Apache NiFi 开发者培训 培训

受众：

本课程面向希望在分布式系统环境中存储和处理大规模数据集的IT专业人员。

Goal：

深入了解Hadoop集群管理。

大数据分析涉及检查大量多样化数据集的过程，以揭示相关性、隐藏模式和其他有用的见解。

健康行业拥有大量复杂的异构医疗和临床数据。将大数据分析应用于健康数据，在改善医疗保健服务方面具有巨大潜力。然而，这些数据集的庞大规模对分析和在临床环境中的实际应用提出了巨大挑战。

在这个由讲师指导的远程培训中，学员将通过一系列实践操作练习，学习如何在健康领域进行大数据分析。

培训结束后，学员将能够：

• 安装和配置大数据分析工具，如Hadoop MapReduce和Spark
• 理解医疗数据的特征
• 应用大数据技术处理医疗数据
• 在健康应用的背景下研究大数据系统和算法

受众

• 开发者
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量实践操作。

注意

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Apache Hadoop 是最流行的用于在服务器集群上处理 Big Data 的框架。在这个为期三（可选四）天的课程中，学员将了解 Hadoop 及其生态系统的商业优势和用例，如何规划集群的部署和扩展，如何安装、维护、监控、故障排除和优化 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。课程最后将讨论如何使用 Kerberos 保护集群。

“……材料准备得非常充分，涵盖全面。实验室非常有帮助且组织有序。” — Andrew Nguyen, 首席集成数据仓库工程师, Microsoft 线上 Advertising

受众

Hadoop 管理员

形式

讲座与动手实验，大致比例为 60% 讲座，40% 实验。

Apache Hadoop是处理大数据最流行的框架，适用于服务器集群。本课程将向开发者介绍Hadoop生态系统的各种组件（HDFS、MapReduce、Pig、Hive和HBase）。

Apache Hadoop是最流行的框架之一，用于在服务器集群上处理大数据。本课程深入探讨HDFS中的数据管理、高级Pig、Hive和HBase。这些高级编程技术将对有经验的Hadoop开发者非常有益。

受众：开发者

时长：三天

形式：讲座（50%）和动手实验（50%）。

受众：

本课程旨在揭开大数据/Hadoop技术的神秘面纱，并展示其并非难以理解。

这种由讲师指导的中国现场培训（现场或远程）针对的是希望学习如何在组织内设置，部署和管理Hadoop集群的系统管理员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Apache Hadoop。
• 了解 Hadoop 生态系统中的四个主要组件：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop Common。
• 使用 Hadoop 分布式文件系统 （HDFS） 将集群扩展到数百或数千个节点。  
• 将 HDFS 设置为本地 Spark 部署的存储引擎。
• 设置 Spark 以访问替代存储解决方案，例如 Amazon S3 和 NoSQL 数据库系统，例如 Redis、Elasticsearch、Couchbase、Aerospike 等。
• 执行管理任务，例如配置、管理、监控和保护 Apache Hadoop 集群。

本课程介绍HBase——一个基于Hadoop的NoSQL存储系统。本课程面向使用HBase开发应用程序的开发人员，以及管理HBase集群的管理员。

我们将带领开发人员了解HBase的架构、数据建模以及在HBase上进行应用程序开发。课程还将讨论如何将MapReduce与HBase结合使用，以及一些与性能优化相关的管理主题。课程非常注重实践，包含大量实验练习。

时长：3天

受众：开发人员和管理员

Apache NiFi 是一个开源的、基于数据流的数据集成和事件处理平台。它支持自动化的实时数据路由、转换和系统中介，通过基于 Web 的用户界面和细粒度的控制，连接不同的系统。

本次由讲师主导的培训（线下或远程）面向中级管理员和工程师，旨在帮助他们部署、管理、保护和优化生产环境中的 NiFi 数据流。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装、配置和维护 Apache NiFi 集群。
• 设计和管理来自不同源和目的地的数据流。
• 实现流的自动化、路由和转换逻辑。
• 优化性能、监控操作并解决问题。

课程形式

• 互动讲座，结合实际架构讨论。
• 动手实验：构建、部署和管理数据流。
• 在实时实验室环境中进行基于场景的练习。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用和集成Spark，Hadoop和Python以处理，分析和转换大型复杂数据集的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境以开始使用 Spark、Hadoop 和 Python 处理大数据。
• 了解 Spark 和 Hadoop 的功能、核心组件和架构。
• 了解如何集成 Spark、Hadoop 和 Python 进行大数据处理。
• 探索 Spark 生态系统中的工具（Spark MlLib、Spark Streaming、Kafka、Sqoop、Kafka 和 Flume）。
• 构建类似于 Netflix、YouTube、Amazon、Spotify 和 Google 的协作过滤推荐系统。
• 使用 Apache Mahout 扩展机器学习算法。