Building Batch Data Analytics Solutions on AWS (BBDAS)

 

Kursüberblick

In diesem Kurs lernen Sie die Erstellung von Batch-Datenanalyselösungen mit Amazon EMR, einem verwalteten Apache Spark- und Apache Hadoop-Service der Enterprise-Klasse. Sie lernen, wie Amazon EMR mit Open-Source-Projekten wie Apache Hive, Hue und HBase und mit AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lake Formation integriert wird. Der Kurs behandelt die Komponenten Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung im Kontext von Spark und Hadoop. Sie lernen die Verwendung von EMR Notebooks zur Unterstützung von Analyse- und Machine Learning-Arbeitslasten. Sie werden auch lernen, die besten Praktiken für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon EMR anzuwenden.

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Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an:

  • Ingenieure für Datenplattformen
  • Architekten und Betreiber, die Datenanalyse-Pipelines aufbauen und verwalten

Zertifizierungen

Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:

Voraussetzungen

Teilnehmer mit mindestens einem Jahr Erfahrung im Umgang mit Open-Source-Datenframeworks wie Apache Spark oder Apache Hadoop profitieren von diesem Kurs.

Kursziele

In diesem Kurs werden Sie lernen:

  • Vergleichen Sie die Funktionen und Vorteile von Data Warehouses, Data Lakes und modernen Datenarchitekturen
  • Entwurf und Implementierung einer Lösung für die Batch-Datenanalyse
  • Identifizierung und Anwendung geeigneter Techniken, einschließlich Komprimierung, zur Optimierung der Datenspeicherung
  • Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Daten
  • Auswahl der geeigneten Instanz- und Knotentypen, Cluster, der automatischen Skalierung und der Netzwerktopologie für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall
  • Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die für die Gewinnung verwertbarer Geschäftseinblicke erforderlich sind
  • Sichere Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
  • Überwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben
  • Anwendung bewährter Kostenmanagementverfahren

Kursinhalt

Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline
  • Anwendungsfälle der Datenanalyse
  • Nutzung der Datenpipeline für Analysen
Modul 1: Einführung in Amazon EMR
  • Verwendung von Amazon EMR in Analyselösungen
  • Amazon EMR-Cluster-Architektur
  • Interaktive Demo 1: Starten eines Amazon EMR-Clusters
  • Strategien für das Kostenmanagement
Modul 2: Datenanalyse-Pipeline mit Amazon EMR: Ingestion und Speicherung
  • Speicheroptimierung mit Amazon EMR
  • Techniken für die Datenübernahme
Modul 3: Leistungsstarke Batch-Datenanalyse mit Apache Spark auf Amazon EMR
  • Apache Spark auf Amazon EMR Anwendungsfälle
  • Warum Apache Spark auf Amazon EMR
  • Spark-Konzepte
  • Interaktive Demo 2: Verbinden mit einem EMR-Cluster und Ausführen von Scala-Befehlen mit der Spark-Shell
  • Umwandlung, Verarbeitung und Analyse
  • Verwendung von Notebooks mit Amazon EMR
  • Praxisübung 1: Datenanalyse mit niedriger Latenz mit Apache Spark auf Amazon EMR
Modul 4: Verarbeitung und Analyse von Batch-Daten mit Amazon EMR und Apache Hive
  • Verwendung von Amazon EMR mit Hive zur Verarbeitung von Stapeldaten
  • Umwandlung, Verarbeitung und Analyse
  • Praxisübung 2: Batch-Datenverarbeitung mit Amazon EMR und Hive
  • Einführung in Apache HBase auf Amazon EMR
Modul 5: Serverlose Datenverarbeitung
  • Serverlose Datenverarbeitung, -umwandlung und -analyse
  • Verwendung von AWS Glue mit Amazon EMR-Arbeitslasten
  • Praxisübung 3: Orchestrierung der Datenverarbeitung in Spark mit AWS Step Functions
Modul 6: Sicherheit und Überwachung von Amazon EMR-Clustern
  • Sicherung von EMR-Clustern
  • Interaktive Demo 3: Client-seitige Verschlüsselung mit EMRFS
  • Überwachung und Fehlerbehebung von Amazon EMR-Clustern
  • Demo: Überprüfung der Apache Spark-Cluster-Historie
Modul 7: Entwurf von Batch Data Analytics-Lösungen
  • Anwendungsfälle der Batch-Datenanalyse
  • Tätigkeit: Entwurf eines Arbeitsablaufs für die Batch-Datenanalyse
Modul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS
  • Moderne Datenarchitekturen

Preise & Trainingsmethoden

Online Training

Dauer
1 Tag

Preis
  • 750,– €
Classroom Training

Dauer
1 Tag

Preis
  • Österreich: 750,– €
  • Deutschland: 750,– €
  • Schweiz: CHF 850,–

Kurstermine

Instructor-led Online Training:   Kursdurchführung online im virtuellen Klassenraum.
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutsch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)   ±1 Stunde

Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)

Englisch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)   ±1 Stunde

Online Training Zeitzone: British Summer Time (BST)
Online Training
Klassenraum-Option: Kairo, Ägypten
Zeitzone: Osteuropäische Sommerzeit (OESZ)
Online Training Zeitzone: Greenwich Mean Time (GMT)

2 Stunden Differenz

Online Training
Klassenraum-Option: Dubai, Vereinigte Arabische Emirate
Zeitzone: Gulf Standard Time (GST)
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Europa

Italien

Mailand
Rom
Mailand