Microsoft Azure

Data Engineering on Microsoft Azure

Seminar-Konfigurator

Detaillierte Beschreibung

Inhalte
  • 1. Tag
  • Einführung in HDInsight
  • Was ist Big Data?
  • Einführung in Hadoop
  • Arbeiten mit der MapReduce Funktion
  • Einführung in HDInsight
  • Bereitstellen von HDInsight
  • HDInsight Cluster Types
  • Verwaltung über das Azure Portal und Azure PowerShell
  • Benutzer und Berechtigungen
  • Domain-Joined und Non-Domain Joined Clusters
  • Verwaltung über die Azure PowerShell
  • Das Ambari Management UI
  • Das Ranger Admin UI
  • Hive Polices
  • Daten in HDInsight laden
  • Speicher fpr HDInsight
  • Azure Blob und Azure Data Lake Storage
  • Verwenden der Data Loading Tools
  • 2. Tag
  • Troubleshooting und Logging in HDInsight
  • HDInsight Logs
  • YARN Logs
  • Heap Dumps
  • OMS
  • Batch Solutions
  • Apache Hive Storage
  • Data Queries mit Hive und Pig
  • Batch ETL Solutions mit Spark
  • Was ist Spark?
  • ETL mit Spark
  • 3. Tag
  • Daten mit Spark SQL analysieren
  • Interative und interaktive Abfragen
  • Verwenden von Zeppelin und Livy
  • Daten mit Hive und Phoenix analysieren
  • Interaktive Abfragen mit interactive hive
  • Interactive Processing mit Apache Phoenix
  • 4. Tag
  • Stream Analytics
  • Verarbeiten von Streaming Daten
  • Verwalten von Stream Analytics Jobs
  • Implmentierung von Streaming Solutions
  • Aufbau und Bereitstellung eines Kafka Clusters
  • Storm Cluster, Kafka Producer und Power BI Dashboards
  • Publizieren und Nutzen des Kafka Clusters
  • Verwenden von HBase für Storage und Abfrage
  • 5. Tag
  • Real Time Processing Solutions mit Apache Storm
  • Streaming von Daten mit Storm
  • Storm Topologies
  • Spark Streaming Applications erstellen
  • Arbeiten mit Spark Streaming
  • Spark Structured Streaming Applications
  • Erstellen einer Spark Streaming Pipeline
  • Verwenden von DStreams
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