Hadoopのトレーニングコース

Hadoopのトレーニングコース

地元のインストラクターによるライブApache Hadoopトレーニングコースでは、Hadoopエコシステムの中核となるコンポーネントと、これらのテクノロジーを使用して大規模な問題を解決する方法を実践的に実践します。 Hadoopトレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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Hadoopコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
7 hours
概要
Alluxioは、異種ストレージシステムをAlluxio 、アプリケーションがメモリ速度でデータと対話できるようにするオープンソースの仮想分散ストレージシステムです。 Intel、Baidu、Alibabaなどの企業で使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、 Alluxioを使用してさまざまな計算フレームワークをストレージシステムとブリッジし、 Alluxioを使用してアプリケーションの作成を段階的にAlluxioマルチペタバイトスケールデータを効率的に管理する方法をAlluxioます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Alluxio使用してアプリケーションを開発する
- 1つのネームスペースを保持しながら、ビッグデータシステムとアプリケーションを接続します
- 任意のストレージ形式のビッグデータから効率的に値を抽出します
- ワークロードのパフォーマンスを改善する
- Alluxioスタンドアロンまたはクラスター化の展開と管理

聴衆

- データサイエンティスト
- 開発者
- システム管理者

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
28 hours
概要
観客:

このコースは、ビッグデータ/ハドープテクノロジを分かりやすく説明し、理解するのが難しくないことを示すことを目的としています。
14 hours
概要
SqoopはHadoopとリレーショナルデータベースまたはメインフレーム間でデータを転送するためのオープンソースソフトウェアツールです。 My SQL 、 Oracleなどのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)またはメインフレームからHadoop分散ファイルシステム(HDFS)にデータをインポートするために使用できます。その後、データをHadoop MapReduceで変換してから、再度RDBMSにエクスポートすることができます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はSqoopを使用して従来のリレーショナルデータベースからHDFSやHiveなどのHadoopストレージにデータをインポートする方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Sqoopをインストールして構成する
- My SQLからHDFSおよびHiveへのデータのインポート
- HDFSとHiveからMy SQLへのデータのインポート

観客

- システム管理者
- データエンジニア

コースの 形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 hours
概要
Apache Samzaは、ストリーム処理用のオープンソースの準リアルタイムの非同期計算フレームワークです。メッセージングにはApache Kafkaを使用し、フォールトトレランス、プロセッサの隔離、セキュリティ、およびリソース管理にはApache Hadoop YARNを使用します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルのSamzaベースのプロジェクトの作成とジョブの実行を通じて参加者をウォーキングしながら、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の背後にある原則を紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Samzaを使用して、メッセージの生成と消費に必要なコードを単純化してください。
- アプリケーションからのメッセージの処理を切り離します。
- Samzaを使用して、ほぼリアルタイムの非同期計算を実装します。
- ストリーム処理を使用して、メッセージングシステムよりも高度な抽象化を提供します。

観客

- 開発者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
7 hours
概要
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Apache NiFiを使用して多数のデモ拡張機能、コンポーネント、およびプロセッサを開発する際に、参加者はフローベースプログラミングの基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- NiFiのアーキテクチャとデータフローの概念を理解する。
- NiFiとサードパーティのAPIを使って拡張機能を開発する。
- カスタムは、独自のApache Nifiプロセッサを開発します。
- 異種で珍しいファイル形式やデータソースからリアルタイムデータを取り込み、処理します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はライブラボ環境でのApache NiFi配置および管理方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Apachi NiFiをインストールして設定します。
- データベースやビッグデータレーキなど、異種の分散データソースからデータを取得、変換、管理します。
- データフローを自動化します。
- ストリーミング分析を有効にします。
- データ取り込みにさまざまなアプローチを適用します。
- Big Dataをビジネス洞察に変換します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 hours
概要
オーディエンス

- 開発者

コースの形式

- 講義、ハンズオン練習、理解度を測るための方法に沿った小さなテスト
21 hours
概要
Cloudera Impalaは、Apache Hadoopクラスター用のオープンソースの超並列処理(MPP) SQL照会エンジンです。

Impala使用すると、ユーザーはデータの移動や変換を必要とせずに、 Hadoop分散ファイルシステムとApache Hbaseに格納されているデータに対して低遅延のSQLクエリを発行できます。

観客

このコースは、 Hadoop格納されているデータをBusiness IntelligenceまたはSQLツールを介して分析するアナリストおよびデータ科学者を対象としています。

このコースの後、参加者はできるようになります

- Impala使ってHadoopクラスターから意味のある情報を抽出します。
- Impala SQL方言でBusiness Intelligenceを促進するための特定のプログラムを作成しSQL 。
- Impalaトラブルシューティング
7 hours
概要
このコースでは、使用する方法について説明Hive SQL言語を(AKA: Hive HQL、 SQL上のHive 、 Hive QL)からデータを抽出人々のためのHive
21 hours
概要
Hortonworks Data Platform (HDP)は、Apache Hadoopエコシステムでビッグデータソリューションを開発するための安定した基盤を提供するオープンソースのApache Hadoopサポートプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、 Hortonworks Data Platform (HDP)を紹介し、参加者にSpark + Hadoopソリューションの展開を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Hortonworksを使用して、 Hadoopを大規模に確実に実行します。
- Sparkのアジャイル分析ワークフローでHadoopのセキュリティ、ガバナンス、運用機能を統合します。
- Hortonworksを使用して、Sparkプロジェクトの各コンポーネントを調査、検証、認定、サポートします。
- 構造化、非構造化、移動中、保存中など、さまざまなタイプのデータを処理します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
21 hours
概要
このコースではHBaseを紹介しSQL - Hadoop上にNo SQLストアがありSQL 。このコースは、HBaseを使用してアプリケーションを開発する開発者と、HBaseクラスターを管理する管理者を対象としています。

HBaseのアーキテクチャー、データのモデリング、およびHBase上でのアプリケーション開発について開発者を紹介します。また、HBaseでMapReduceを使用する方法、およびパフォーマンスの最適化に関連するいくつかの管理トピックについても説明します。このコースは実習で、ラボの練習がたくさんあります。

期間 :3日

対象読者 :開発者および管理者
28 hours
概要
Hadoop は、大規模なデータ処理フレームワークとして人気があります。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数の例とユースケースをステップ実行する際に、Python を使用して Hadoop、MapReduce、Pig、スパークを操作する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、Hadoop、MapReduce、ブタ、スパーク
の背後にある基本的な概念を理解しています。 - は、Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS)、MapReduce、ブタ、およびスパーク
で Python を使用します。 - ヘビを使用して、Python
内の HDFS にプログラムでアクセスする - は mrjob を使用して MapReduce のジョブを Python
に書き込みます。 - は、Python
でスパークプログラムを書く - は、Python udf を使用してブタの機能を拡張し
ルイージ を使用して MapReduce ジョブとブタのスクリプトを管理 -

観客

- 開発者
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
は、より多くのソフトウェアおよび IT プロジェクトがローカル処理とデータ管理から分散処理およびビッグデータストレージに移行するにつれて、プロジェクトマネージャは、知識とスキルをアップグレードして、関連する概念と実践を把握する必要性を見つけています。ビッグデータプロジェクトとオポチュニティ

このコースでは、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークにプロジェクトマネージャを紹介します。

このインストラクター主導のトレーニングでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントと、これらのテクノロジを使用して大規模な問題を解決する方法を受講者が学習します。これらの基盤を学習するにあたって、参加者は、これらのシステムの開発者や実装元とのコミュニケーション能力を向上させるとともに、多くの IT プロジェクトが関与するデータ科学者やアナリストも改善します。

観客

- プロジェクトマネージャは、既存の開発または IT インフラストラクチャに Hadoop を実装することを希望して
- は、ビッグデータエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスアナリストを含む、部門横断的なチームとのコミュニケーションを必要とするプロジェクトマネージャを
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
Apache Ambariは、Apache Hadoopクラスタをプロビジョニング、管理、監視、および保護するためのオープンソース管理プラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Hadoopクラスターを正常に管理するためにAmbariが提供する管理ツールとプラクティスについて学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Ambariを使用してライブBig Dataクラスターをセットアップする
- Ambariの高度な機能をさまざまなユースケースに適用する
- 必要に応じてシームレスにノードを追加および削除する
- 調整と調整によってHadoopクラスターのパフォーマンスを向上させる

観客

- DevOps
- システム管理者
- DBA
- Hadoopテスト専門家

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 hours
概要
Hadoop は、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークです。
21 hours
概要
Apache Hadoopは、サーバーのクラスタでBig Dataを処理するための最も一般的なフレームワークの1つです。このコースでは、HDFS、高度なPig、 Hive 、HBaseのデータ管理について学びます。これらの高度なプログラミング技術は、経験豊富なHadoop開発者にとって有益です。

観客 :開発者

期間: 3日間

形式:講義(50%)および実習(50%)
28 hours
概要
Apache Hadoopは、サーバーのクラスタ上でBig Dataを処理するための最も一般的なフレームワークです。このコースでは、開発者にさまざまなコンポーネント(HDFS、MapReduce、Pig、 Hive 、およびHBase)のHadoopエコシステムを紹介します。
21 hours
概要
Apache Hadoop は、ビッグデータを処理するための最も一般的なフレームワークです。Hadoop は、豊富で深い分析機能を提供し、tradional BI アナリティクスの世界に向けて、インロードを行っています。このコースでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントのアナリストとその分析

を紹介します。

聴衆

ビジネスアナリスト

期間

3 日

形式

の講義と実習
21 hours
概要
Apache Hadoopは、サーバーのクラスタ上でBig Dataを処理するための最も一般的なフレームワークです。この3(必要に応じて、4)日間のコースでは、参加者は、ビジネス上の利点について学習しますとのために例を使用Hadoopインストールする方法を、クラスタの展開と成長を計画、管理、監視、トラブルシューティングおよび最適化する方法、およびその生態系Hadoop 。また、クラスターのバルクデータロードの練習、さまざまなHadoopディストリビューションの理解、およびHadoopエコシステムツールのインストールと管理の練習も行います。このコースは、Kerberosを使用してクラスターを保護する方法についての説明を終えて終了します。

「……資料は非常によく準備されていて、徹底的に覆われていました。ラボはとても親切でよく組織されていました」
- Andrew Nguyen、マイクロソフトオンラインAdvertising 、プリンシパルインテグレーションDWエンジニア

観客

Hadoop管理者

フォーマット

講義と実習で、おおよそバランスが60%の講義と40%の講座です。
21 hours
概要
このコースは、分散システム環境で大規模データセットを保存および処理するためのソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています。

コース目標:

Hadoopクラスター管理に関する知識を得る
14 hours
概要
Datameer は、Hadoop 上に構築されたビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームです。これにより、エンドユーザーは、使いやすい方法で、大規模な構造化された半構造化データと非構造化情報にアクセスし、探索し、関連づけることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Datameer を使用して Hadoop & #39 を克服する方法について学習し、一連のビッグデータソースのセットアップと分析を段階的に実行します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- エンタープライズデータを作成、バーテン、対話的に探索する
湖 - アクセスビジネスインテリジェンスデータウェアハウス、トランザクションデータベース、およびその他の分析ストア
- エンドツーエンドのデータ処理パイプラインを設計するには、スプレッドシートのユーザーインターフェイスを使用します
- アクセス事前に構築された関数は、複雑なデータの関係を探るために
- ドラッグアンドドロップウィザードを使用してデータを視覚化し、ダッシュボードを作成する
- テーブル、グラフ、グラフ、およびマップを使用してクエリ結果を分析する

観客

- データアナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
ビッグデータ分析では、相関関係、隠れたパターン、およびその他の有用な洞察を明らかにするために、大量のさまざまなデータセットを調べるプロセスが含まれます。

健康産業には、大量の複雑で異種の医療および臨床データがあります。医療データにビッグデータ分析を適用することは、医療の提供を改善するための洞察を引き出す大きな可能性を提示します。しかしながら、これらのデータセットの膨大さは、分析および臨床環境への実用化において大きな課題を投げかけている。

このインストラクター主導のライブトレーニング(リモート)では、参加者は一連の実践的なラボ実習を順を追って進めながら、ビッグデータ分析を健康のために実行する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Hadoop MapReduceやSparkなどのビッグデータ分析ツールをインストールして設定する
- 医療データの特徴を理解する
- 医療データを扱うためにビッグデータ技術を適用する
- 健康応用の文脈でビッグデータシステムとアルゴリズムを研究する

観客

- 開発者
- データ科学者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして実地練習。

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
このコースは、開発者、設計者、データサイエンティスト、または集中的にまたは定期的にデータにアクセスする必要があるプロファイルを対象としています。

このコースの主な焦点はデータの操作と変換です。

Hadoopエコシステムのツールの中で、このコースにはPigとHive使用が含まれています。どちらもデータの変換と操作に多用されています。

このトレーニングでは、パフォーマンス測定基準とパフォーマンスの最適化についても説明します。

コースは完全に実践的であり、理論的側面の提示によって句読されています。
35 hours
概要
観客:

このコースは、分散システム環境で大規模データセットを保存および処理するためのソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています。

Go :

Hadoopクラスタ管理に関する深い知識。
14 hours
概要
タイゴンは、オープンソース、リアルタイム、低レイテンシ、高スループット、ネイティブヤーン、持続性のために HDFS と HBase の上に位置するストリーム処理フレームワークです。タイゴンアプリケーションは、ネットワーク侵入検知と分析、ソーシャルメディア市場分析、ロケーション分析、ユーザーへのリアルタイムの推奨などのユースケースに対応しています。

は、このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルアプリケーションの作成を通じて参加者をウォークする際に、リアルタイムおよびバッチ処理をブレンドするタイゴン & #39 のアプローチを紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、大量のデータを処理するための強力なストリーム処理アプリケーションを作成し
- は、Twitter やウェブサーバのログなどのプロセスストリームのソースを
- は、ストリームの迅速な結合、フィルタリング、および集約のためにタイゴンを使用し

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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