Big Data für Entwickler - Fachrichtung Echtzeit-Analysen
Dieser Lerninhalt bereitet Sie darauf vor professionelle Big Data Lösungen mit Schwerpunkt Echtzeit-Analysen zu entwickeln.
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1. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Hadoop Überblick
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
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2. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
HDFS - Vertiefung
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
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3. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
YARN und ZooKeeper - Vertiefung
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
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4. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Flume - Vertiefung
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
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5. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Hadoop & HBase – Vertiefung
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
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6. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Storm und Kafka - Vertiefung
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
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- Weiterführende Lerninhalte
- Video
- Big Data Analytics with HDInsight - (1) Hadoop on Azure
- Install and use Azure PowerShell
- Big Data Analytics with HDInsight - (2) HDInsight Makes Hadoop Easy
- Data Analytics with HDInsight - (3) Hive and Tez: Querying Big Data
- Data Analytics with HDInsight - (4) Pig, Sqoop, Oozie, and Mahout
- Big Data Analytics with HDInsight - (3) Hive and Tez: Querying Big Data
- Big Data Analytics with HDInsight - (4) Pig, Sqoop, Oozie, and Mahout
- Big Data Analytics with HDInsight - (5) A New Paradigm
- Big Data Analytics with HDInsight - (6) Storm Essentials
- Introducing Apache Kafka on Azure HDInsight
- Gaining Real-Time IoT Insights using Azure Stream Analytics, AzureML and PowerBI
- Azure Stream Analytics and Power BI
- Design and Implement Big Data & Advanced Analytics Solutions (4) Real-Time Processing Solutions
- Design and Implement Big Data & Advanced Analytics Solutions (7) Operationalize End-to-End Cloud Analytical Solutions
- Introduction to Azure Stream Analytics with Santosh Balasubramanian
- Azure Stream Analytics - Live dashboard and Notifications with Santosh Balasubramanian
- Hands-On with Azure Stream Analytics
- Azure Stream Analytics: Managing timelines and coding on IoT Edge
- Designing and Implementing Hybrid Cloud Solutions for Architects
- Einführung Microsoft Azure – Advanced Services
- Die Microsoft Cloud in Deutschland
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (1.0) Was ist Apache Spark?
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (1.1) PPT: Was ist Apache Spark?
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (1.2) Microsoft Azure Management Portal
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (2.0) Spark Core
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (2.1) PPT: SparkCore
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.0)SparkSQL & Visualisierung
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.1) PPT: SparkSQL & Visualisierung
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.2) Chicago Crime Data
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.3) Power BI
- Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.4) Azure Storage Explorer
- SQL Konferenz 2016: U-SQL: The U in Big Data
- Design and Implement Big Data & Advanced Analytics Solutions (1) Microsoft Cloud Data Platform Introduction
- Design and Implement Big Data & Advanced Analytics Solutions (3) Design Batch Processing and Interactive Solutions
- Eine Einführung in Microsoft R Server (ehemals Revolution Analytics)
- The Future of Data Analysis - Keynote Session: Dr. Edward Tufte
- Data Mining with Microsoft R Server - Webinar
- Connecting On-premises Hadoop to Azure Data Lake Store
- Time Series Insight for IoT apps
- Introducing Microsoft R Server Version 9.1 - Part 2
- Using Azure Data Lake to analyze IoT Data
- Azure Data Lake Storage Gen2 Überblick
- Unlock petabyte-scale datasets in Azure with aggregations in Power BI
- Introducing ML Services 9.3 in Azure HDInsight
- Introducing the Azure Data Lake
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (1) Erstellen eines Azure Data Lake-Speicherkontos
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (2) Verwalten von Daten im Azure Data Lake-Speicher mithilfe des Daten-Explorers
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (3) Verknüpfen von Azure Data Lake Analytics mit dem Azure Data Lake-Speicher
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (4) Zugreifen auf den Azure Data Lake-Speicher mit Azure Data Lake Analytics
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (5) Verknüpfen von Azure HDInsight mit dem Azure Data Lake-Speicher
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (6) Zugreifen auf den Azure Data Lake-Speicher mit Hive und Pig
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (7) Kopieren von Daten aus dem und in den Azure Data Lake-Speicher mithilfe von DistCp (Hadoop Distributed Copy)
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (8) Verschieben von Daten zwischen relationalen Quellen und dem Azure Data Lake-Speicher mithilfe von Apache Sqoop
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (9) Datenorchestrierung mithilfe von Azure Data Factory für den Azure Data Lake-Speicher
- Übersicht über Azure Data Lake-Speicher (10) Schützen von Daten im Azure Data Lake-Speicher
- How to Monitor & Manage Big Data Pipelines with Azure Data Factory
- Classroom Schulung
- Aufbau, Betrieb und Optimierung eines HDInsight-Clusters in der Cloud
- Microsoft Azure HDInsight: Einsatzszenarien und Kostenmodell
- Apache Hive
- Apache HBase
- Apache Storm
- Apache Kafka
- Apache HDFS
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- Betrieb, Optimierung und Instandhaltung eines Hadoop-Clusters
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- Integration von Hadoop und klassischer DWH-Technologie Grundkurs
- Integration von Hadoop und klassischer DWH-Technologie Fortgeschrittenenkurs
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- Hadoop Datentechnologien
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Tags
Apache Hadoop Big Data Microsoft Azure Data Lake Analytics Microsoft Azure Data Lake Store Microsoft Azure HDInsight Microsoft Azure Stream Analytics
