Big Data & Hadoop – Programmierung

nicht mehr verfügbar

Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch

Schulungsdauer: 1 Tag

Ziele

Das Seminar "Big Data & Hadoop – Programmierung" gibt einen Überblick über den MapReduce-Ansatz in hadoop. Dieser wird detailliert erläutert und in aufeinander abgestimmten Beispielen demonstriert.
Das Seminar kann bei Erfordernis mit dem Seminar "Big Data – eine Einführung in das Thema" kombiniert werden.

Zielgruppe

(Daten-)Analysten, IT-Architekten, Projektmanager

Voraussetzungen

Grundkenntnisse über „Big Data“ (falls nicht mit Seminar Big Data – eine Einführung in das Thema kombiniert).

Agenda

Überblick
In diesem Abschnitt wir ein kurzer Überblick zuHadoop gegeben.
 
Hadoop Distributed File System (HDFS)
Das Kernstück von Hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt erfahren Teilnehmer das Wichtigste über HDFS im Zusammenspiel mit MapReduce.
 
Der MapReduce-Lösungsansatz in Hadoop
Die Grundidee und Funktionsweise des MapReduce-Ansatzes wird erläutert. Die Teilnehmer lernen die wichtigsten Elemente kennen.
 
MapReduce in einem Beispiel
MapReduce wird anhand eines praktischen Beispiels demonstriert.
 
Konfiguration für MapReduce
Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die Konfigurationsmöglichkeiten für MapReduce-Jobs.
 
Protokollierung für MapReduce
Die Teilnehmer lernen Möglichkeiten der Protokollierung für die Ausführung von MapReduce-Jobs kennen.
 
Alternativen zu Java
Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über Alternativen zum Einsatz von Java MapReduce.

Ziele

Das Seminar "Big Data & Hadoop – Programmierung" gibt einen Überblick über den MapReduce-Ansatz in hadoop. Dieser wird detailliert erläutert und in aufeinander abgestimmten Beispielen demonstriert.
Das Seminar kann bei Erfordernis mit dem Seminar "Big Data – eine Einführung in das Thema" kombiniert werden.

Zielgruppe

(Daten-)Analysten, IT-Architekten, Projektmanager

Voraussetzungen

Grundkenntnisse über „Big Data“ (falls nicht mit Seminar Big Data – eine Einführung in das Thema kombiniert).

Agenda

Überblick
In diesem Abschnitt wir ein kurzer Überblick zuHadoop gegeben.
 
Hadoop Distributed File System (HDFS)
Das Kernstück von Hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt erfahren Teilnehmer das Wichtigste über HDFS im Zusammenspiel mit MapReduce.
 
Der MapReduce-Lösungsansatz in Hadoop
Die Grundidee und Funktionsweise des MapReduce-Ansatzes wird erläutert. Die Teilnehmer lernen die wichtigsten Elemente kennen.
 
MapReduce in einem Beispiel
MapReduce wird anhand eines praktischen Beispiels demonstriert.
 
Konfiguration für MapReduce
Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die Konfigurationsmöglichkeiten für MapReduce-Jobs.
 
Protokollierung für MapReduce
Die Teilnehmer lernen Möglichkeiten der Protokollierung für die Ausführung von MapReduce-Jobs kennen.
 
Alternativen zu Java
Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über Alternativen zum Einsatz von Java MapReduce.

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