О чём курс
Этот тренинг дает представление об устройстве Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де-факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных фреймворком YARN, управляющим параллельным выполнением приложений на кластерети сопутствующими проектами, составляющими экосистему Hadoop: Hive, Spark, HBase.
Цели
- Понимать ключевые концепции и архитектуру Hadoop;
- Получить представление об экосистеме, сложившейся вокруг Hadoop, и ее ключевых компонентах;
- Уметь записывать и читать данные в/из HDFS;
- Понимать устройство MapReduce-программ;
- Уметь обращаться к табличным данным с использованием Hive;
- Уметь обращаться к табличным данным с использованием Spark SQL/DataFrame в пакетном режиме;
- Уметь обрабатывать потоки данных с использованием Spark Structured Streaming;
- Уметь использовать HBase для низколатентного сохранения и чтения данных.
Целевая аудитория
Разработчики, архитекторы, разработчики баз данных, администраторы баз данных.
Предварительная подготовка
Умение работать в командной оболочке Unix/Linux (bash). Опыт работы с базами данных желателен, но не обязателен.
Темы курса
01
1. Основные концепции современной архитектуры данных (теория – 1 ч.).
⠀
02
2. HDFS: Hadoop Distributed File System (теория – 2 ч., практика – 1 ч.)
- Архитектура, репликация, чтение и запись данных, команды HDFS.
- Практика: подключение к кластеру, работа с файловой системой из shell и Hue.
03
3. Парадигма MapReduce и ее реализация на Java и в Hadoop Streaming (теория – 2 ч., практика – 1 ч.).
- Практика: запуск приложений.
04
4. YARN: управление распределенным выполнением приложений (теория – 1 ч., практика – 1 ч.)
- Архитектура YARN, запуск приложений в YARN.
- Практика: запуск приложений и наблюдение за кластером через UI.
05
5. Введение в Hive (теория – 2 ч., практика – 3 ч.).
- Архитектура, метаданные таблиц, форматы файлов, язык запросов HiveQL.
- Практика (Hue, hive, beeline, Tez UI): создание таблиц, чтение и запись CSV, Parquet, ORC, партиционирование, SQL-запросы с агрегацией и соединениями.
06
6. Введение в Spark (теория – 2 ч., практика – 3 ч.).
- DataFrame/SQL, метаданные, форматы файлов, источники данных, RDD.
- Практика (Zeppelin, Spark UI): чтение и запись из БД (JDBC), CSV, Parquet, партиционирование, SQL-запросы с агрегацией и соединениями, планы выполнения запросов, мониторинг.
07
7. Введение в потоковую обработку данных (теория – 2 ч., практика – 1 ч.).
- Spark Streaming, Spark Structured Streaming, Flink.
- Практика: чтение/обработка/запись потоков между Kafka, реляционной БД и файловой системой.
08
8. Введение в HBase (теория – 1 ч., практика – 1 ч.).
- Архитектура, язык запросов.
- Практика (HBase shell): запись и чтение данных.
09
Всего: теория – 13 ч. (54%), практика – 11 ч. (46%)
Записаться на курс
44 000 ₽
39 600 ₽ — для физ. лиц
Юр. лицо — 44 000 ₽
Физ. лицо — 39 600 ₽
Открытая дата
Отзывы о курсе
Отзывы учеников
Для меня очень полезным было рассмотрение архитектуры технологий, относящихся к Hadoop; понимание плюсов и минусов использования Hadoop, областей применения данных технологий. Очень понравился стиль изложения материала, метод преподавания тренера, эмоциональные ударения, удержание внимания аудитории.
Отличный тренинг. Получил общее понимание Hadoop и приложений из его экосистемы. Узнал цели использования, плюсы, минусы и т.п. Основы Spark и его преимущества/недостатки по сравнению с Hadoop. Спасибо!
Отличный курс: комплексный подход к изложению: доступно, понятно, кратко, с примерами. Общий обзор продуктов, интересные реальные примеры. Особенно описание внутреннего устройства hdfs, Vanilla Hadoop, Apache Spark.
Очень приятные впечатления от курса - от организации до наполнения. Обучение позволило собрать воедино разрозненные обрывки знаний и в дискуссиях с коллегами и тренером - повысить компетенцию.
Насыщенность курса превысила ожидания. Помимо верхнеуровневой архитектуры удалось познакомиться и с более низкоуровневыми особенностями и подходами к реализации и использованию.
Тренингом очень доволен, качественное погружение в интересующие аудиторию детали, алгоритмы. Тренер активно работает с аудиторией, грамотно и доступно преподносит материал.
Для меня это был полезный курс. Я узнал, как устроены компоненты больших данных, и получил практический опыт их использования. В общем, очень понравилась практическая часть – это большой «плюс» тренинга. Отдельно спасибо за блоки с информацией про историю развития Hadoop, общее понимание технологий и экосистемы. Это было интересно, рекомендую.
Хороший курс. Все темы были для меня чем-то новым, но интересным и полезным. В целом было много теории и упор на основные механизмы, но нам дали возможность потренироваться на стендах, выполнить домашние задания и разобрать их вместе с тренером. После курса для меня многое стало понятным, и я вдохновился на дальнейшее самообучение – это главное!
Все хорошо. Самая полезная часть курса – это информация про то, что представляет из себя хауоп, как его установить и конфигурировать, материалы о командах HDFS, вендорах и других составляющих (нам рассказали про Pig, Hive, Sqoop, Flume и др.). Я думаю, что этот курс, подходит для разработчиков или инженеров по обработке данных, которые строят инфраструктуру, поэтому, могу смело рекомендовать им обучение.
Связанные курсы
EAS-017
26 часов
Основы Apache Spark
Этот тренинг дает представление об основных понятиях фреймворка Apache Spark и методах его использования для разработки приложений, обрабатывающих данные. Мы рассмотрим применение этого фреймворка для автоматической генерации кода и его распределенного выполнения. Слушатели научатся работать с файлами данных в различных форматах (CSV, Json, Avro, Parquet) в приложениях на Spark, используя SQL и DataFrame. Кроме того, речь пойдет о загрузке данных с внешних хранилищ и во внешние хранилища, такие как Cassandra, Kafka, Postgres и S3. Практические упражнения выполняются на языке Python с использованием веб-ноутбуков Jupyter.
от Middle
47 300 ₽
EAS-024
24 часа
Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень
Тренинг даёт подробное представление о внутреннем устройстве и функционировании фреймворка Apache Spark – как Spark Core (RDD), так и Spark SQL и Spark Streaming.
от Senior
51 900 ₽
Наши ученики работают в:
Наши клиенты
