|
Курс «Hadoop для инженеров данных» представляет собой пятидневный практический тренинг по batch/streaming обработке потоков данных средствами Apache Airflow, Spark, Flume, Kafka, Sqoop, Hive для организации озера данных (Data Lake) на кластере Hadoop версии 3 и процессов ETL/ELT.
Data Lake (озеро данных) — это метод хранения данных в натуральном (сыром, «RAW») виде: в разных схемах и форматах, от blob-объектов до различных файлов. Корпоративное озеро данных позволяет предприятию иметь логически определенное, единое хранилище всех данных в организации (enterprise data), чтобы использовать их для построения аналитических отчетов, моделей машинного обучения и других прикладных задач.
Обычно Data Lake включает структурированную информацию из реляционных баз данных (строки и колонки), полуструктурированные файлы (CSV, логи, XML, JSON, AVRO, Parquet, ORC), неструктурированные (почтовые сообщения, документы, pdf) и даже бинарные данные (видео, аудио, графические изображения). Помимо необработанных исходных данных (RAW data), озеро данных также может содержать и предварительно обработанную (transformed) информацию.
За эффективную организацию процессов загрузки информации в озеро или корпоративное хранилище данных (КХД) и выгрузки оттуда нужных сведений отвечают инженеры данных (Data Engineer). Сегодня в большинстве случаев Data Lake строится с помощью компонентов экосистемы Apache Hadoop и сопутствующих технологий Big Data: Spark, Pig, Sqoop, Hive, Flume, Flink, Airflow, NiFi, Kafka, Cloudera Impala. Как успешно использовать все эти инструменты для создания уникального конвейера сбора и обработки данных (pipeline), вы узнаете на Курсе «Hadoop для инженеров данных».
Аудитория: Специалисты по работе с большими данными, которые отвечают за настройку и сопровождение ввода данных в Data Lake и хотят получить теоретические знания и практические навыки по подготовке массивов Big Data и специфике процессов ETL/ELT в кластерах Hadoop. Также на нашем курсе Data Engineer освоит тонкости организации pipelines в Hadoop, Batch, stream и real—time процессинга больших данных с использованием компонентов экосистемы Хадуп.
Необходимый уровень подготовки:
- Знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой , POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
- Начальный опыт работы с SQL
Соотношение теории к практике 40/60
Курс «Hadoop для инженеров данных» включает теоретические знания и практические навыки планирования, формирования и сопровождения Hadoop Data Lake (озеро данных). Рассматриваются примеры интеграции, настройки и обслуживания конвейеров данных (pipelines) из традиционных источников: корпоративные базы данных, web-логи, файловые системы, интернет, транзакции и пр. для последующего анализа больших данных.
На практике вы будете использовать выделенный кластер Hadoop в облаке Amazon Web Services (AWS) на базе дистрибутива Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud ( замена дистрибутива HortonWorks) или Arenadata Hadoop. Создадите свой data pipeline с помощью Apache Spark, Airflow, Sqoop, Hive, Flume, NiFi, Kafka. Изучите особенности импорта/экспорта данных и построения распределенных Big Data систем потоковой обработки событий (Event Processing System) на базе Apache Kafka.
Программа курса «Hadoop для инженеров данных»
- Основные концепции Hadoop и Data Lake
- Основы Hadoop. Основные компоненты, парадигма, история и тенденции развития
- Современные хранилища данных, Data Lake, его архитектура
- Map Reduce и Yarn
- Ведение в MapReduce. Этапы выполнения задачи в MapReduce и подход к программированию
- Архитектура и задачи YARN. Управление ресурсами и очередями задач, FIFO/Capacity/Fair scheduler
- Хранение данных в HDFS
- Архитектура HDFS. Операции чтения и записи, блоки HDFS
- Основные команды работы с HDFS
- Дополнительные возможности и особенности HDFS
- Импорт/экспорт данных в кластер Hadoop — формирование Data Lake
- Импорт и обработка данных в кластере Hadoop
- Интеграция с реляционными базами данных
- Структура хранения данных в таблицах
- Введение в Sqoop: импорт и экспорт данных из реляционных источников
- Apache Hive
- Введение в Hive и соответствие DDL операций структуре хранения
- Работа с внешними и внутренними таблицами Hive
- Партиционирование данных
- Hive LLAP, Hive on Spark/Tez
- Хранение данных в HDFS: сжатие и форматы файлов (AVRO, ORC, Parquet)
- Основы Apache Spark
- Архитектура и состав Apache Spark
- Основные абстракции (Dataframe, RDD)
- Spark SQL
- Ввод и вывод данных в Apache Spark
- Введение в Cloudera Impala
- Введение в Cloudera Impala: особенности архитектура и компоненты
- Взаимодействие Spark, Hive
- Введение в Apache HBase
- Архитектура и состав Apache HBase
- Основные абстракции и язык запросов
- Введение в Apache Kafka
- Архитектура и состав Apache Kafka
- Партиции, топики, управление смещением
- Основные API
- Введение в Apache Airflow
- Архитектура и состав Apache Airflow
- Основные абстракции (DAG, оператор, сенсор)
- Основные операторы (Bash Operator, Python Operator)
Список практических занятий:
- Выполнение и анализ работы Map Reduce приложений
- Особенности запуска задач и использование командной строки YARN
- Работа с HDFS (интерфейс командной строки)
- Импорт/экспорт данных с помощью Apache Sqoop
- Использование Apache Hive для анализа данных
- Обработка данных с использованием Structured API Apache Spark
- Сравнение производительности SQL движков (Hive, Spark, Impala)
- Работа в командной строке с Apache HBase
- Использование Consumer и Producer API в Apache Kafka
- Построение Workflow с использованием Apache Airflow
Программа читается совместно с Школа Больших Данных.
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.
В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.
Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.
В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.
Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!
В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.
Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
- Нужна помощь в поиске курса?
Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
- Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru
|
