Big Data & Hadoop – Datentechnologien
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 2 Tage
Ziele
In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick zu in Hadoop verfügbaren SQL- und nicht-SQL-orientierten Datentechnologien. Diese werden dabei detailliert erläutert und beispielhaft demonstriert.
Zielgruppe
- (Daten-)Analysten
- IT-Architekten
- Projektmanager
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Einsatz relationaler Datenbanken
- Grundkenntnisse über "Big Data" (falls nicht mit Seminar Big Data – Einführung in das Thema kombiniert).
Agenda
Überblick
In diesem Abschnitt wird ein kurzer Überblick zu Hadoop gegeben.
SQL-orientierte Komponenten in Hadoop
Die Spanne der SQL-orientierten Komponenten für Hadoop ist groß. Sie reicht von Standard-Komponenten wie Hive über mehr oder weniger proprietäre Beiträge wie Impala oder HD Hawq bis hin zu eigenständigen Lösungen auf der Basis des hadoo-Frameworks. In diesem Abschnitt lernen Sie den aktuellen Entwicklungsstand verschiedener Lösungen kennen. Dabei werden verschiedene Lösungsansätze demonstriert.
Nicht-SQL-orientierte Komponenten in Hadoop
Die bekannteste Nicht-SQL-orientierte Komponente in Hadoop ist HBase. Darüber hinaus existieren Lösungsansätze für die unterschiedlichsten Anforderungen. In diesem Abschnitt lernen Sie den aktuellen Entwicklungsstand verschiedener Lösungen kennen. Dabei werden verschiedene Lösungsansätze demonstriert.
Konnektivität zu externen Datenquellen
Daten dieser Welt vereinigt Euch. Egal, ob relational oder nicht-relational – mit sqoop steht ein geeignetes Werkzeug zur Verfügung, um Daten zu importieren oder zu exportieren. Zudem stehen geeignete Konnektoren (ODBC, JDBC) für den "schnellen" Datenzugriff zur Verfügung. Dabei werden verschiedene Lösungsszenarien demonstriert.
Zusammenfassung und Entscheidungshilfe
Die Qual der Wahl: In diesem Abschnitt werden die vorhergehenden Ausführungen zusammengefasst und eine Entscheidungshilfe entwickelt, die Sie besser in die Lage versetzt, die geeignete Technologie für die Lösung seiner Aufgabenstellung auszuwählen.
Ziele
In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick zu in Hadoop verfügbaren SQL- und nicht-SQL-orientierten Datentechnologien. Diese werden dabei detailliert erläutert und beispielhaft demonstriert.
Zielgruppe
- (Daten-)Analysten
- IT-Architekten
- Projektmanager
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Einsatz relationaler Datenbanken
- Grundkenntnisse über "Big Data" (falls nicht mit Seminar Big Data – Einführung in das Thema kombiniert).
Agenda
Überblick
In diesem Abschnitt wird ein kurzer Überblick zu Hadoop gegeben.
SQL-orientierte Komponenten in Hadoop
Die Spanne der SQL-orientierten Komponenten für Hadoop ist groß. Sie reicht von Standard-Komponenten wie Hive über mehr oder weniger proprietäre Beiträge wie Impala oder HD Hawq bis hin zu eigenständigen Lösungen auf der Basis des hadoo-Frameworks. In diesem Abschnitt lernen Sie den aktuellen Entwicklungsstand verschiedener Lösungen kennen. Dabei werden verschiedene Lösungsansätze demonstriert.
Nicht-SQL-orientierte Komponenten in Hadoop
Die bekannteste Nicht-SQL-orientierte Komponente in Hadoop ist HBase. Darüber hinaus existieren Lösungsansätze für die unterschiedlichsten Anforderungen. In diesem Abschnitt lernen Sie den aktuellen Entwicklungsstand verschiedener Lösungen kennen. Dabei werden verschiedene Lösungsansätze demonstriert.
Konnektivität zu externen Datenquellen
Daten dieser Welt vereinigt Euch. Egal, ob relational oder nicht-relational – mit sqoop steht ein geeignetes Werkzeug zur Verfügung, um Daten zu importieren oder zu exportieren. Zudem stehen geeignete Konnektoren (ODBC, JDBC) für den "schnellen" Datenzugriff zur Verfügung. Dabei werden verschiedene Lösungsszenarien demonstriert.
Zusammenfassung und Entscheidungshilfe
Die Qual der Wahl: In diesem Abschnitt werden die vorhergehenden Ausführungen zusammengefasst und eine Entscheidungshilfe entwickelt, die Sie besser in die Lage versetzt, die geeignete Technologie für die Lösung seiner Aufgabenstellung auszuwählen.
