Основы Hadoop
Длительность
24 ак.ч.
Локация
Онлайн
Код
EAS-015
16.10.2023 - 20.10.2023
41 500 руб.
* Для физических лиц действует скидка 10% Закажите корпоративное обучение с учетом ваших потребностей
Описание
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.
После прохождения курса выдается
удостоверение о повышении квалификации государственного образца
удостоверение о повышении квалификации государственного образца
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.
Разбираемые темы
-
1. Основные концепции современной архитектуры данных (теория 1 ч)
- Архитектура, репликация, чтение и запись данных, команды HDFS;
- Практика: подключение к кластеру, работа с файловой системой из shell и Hue.
-
2. HDFS: Hadoop Distributed File System (теория 2 ч, практика 1 ч)
- Практика: запуск приложений.
-
3. Парадигма MapReduce и ее реализация на Java и в Hadoop Streaming (теория 2 ч, практика 1 ч)
- Архитектура YARN, запуск приложений в YARN;
- Практика: запуск приложений и наблюдение за кластером через UI.
-
4. YARN: управление распределенным выполнением приложений (теория 1 ч, практика 1 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.
-
5. Введение в Hive (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.
-
6. Введение в Spark (теория 2 ч, практика 3 ч)
- Spark Streaming, Spark Structured Streaming, Flink;
- Практика: чтение/обработка/запись потоков между Kafka, реляционной БД и файловой системой.
-
7. Введение в потоковую обработку данных (теория 2 ч, практика 1 ч)
- Архитектура, язык запросов;
- Практика (HBase shell): запись и чтение данных.
-
8. Введение в HBase (теория 1 ч, практика 1 ч)
Раcписание курсов
Вид:
Тренеры
Брейман Александр
Эксперт в области разработки и архитектуры ПО
С 1994 г. преподает дисциплины, связанные с управлением данными, проектированием информационных систем и разработкой программного обеспечения.
С 2014 г. Александр является штатным экспертом Luxoft Training по направлению «Разработка и архитектура ПО, СУБД Oracle», где занимается проведением тренингов, разработкой тренинговых программ и развитием данного направления.
Александр – кандидат технических наук, доцент. С 1991 г. занимается разработкой информационных и коммуникационных систем, за это время прошел путь от программиста до начальника отдела информационных систем.
С 1994 г. преподает дисциплины, связанные с управлением данными, проектированием информационных систем и разработкой программного обеспечения.
С 2014 г. Александр является штатным экспертом Luxoft Training по направлению «Разработка и архитектура ПО, СУБД Oracle», где занимается проведением тренингов, разработкой тренинговых программ и развитием данного направления.
О проектах:
Александр занимается разработкой учебных программ, чтением лекций, проведением семинаров, практических и лабораторных работ. Под его руководством уже не один десяток специалистов успешно защитили выпускные квалификационные работы бакалавра и магистерские диссертации.
Среди его кейсов работа в ЗАО «ТИТАН МЕТА», Московском государственном университете приборостроения и информатики, Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» и Luxoft Training.
Курсы, сертификаты, членство в профессиональных организациях:
2009 г. — повышение квалификации в Московском государственном университете приборостроения и информатики по программе «Информационная компетентность в профессиональной деятельности преподавателя вуза».
2011 г. — повышение квалификации в Информационно-Вычислительном Центре Московского энергетического института (технического университета) по программе «Современные технологии построения баз данных на примере Microsoft SQL Server 2008. Web-приложения и современные средства разработки. Современные технологии построения компьютерных сетей с использованием Microsoft Windows Server 2008 R2».
Александр является членом организаций:
-
IEEE, IEEE Computer Society (Institute of Electrical and Electronics Engineers / Институт инженеров электротехники и электроники).
-
ACM, ACM SIGMOD (Association for Computing Machinery / Ассоциация вычислительной техники).
Отзывы (9)
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
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.
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.
Онлайн:
18.09.2023 - 27.09.2023
