面向项目经理的Hadoop培训

这个由讲师指导的中国现场培训（现场或远程）介绍了Hortonworks Data Platform (HDP)，并引导参与者完成Spark + Hadoop解决方案的部署。

在培训结束时，参与者将能够：

使用 Hortonworks 大规模可靠地运行 Hadoop。 将 Hadoop 的安全、治理和运营功能与 Spark 的敏捷分析工作流统一起来。 使用 Hortonworks 调查、验证、认证和支持 Spark 项目中的每个组件。 处理不同类型的数据，包括结构化、非结构化、动态和静态数据。

Apache Ambari是一个开源管理平台，用于配置，管理，监控和保护Apache Hadoop集群。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习Ambari提供的管理工具和实践，以成功管理Hadoop集群。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Ambari设置实时Big Data集群
• 将Ambari的高级功能和功能应用于各种用例
• 根据需要无缝添加和删除节点
• 通过调整和调整来改善Hadoop集群的性能

听众

• DevOps
• 系统管理员
• 数据库管理员
• Hadoop测试专业人士

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

Cloudera Impala is an open source massively parallel processing (MPP) SQL query engine for Apache Hadoop clusters.

Impala enables users to issue low-latency SQL queries to data stored in Hadoop Distributed File System and Apache Hbase without requiring data movement or transformation.

Audience

This course is aimed at analysts and data scientists performing analysis on data stored in Hadoop via Business Intelligence or SQL tools.

After this course delegates will be able to

• Extract meaningful information from Hadoop clusters with Impala.
• Write specific programs to facilitate Business Intelligence in Impala SQL Dialect.
• Troubleshoot Impala.

本课程介绍如何从Hive提取数据的人员使用Hive SQL语言（AKA： Hive HQL， Hive SQL ， Hive QL）

本课程专门面向寻求在分布式系统环境中存储和处理大型数据集的解决方案的IT专家

课程目标：

获取有关Hadoop集群管理的知识

听众：

本课程面向寻求在分布式系统环境中存储和处理大型数据集的解决方案的IT专家

Go ：

深入了解Hadoop集群管理。

听众：

本课程旨在揭开大数据/ hadoop技术的神秘面纱，并表明它不难理解。

Apache Hadoop是用于处理服务器群集上的Big Data的最流行的框架。本课程将向开发人员介绍各种组件（HDFS，MapReduce，Pig， Hive和HBase）的Hadoop生态系统。

Apache Hadoop是用于处理服务器群集上的Big Data的最流行的框架之一。本课程深入研究HDFS，高级Pig， Hive和HBase中的数据管理。这些高级编程技术将有益于经验丰富的Hadoop开发人员。

观众 ：开发者

持续时间：三天

格式：讲座（50％）和动手实验室（50％）。

本课程介绍HBase - 一个基于Hadoop的无SQL存储。本课程面向将使用HBase开发应用程序的开发人员以及将管理HBase集群的管理员。

我们将通过HBase的HBase架构和数据建模以及应用程序开发向开发人员展示。它还将讨论将MapReduce与HBase一起使用，以及与性能优化相关的一些管理主题。该课程非常实用，包含大量实验练习。

持续时间 ：3天

受众 ：开发人员和管理员

Apache Hadoop是用于处理服务器群集上的Big Data的最流行的框架。在这三天（可选择四天）课程中，与会者将了解Hadoop及其生态系统的业务优势和用例，如何规划群集部署和增长，如何安装，维护，监控，排除故障和优化Hadoop 。他们还将练习集群批量数据加载，熟悉各种Hadoop发行版，并练习安装和管理Hadoop生态系统工具。本课程结束时讨论了使用Kerberos保护集群。

“......材料准备得很充分，并且要彻底覆盖。该实验室非常有帮助，组织良好“
- Andrew Nguyen，微软在线Advertising首席集成DW工程师

听众

Hadoop管理员

格式

讲座和动手实验，大约平衡60％的讲座，40％的实验室。

Hadoop is the most popular Big Data processing framework.

Apache Samza是一个用于流处理的开源近实时异步计算框架。它使用Apache Kafka进行消息传递，使用Apache Kafka Hadoop YARN进行容错，处理器隔离，安全性和资源管理。

这个由讲师指导的实时培训介绍了消息传递系统和分布式流处理背后的原理，同时通过创建基于Samza的示例项目和作业执行来引导参与者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Samza简化生成和使用消息所需的代码。
• 解耦来自应用程序的消息处理。
• 使用Samza实现近实时异步计算。
• 使用流处理为消息传递系统提供更高级别的抽象。

听众

• 开发商

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

在这个由讲师指导的中国现场（现场或远程）的现场培训中，参与者将学习如何在现场实验室环境中部署和管理Apache NiFi。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Apachi NiFi。
• 从不同的分布式数据源（包括数据库和大数据湖）中获取、转换和管理数据。
• 自动化数据流。
• 启用流式分析。
• 应用各种方法进行数据引入。
• 转换 Big Data 并转化为业务见解。