Big Data on AWS - Online Training - Webinar von tecRacer Consulting GmbH

„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.

Hinweis: Der Kursinhalt kann je nach Standort und/oder Sprache leicht variieren.

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

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind in englischer Sprache, Kurssprache des Trainers ist deutsch.

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Vorraussetzungen erfüllen:

• 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

In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

• 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

Dieser Kurs ist konzipiert für:

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