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Big Data on AWS

Big Data on AWS

„Big Data in AWS“ bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen wie Amazon (EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis und alle weiteren Komponenten der AWS-Plattform für Big Data. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Amazon EMR zum Verarbeiten von Daten mithilfe des umfassenden Angebots an Hadoop-Tools wie beispielsweise Hive und Hue einsetzen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Big Data-Umgebungen erstellen, mit Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Quicksight, Amazon Athena und Amazon Kinesis arbeiten, und wie Sie durch Befolgen bewährter Methoden sichere und wirtschaftliche Big Data-Umgebungen einrichten.

Die Fakten im Überblick

Ihr Training kurz und knapp

Anforderung

Grundkenntnisse in Big Data-Technologien einschließlich Apache Hadoop-, MapReduce-, HDFS- und SQL/NoSQL-Abfragen Teilnehmer müssen den Kurs Big Data Technology Fundamentals absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen. Arbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds Teilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen. Grundlegendes Verständnis von Data Warehouses, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design

Für wen ist dieses Training?

Verantwortliche für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen, d. h. Solutions Architects, sowie Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die die Services und Architekturmuster für Big Data-Lösungen auf AWS näher kennenlernen möchten

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

  • Integrieren von AWS-Lösungen in ein Big Data-Ökosystem
  • Nutzen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR
  • Identifizieren der Komponenten eines Amazon EMR-Clusters
  • Starten und Konfigurieren eines Amazon EMR-Clusters
  • Nutzen gängiger Programmierungs-Frameworks, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen, wie z. B. Hive, Pig und Streaming
  • Nutzen von Hue zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Amazon EMR
  • Verwenden von In-Memory-Analysen mit Spark auf Amazon EMR
  • Auswählen der geeigneten AWS-Datenspeicherungsoptionen
  • Erkennen der Vorteile des Einsatzes von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data beinahe in Echtzeit
  • Nutzen von Amazon Redshift, um Daten effizient zu speichern und zu analysieren
  • Verstehen und Verwalten der Kosten und Sicherheit einer Big Data-Lösung
  • Optimale Sicherheit für eine Big Data-Lösung
  • Identifizieren von Optionen für das Einlesen, die Übertragung und die Komprimierung von Daten
  • Verwenden von Amazon Athena für Analysen mit Ad-hoc-Abfragen
  • Verwenden von Visualisierungssoftware zur Abbildung von Daten und Abfragen mit Amazon QuickSight
  • Registrieren von Big Data-Workflows mithilfe von AWS Data Pipeline

Agenda

  • 1. Tag
    • Überblick über Big Data
    • Eingabe und Übertragung von Big Data- Daten
    • Speicherlösungen für Big Data
    • Verarbeitung und Analyse von Big Data-Daten
    • Übungseinheit 2: Verwenden von Amazon Athena zur Abfrage von Protokolldaten aus Amazon S3
  • 2. Tag
    • Apache Hadoop und Amazon EMR
    • Übungseinheit 3: Speichern und Abfragen von Daten in Amazon DynamoDB
    • Verwenden von Amazon EMR
    • Hadoop-Programmierungs-Frameworks
    • Übungseinheit 4: Verarbeiten von Serverprotokollen mit Hive auf Amazon EMR
    • Web-Schnittstellen auf Amazon EMR
    • Übungseinheit 5: Ausführen von Pig-Skripten in Hue auf Amazon EMR
    • Apache Spark für Amazon EMR
    • Übungseinheit 6: Verarbeiten von Taxidaten (New York) mit Spark auf Amazon EMR
  • 3. Tag
    • Amazon Redshift und Big Data
    • Visualisieren und Orchestrieren von Big Data
    • Übungseinheit 7: Verwenden von TIBCO Spotfire zur Visualisierung von Data
    • Verwalten der Big Data-Kosten
    • Sichern Ihrer Amazon-Bereitstellungen
    • Big Data-Designmuster
Trainingsmethoden im Überblick

Wie wollen Sie trainieren?

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  • Zertifizierte Trainer
  • Training inklusive Unterlage und ggf. Trainingsumgebung

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