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Kompetentes und unabhängiges Wissen für IT-Profis.
Konferenzen, Workshops und Webinare.
(2-tägiger iX-Workshop)
In diesem Kurs lernen Sie die Einsatzgebiete des Hadoop-Framework zum Betrieb von skalierbarer, verteilt im Cluster arbeitender Software kennen. Sie erhalten einen Überblick über die verschiedenen Hadoop Distributionen und erfahren, wie man Hadoop installiert, konfiguriert, administriert und nutzt.
Leistungen Ihres Workshoptickets
Durchführung
Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 14 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.
Kontakt
Haben Sie Fragen zu der Organisation oder der Veranstaltung? Gern beantworte ich Ihre Fragen per E-Mail!
Jennifer Rypalla // jery@heise.de
individuelles Angebot auf Anfrage
Programm Tag 1
08:30 - 09:00 Uhr Registrierung
09:00 - 17:00 Uhr Einführung in die Welt von Big Data
Einführung und Überblick über Hadoop:
Übersicht über verschiedene Hadoop-Distributionen / Hadoop Core Funktionen vs. Hadoop Öko-System / Einführung in Map/Reduce / Funktionsweise des Hadoop Distributed File System (HDFS) / Übersicht über verschiedene Hadoop-Distributionen
Konfiguration des Hadoop-Clusters
Apache Hadoop / Hortonworks HDP / Cloudera CDH
praktische Anwendung von Hadoop
Interaktion mit HDFS / Entwicklung von MapReduce Jobs und Verwendung der Streaming API / Big Data SQL Queries mit Hive und HiveQL / komplexe MapReduce Jobs mit Pig / Daten Import/Export aus SQL-Datenbanken mit sqoop / Echtzeit-Datenverwaltung mit HBase / konsistentes Cluster-Management mit Zookeeper / Streak Processing mit Kafka
Programm Tag 2
09:00 - 17:00 Uhr
manuelle Cluster-Installation mit Apache Hadoop
Stand-Alone/Entwickler-Modus / Distributed Mode / HDFS-Konfiguration / YARN-Konfiguration
Installation von Hortonworks HDP
System-Vorbereitung / Installation von Ambari / Installation von HDP
Einführung in Spark 2
Spark vs. Hadoop / Spark Data Frames / Spark SQLp
Jeweils 15 Minuten Kaffeepause am Vor- und Nachmittag. Ca. 12:30 - 13:30 Uhr Mittagspause.