中关村数据仓库培训

Greenplum 是一个开源的大规模平行处理 (MPP) 数据平台，专为分析和大规模数据环境设计。

这是一个由讲师指导的培训（线上或线下），旨在帮助中级到高级的技术用户理解 Greenplum 的内部架构，建立优化的数据模型，并在分散式环境中应用高性能 SQL。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解 Greenplum 的共享无架构和并行模型。
• 设计优化查询性能的分散式表结构和分区。
• 使用索引策略、存储格式和物理设计技术。
• 解释 EXPLAIN 计划并使用最佳实践优化查询。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在即时实验室环境中进行动手实作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Greenplum 是一个基于 PostgreSQL 的开源大规模并行数据平台，专为高级分析和大型数据仓储设计。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对中级管理员，旨在帮助他们有效安装、配置和管理 Greenplum 环境，包括管理系统更新和函式库。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置生产就绪的 Greenplum 集群。
• 安全地管理系统更新和应用补丁。
• 处理 Greenplum 函式库管理，用于分析和扩展。
• 排除故障并监控 Greenplum 系统。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 在受控实验室环境中实际操作 Greenplum。
• 专注于集群设置、升级工作流程和系统扩展的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您的环境或数据平台为本课程定制培训，请联系我们安排。

这种以讲师为主导的<现场培训>（在线或现场）面向希望优化数据处理工作流程、确保数据完整性并实施能够处理现代大数据应用程序复杂性的强大数据湖仓一体解决方案的高级数据专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 深入了解 Iceberg 的架构，包括元数据管理和文件布局。
• 配置 Iceberg 以在各种环境中实现最佳性能，并将其与多个数据处理引擎集成。
• 管理大规模 Iceberg 表，执行复杂的架构更改，并处理分区演变。
• 掌握优化大型数据集查询性能和数据扫描效率的技术。
• 实施机制以确保数据一致性、管理事务保证和处理分布式环境中的故障。

这种以讲师为主导的 <>loc（在线或远程）实时培训面向希望获得有效利用 Apache Iceberg 管理大规模数据集、确保数据完整性和优化数据处理工作流程所需的知识和技能的初级数据专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 全面了解 Apache Iceberg 的架构、功能和优势。
• 了解表格式、分区、架构演变和时间旅行功能。
• 在不同的环境中安装和配置 Apache Iceberg。
• 创建、管理和操作 Iceberg 表。
• 了解将数据从其他表格式迁移到 Iceberg 的过程。

这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望提高数据架构、治理、云计算和大数据技术技能的中级 IT 专业人员，以有效管理和分析大型数据集以在组织内进行数据迁移。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解各种数据架构的基本概念和组件。
• 全面了解数据治理原则及其在监管环境中的重要性。
• 实施和管理数据治理框架，例如 Dama 和 Togaf。
• 利用云平台实现高效的数据存储、处理和管理。

这种由讲师指导的 中关村（远程或远程）实时培训面向希望了解如何使用 Azure Data Lake Storage Gen2 实现有效数据分析解决方案的中级数据工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Azure Data Lake Storage Gen2 的体系结构和主要功能。
• 优化数据存储和访问，提高成本和性能。
• 将 Azure Data Lake Storage Gen2 与其他 Azure 服务集成，以进行分析和数据处理。
• 使用 Azure Data Lake Storage Gen2 API 开发解决方案。
• 解决常见问题并优化存储策略。

这种以讲师为主导的中关村现场培训（现场或远程）面向希望从管理和开发角度全面了解IBM DataStage的中级IT专业人员，使他们能够在各自的工作场所有效地管理和利用此工具。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 DataStage 的核心概念。
• 了解如何有效地安装、配置和管理 DataStage 环境。
• 连接到各种数据源，并从数据库、平面文件和外部源高效提取数据。
• 实施有效的数据加载技术。

这是由讲师指导的中关村（线上或线下）培训，针对希望利用Apache Kylin构建即时数据仓库并对大规模数据集进行多维分析的中级大数据专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置Apache Kylin以处理即时流数据源。
• 设计和构建用于批处理和流数据的OLAP立方体。
• 使用Kylin的SQL界面执行具有亚秒级延迟的复杂查询。
• 将Kylin与BI工具集成，以实现互动式数据可视化。
• 在Kylin中有效优化性能并管理资源。

此讲师指导的中关村（线上或线下）培训课程针对中级数据库管理员、开发人员和分析师，旨在帮助他们掌握SQL的高级功能，以进行复杂的数据操作和数据库管理。

培训结束时，学员将能够：

• 使用联合查询、子查询和复杂联接进行高级查询操作。
• 精确地添加、更新和删除数据、表、视图和索引。
• 通过事务确保数据完整性，并操作数据库结构。
• 高效创建和管理数据库，实现稳健的数据存储和检索。

这种讲师指导的现场培训在 中关村（在线或现场）进行，面向希望提高 Oracle SQL 开发和管理技能的中级资料库专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 构建和优化复杂的 SQL 查询。
• 使用 Oracle SQL 工具高效管理资料库。
• 在资料库开发和维护中应用最佳实践。
• 在 Oracle 环境中管理使用者访问和资料库安全性。

Amazon Redshift 是 AWS 中基于云的 PB 级数据仓库服务。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习 Amazon Redshift 的基础知识。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装与设定Amazon Redshift
• 使用 Amazon Redshift 载入、配置、部署、查询和可视化数据

观众

• 开发人员
• IT 专业人员

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

注意

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

该课程是数据科学家技能集（领域：数据和技术）的一部分。

在这个由 中关村 讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何构建 Data Vault。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Data Vault 2.0 背后的架构和设计概念，以及它与 Big Data、NoSQL 和 AI 的交互。
• 使用数据保险库技术对数据仓库中的历史数据进行审计、跟踪和检查。
• 开发一致且可重复的 ETL（提取、转换、载入）流程。
• 构建和部署高度可扩展且可重复的仓库。

Apache Druid是一个用Java编写的开源，面向列的分布式数据存储。它旨在快速获取大量事件数据，并对该数据执行低延迟OLAP查询。德鲁伊通常用于商业智能应用程序，以分析大量的实时和历史数据。它还非常适合为最终用户提供快速，交互式分析仪表板。德鲁伊被阿里巴巴，Airbnb， Cisco ，eBay，Netflix，Paypal和雅虎等公司使用。

在这个由讲师指导的实时课程中，我们探讨了数据仓库解决方案的一些局限性，并讨论了德鲁伊如何能够补充这些技术以形成灵活且可扩展的流分析堆栈。我们通过许多示例，为参与者提供在实验室环境中实施和测试基于德鲁伊的解决方案的机会。

课程格式

• 部分讲座，部分讨论，繁重的实践练习，偶尔的测试来衡量理解

这种以讲师为主导的中关村现场培训（现场或远程）针对的是希望设置Greenplum Database商业智能和数据仓库解决方案的管理员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Greenplum满足加工需求。
• 执行ETL操作进行数据处理。
• 利用现有的查询处理基础结构。