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Seminar Cloudera Analyst
Seminar / Training Cloudera Analyst
Einführung
Hadoop Grundlagen
- Gründe für Hadoop
- Hadoop Übersicht
- HDFS
- MapReduce
- Das Hadoop Ökosystem
- Data Ingest mit den Hadoop Werkzeugen
Einführung in Pig
- Was ist Pig?
- Pigs Funktionen
- Anwendungsszenarien für Pig >
- Interaktionen mit Pig
Einfache Datenanalyse mit Pig
- Pig Latin Syntax
- Daten laden
- Einfache Datentypen
- Felddefinitionen
- Data Output
- Betrachten des Schemas
- Filtern und sortieren der Daten
- Häufig genutzte Funktionen
- Pig und ETL Verarbeitung
Komplexe Daten mit Pig verarbeiten
- Storage Formate
- Komplexe und verschachtelte Datentypen
- Gruppieren
- Funktionen für komplexe Daten
- Aufzählen gruppierter Daten
Multi-Dataset Operationen mit Pig
- Techniken für die Kombination von Data Sets
- Verknüpfen von Daten in Pig
- Set Operations
- Teilen von Data Sets
Pig erweitern
- Die Flexibilität durch Parameter erhöhen
- Makros und Importe
- UDFs
- Contributed Functions
- Verwenden anderer Sprachen mit die Analyse mit Pig
- Pig mit Streaming und UDFs erweitern
Pig Fehlerbereinigung und Optimierung
- Troubleshooting Pig
- Logging
- Hadoops Web UI
- Debugging
- Geschwindigkeitsübersicht
- Ausführungspläne
- Beschleunigen der Pig Aufträge
Einführung in Hive
- Was ist Hive?
- Hive Schema und Datenspeicherung
- Vergleich von Hive mit traditionellen Datenbanken
- Hive verglichen mit Pig
- Hive Anwendungsfälle
- Interaktion mit Hive
Relationale Daten mit Hive analysieren
- Hive Datenbanken und Tabellen
- HiveQL Syntax
- Datentypen
- Verbinden von Datensets
- Wichtige Funktionen
- Starten von Hive Abfragen mit Shell, Scripts und Hue
Hive Datenmanagement
- Hive Datenformate
- Anlegen und Anpassen von Datenbanken und Tabellen
- Laden von Daten in Hive
- Selbstverwaltete Tabellen
- Abfragen mit Views vereinfachen
- Speichern von Abfrageergebnissen
- Zugriffsrechte steuern
- Datenmanagement mit Hive
Textverarbeitung mit Hive
- Übersicht
- String Funktionen
- Regular Expressions in Hive
- Sentiment Analysis und N-Grams
Hive Optimierung
- Abfragen beschleunigen
- Jobausführung kontrollieren Plan
- Partitioning
- Bucketing
- Indexing Data Extending Hive
- SerDes
- Datentransformationen mit Custom Scripts
- Benutzerdefinierte Funktionen
- Parameterübergabe bei Abfragen
Einführung in Impala
- Was ist Impala?
- Unterschiede zwischen Impala, Hive und Pig
- Wie sich Impala von relationalen Datenbanken unterscheidet
- Grenzen von Impala
- Impala Shell
Analyse von Daten mit Impala
- Syntax
- Datentypen
- Filtern, Sortieren und begrenzen des Ergebnisse
- Verknüpfen und Sortieren des Ergebnis
- Beschleunigen von Impala
Auswahl des richtigen Werkzeugs
- Vergleich von MapReduce, Pig, Hive, Impala, und relationalen Datenbanken
Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner
-
Andreas Werkmeister
Telefon: + 49 (221) 74740003
E-Mail: -
Maik Thomas
Telefon: + 49 (221) 74740003
E-Mail:
Seminardetails
Dauer: | 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr |
Preis: |
Öffentlich und Webinar: € 1.797 zzgl. MwSt. Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt. |
Teilnehmeranzahl: | max. 8 Teilnehmer |
Voraussetzung: | keine |
Standorte: | Stream Live, Stream gespeichert, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Magdeburg, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal |
Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
Seminararten: | Öffentlich, Inhaus, Webinar |
Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern; Details |
Sprache: | Deutsch (Englisch ist bei Firmenseminaren ebenfalls möglich) |
Seminarunterlage: | Dokumentation auf CD oder Papier |
Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen im Restaurant - (bei öffentlichen Seminaren) |
Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740003 |
Seminartermine
Die Ergebnissliste kann durch Anklicken der Überschrift neu sortiert werden.
Seminar | Startdatum | Enddatum | Ort | Dauer | |
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Cloudera Analyst | Nürnberg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Köln | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Wuppertal | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Münster | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Mainz | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Erfurt | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Bremen | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Berlin | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Paderborn | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Essen | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Darmstadt | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Frankfurt | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Potsdam | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Flensburg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Konstanz | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Freiburg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Hamm | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Rostock | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Hamburg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Leipzig | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Hannover | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Stuttgart | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Dresden | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Luxemburg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Regensburg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Jena | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Trier | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Madgeburg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Friedrichshafen | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Kassel | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Ulm | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | München | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Münster | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Nürnberg | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Köln | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Wuppertal | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Bremen | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Berlin | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Mainz | 3 Tage | |||
Cloudera Analyst | Erfurt | 3 Tage |