- Leren door doen
- Trainers met praktijkervaring
- Klassikale trainingen
- Gedetailleerd cursusmateriaal
- Duidelijke inhoudsbeschrijving
- Maatwerk inhoud mogelijk
- Trainingen die doorgaan
- Kleine groepen
Module 1 : Hadoop Intro | Module 2 : Java API | Module 3 : HDFS |
| Big Data Handling No SQL Comparison to Relational DB Hadoop Eco-System Hadoop Distributions Pseudo-Distributed Installation Namenode Safemode Namenode High Availability Secondary Namenode Hadoop Filesystem Shell | Create via Put method Read via Get method Update via Put method Delete via Delete method Create Table Drop Table Scan API Scan Caching Scan Batching Filters | Hadoop Environment Hadoop Stack Hadoop Yarn Distributed File System HDFS Architecture Parallel Operations Working with Partitions RDD Partitions HDFS Data Locality DAG (Direct Acyclic Graph) |
Module 4 : Hbase Key Design | Module 5 : MapReduce | Module 6 : Submitting Jobs |
| Storage Model Querying Granularity Table Design Tall-Narrow Tables Flat-Wide Tables Column Family Column Qualifier Storage Unit Querying Data by Timestamp Querying Data by Row-ID Types of Keys and Values SQL Access | MapReduce Model MapReduce Theory YARN and MapReduce 2.0 Daemons MapReduce on YARN single node MapReduce framework Tool and ToolRunner GenericOptionsParser Running MapReduce Locally Running MapReduce on Cluster Packaging MapReduce Jobs MapReduce CLASSPATH Decomposing into MapReduce | MapReduce Job Using JobControl class Joining data-sets User Defined Functions Logs and Web UI Input and Output Formats Anatomy of Mappers Reducers and Combiners Partitioners and Counters Speculative Execution Distributed Cache YARN Components |
Module 7 : Hadoop Streaming | Module 8 : Utilities | Module 9 : Hive |
| Implement a Streaming Job Contrast with Java Code Create counts in Streaming App Text Processing Use Case Key Value Pairs $yarn command Using Pipes | ZooKeeper Scoop Introduce Oozie Deploy and Run Oozie Workflow Pig Overview Execution Modes Developing Pig Script | Hive Concepts Hive Clients Table Creation and Deletion Loading Data into Hive Partitioning Bucketing Joins |
De cursus Hadoop voor Big Data is bedoeld voor developers, data analisten en anderen die willen leren met hoe je data kunt verwerken met Hadoop.
Om aan deze cursus deel te nemen is kennis van programmeren in Java en databases bevorderlijk voor de begripsvorming. Voorafgaande kennis van Java of Hadoop is niet nodig.
De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties. Illustratieve demo’s worden gebruikt om de behandelde concepten te verduidelijken. Er is voldoende gelegenheid om te oefenen en afwisseling van theorie en praktijk. De cursustijden zijn van 9.30 tot 16.30.
De deelnemers krijgen na het goed doorlopen van de cursus een officieel certificaat Hadoop voor Big Data.
In de cursus Hadoop voor Big Data leren de deelnemers Apache Hadoop te gebruiken voor de opslag en verwerking van grote hoeveelheden data. Hadoop gebruikt een eenvoudig programmeer model in een gedistribueerde omgeving over een cluster van computers.
De architectuur van Hadoop komt uitgebreid aan de orde. Binnen een Hadoop cluster wordt het Hadoop Distributed File System (HDFS) gebruikt als bestandssysteem. HDFS is een horizontaal schaalbaar bestandssysteem dat opgeslagen staat op een cluster van servers. De data wordt gedistribueerd opgeslagen, en het bestandssysteem zorgt automatisch voor replicatie van data over het cluster.
Een belangrijk algoritme voor het verwerken van Data is het MapReduce algorithm en hier wordt uitgebreid aandacht aan besteed. Tenslotte is er aandacht voor tools en utilities die vaak in combinatie met Hadoop worden gebruikt zoals Zookeeper, Scoop, Ozie en Pig.
Al onze cursussen zijn klassikale cursussen waarbij de cursisten aan de hand van een ervaren trainer met diepgaande materie kennis door de stof worden geleid. Theorie wordt steeds afgewisseld met oefeningen.
We doen ook maatwerk en passen dan de cursusinhoud aan op uw wensen. Op verzoek gaan we ook in op uw praktijkcases.
De cursustijden zijn in pricipe van 9.30 tot 16.30. Maar we zijn hierin flexibel. Soms moeten mensen namelijk kinderen naar de opvang brengen of halen en komen andere tijden hun beter uit. In goed overleg kunnen we dan andere cursustijden afspreken.
Wij zorgen voor de computers waarop de cursus gehouden kan worden. Op deze computer is de voor de cursus benodigde software al geinstalleerd. U hoeft geen laptop mee te nemen om aan de cursus te kunnen deelnemen. Als u liever op uw eigen laptop werkt kunt u hem desgewenst meenemen. De benodigde software wordt dan aan het begin van de cursus geinstalleerd.
Onze cursussen worden over het algemeen gegeven met Open Source software zoals Eclipse, IntelliJ, Tomcat, Pycharm, Anaconda en Netbeans. Het digitale cursusmateriaal krijgt u na de cursus mee naar huis.
De cursus is inclusief lunch die we in een restaurantje op loopafstand van het cursuslokaal gebruiken.
De cursussen worden op diverse plaatsen in het land gepland. Een cursus gaat op een locatie door als er zich minimaal 3 mensen voor die locatie inschrijven. Als er inschrijvingen voor verschillende locaties zijn gaat de cursus door op onze hoofdlocatie is Houten net onder Utrecht. Een cursus op onze hoofdlocatie gaat ook door bij 2 inschrijvingen en regelmatig ook bij 1 inschrijving. Overigens doen we ook cursussen op de locatie van de klant als men daar prijs op stelt.
De intellectuele eigendomsrechten van de gepubliceerde cursus inhoud, ook wel aangeduid als infosheet, behoren toe aan SpiralTrain. Het is niet toegestaan de cursusinformatie, de infosheet, te publiceren in schiftelijke dan wel digitale vorm zonder de uitdrukkelijke toestemming van SpiralTrain. Onder de cursus inhoud dient te worden verstaan de beschrijving van de cursus inhoud in zinnen alsmede de indeling van de cursus in modules en onderwerpen in de modules.
Deze bedrijven en instanties waren u al voor:
Deze bedrijven waren u voor:
