Este curso está dirigido a analistas y científicos de datos que realizan análisis sobre datos almacenados en Hadoop a través de herramientas de Business Intelligence o SQL.
Después de este curso, los delegados podrán
- Extraer información significativa de los clústeres de Hadoop con Impala. - Escriba programas específicos para facilitar la Inteligencia de Negocios en Impala SQL Dialect. - Solucionar problemas de Impala.
Hortonworks Data Platform es una plataforma de soporte de Apache Hadoop de código abierto que proporciona una base estable para el desarrollo de soluciones de big data en el ecosistema de Apache Hadoop.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta a Hortonworks y guía a los participantes a través del despliegue de la solución Spark + Hadoop.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use Hortonworks para ejecutar confiablemente Hadoop a gran escala - Unifique las capacidades de seguridad, gobierno y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark. - Use Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes en un proyecto Spark - Procese diferentes tipos de datos, incluidos estructurados, no estructurados, en movimiento y en reposo.
Audiencia
- Administradores de Hadoop
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Este curso introduce HBase - un almacén NoSQL en la parte superior de Hadoop. El curso está dirigido a desarrolladores que usarán HBase para desarrollar aplicaciones y administradores que administrarán los clústeres de HBase.
Vamos a recorrer un desarrollador a través de la arquitectura de HBase y modelado de datos y desarrollo de aplicaciones en HBase. También discutirá el uso de MapReduce con HBase y algunos temas de administración relacionados con la optimización del rendimiento. El curso es muy práctico con muchos ejercicios de laboratorio.
Hadoop es un popular marco de procesamiento Big Data. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo trabajar con Hadoop, MapReduce, Pig y Spark utilizando Python, ya que pasan por múltiples ejemplos y casos de uso.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos básicos detrás de Hadoop, MapReduce, Pig y Spark - Utilice Python con Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig y Spark - Utilice Snakebite para acceder mediante programación a HDFS dentro de Python - Usa mrjob para escribir trabajos de MapReduce en Python - Escribir programas Spark con Python - Extienda la funcionalidad del cerdo usando las UDF de Python - Administrar trabajos de MapReduce y scripts Pig utilizando Luigi
Audiencia
- Desarrolladores - Profesionales de TI
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
A medida que más y más proyectos de software y TI migran de procesamiento local y administración de datos a procesamiento distribuido y almacenamiento de big data, los Gerentes de Proyecto encuentran la necesidad de actualizar sus conocimientos y habilidades para comprender los conceptos y prácticas relevantes para proyectos y oportunidades de Big Data.
Este curso presenta a los Project Managers al marco de procesamiento de Big Data más popular: Hadoop.
En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los componentes principales del ecosistema de Hadoop y cómo estas tecnologías pueden usarse para resolver problemas a gran escala. Al aprender estas bases, los participantes también mejorarán su capacidad de comunicarse con los desarrolladores e implementadores de estos sistemas, así como con los científicos y analistas de datos que involucran muchos proyectos de TI.
Audiencia
- Project Managers que desean implementar Hadoop en su infraestructura de TI o desarrollo existente - Los gerentes de proyectos necesitan comunicarse con equipos multifuncionales que incluyen grandes ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de negocios
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Apache Ambari es una plataforma de administración de código abierto para el aprovisionamiento, la administración, el monitoreo y la seguridad de los clústeres de Apache Hadoop.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las herramientas y prácticas de administración proporcionadas por Ambari para administrar con éxito los clústeres de Hadoop.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Configure un clúster de Big Data en tiempo real usando Ambari
- Aplicar las características y funcionalidades avanzadas de Ambari a varios casos de uso - Agregue y elimine nodos sin problemas según sea necesario - Mejore el rendimiento de un clúster de Hadoop a través de ajustes y ajustes
Audiencia
- DevOps - Administradores del sistema - DBAs - Profesionales de prueba de Hadoop
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Apache Hadoop es uno de los frameworks más populares para procesar Big Data en clusters de servidores. Este curso profundiza en el manejo de datos en HDFS, Pig, Hive y HBase. Estas técnicas avanzadas de programación serán beneficiosas para los desarrolladores experimentados de Hadoop.
Audiencia: desarrolladores
Duración: tres días
Formato: conferencias (50%) y laboratorios prácticos (50%).
Apache Hadoop es el marco más popular para procesar Big Data en clústeres de servidores. Este curso presentará un desarrollador a varios componentes (HDFS, MapReduce, Pig, Hive y HBase) Hadoop ecosistema.
Apache Hadoop es el marco más popular para el procesamiento de Big Data. Hadoop proporciona una capacidad analítica rica y profunda, y está haciendo in-roads en el mundo analítico de BI tradicional. Este curso presentará a un analista a los componentes principales del sistema Hadoop eco y sus análisis
Apache Hadoop es el marco más popular para procesar Big Data en clústeres de servidores. En este curso de tres (opcionalmente, cuatro) días, los asistentes aprenderán sobre los beneficios empresariales y los casos de uso de Hadoop y su ecosistema, cómo planificar el despliegue y crecimiento del clúster, cómo instalar, mantener, monitorear, solucionar y optimizar Hadoop. También practicarán la carga de datos a granel del clúster, se familiarizarán con varias distribuciones de Hadoop y practicarán la instalación y administración de herramientas del ecosistema de Hadoop. El curso finaliza con la discusión sobre la seguridad del clúster con Kerberos.
"... Los materiales estaban muy bien preparados y cubiertos a fondo. El laboratorio fue muy servicial y bien organizado " - Andrew Nguyen, Ingeniero Principal de Integración DW, Microsoft Online Advertising
El curso está dedicado a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en entornos de sistemas distribuidos
Objetivo del curso:
Obtención de conocimientos sobre la administración de clúster de Hadoop
Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales - Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas - Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo - Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas - Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles - Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas
Audiencia
- Analistas de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otros conocimientos útiles La industria de la salud tiene cantidades masivas de información médica y clínica compleja y heterogénea La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un gran potencial para obtener ideas para mejorar la prestación de la atención médica Sin embargo, la enormidad de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en análisis y aplicaciones prácticas para un entorno clínico En este entrenamiento en vivo con instructor (remoto), los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que avanzan en una serie de ejercicios livelab manuales Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark Comprender las características de los datos médicos Aplicar técnicas de big data para tratar datos médicos Estudiar los sistemas de big data y los algoritmos en el contexto de las aplicaciones de salud Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica de handson pesado Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .
Este curso está dirigido a desarrolladores, arquitectos, científicos de datos o cualquier perfil que requiera acceso a los datos de forma intensiva o regular.
El enfoque principal del curso es la manipulación y transformación de datos.
Entre las herramientas del ecosistema de Hadoop, este curso incluye el uso de Pig y Hive, que se utilizan mucho para la transformación y manipulación de datos.
Esta capacitación también aborda las métricas de rendimiento y la optimización del rendimiento.
El curso es completamente práctico y está marcado por presentaciones de los aspectos teóricos.
El curso está dirigido a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido
Gol:
Conocimiento profundo sobre administración de clúster de Hadoop.
Tigon es un marco de procesamiento de flujo de fuente abierta, en tiempo real, de baja latencia y alto rendimiento, nativo, que se asienta sobre HDFS y HBase para la persistencia. Las aplicaciones de Tigon abordan casos de uso tales como detección y análisis de intrusiones de red, análisis de mercado de redes sociales, análisis de ubicación y recomendaciones en tiempo real para los usuarios.
Este curso presencial, dirigido por un instructor, presenta el enfoque de Tigon para combinar el procesamiento en tiempo real y por lotes a medida que guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de muestra.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree aplicaciones potentes de procesamiento de flujo para manejar grandes volúmenes de datos - Fuentes de flujo de procesos como Twitter y registros de servidor web - Utilice Tigon para unir, filtrar y agregar secuencias rápidamente
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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