Einstieg in Big Data mit Hadoop

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NE09
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  • Entstehung Hadoop
  • Wie funktioniert MapReduce? Was sind die Vor- und Nachteile?
  • Aufbau eines Hadoop Clusters (fertige Distributionen und Eigenbau, Hardware Anforderungen)
  • Funktion des HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • Hadoop Streaming (schreiben von Beispiel Jobs mit einfachen Shell Scripten)
  • Hive - ein Tool, das SQL ähnliche Anweisungen in skalierbare Hadoop Jobs übersetzt
  • Kurzvorstellung von weiteren Tools (z.B. HBase, Pig, ...)
  • Java Entwicklung mit/für Hadoop
  • Praxisbeispiele
  • IT Architekten
  • Applikations Entwickler/Verantwortliche
  • Datenbank Entwickler- Administratoren
  • Linux Grundkenntnisse
  • Java Grundkenntnisse
  • Scripting Grundkenntnisse (shell, python, perl)
  • SQL Grundkenntnisse
  • Wie entwickelt man Softwarelösungen für Hadoop?
  • Was sind die Vor- und Nachteile von Hadoop? (vor allem auch im Vergleich mit relationalen Datenbanken)
  • Welche (ganz neuen) Einsatzmöglichkeiten ergeben sich durch Big Data Frameworks?
  • Welche Applikationen sollten auf Hadoop migriert werden (um Kosten einzusparen, um besser zu skalieren, um einen stabileren Betrieb zu gewährleisten, ...)


  • Interaktiven Präsenzunterricht mit praxiserfahrenen und zertifizierten Trainern
  • Kurssprache ist Deutsch
  • Lernen an Einzelarbeitsplätzen in modernen Schulungsräumen mit hohem Technikstandard
  • Theoretische und praktische Module
  • inkl. Verpflegung

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Individuelle Trainings

Einstieg in Big Data mit Hadoop können Sie als klassischen Präsenzunterricht buchen. Darüber hinaus bieten wir den Kurs auch in anderen Trainingsformen an. Gerne informieren wir Sie persönlich und unverbindlich über die Details. Bitte wählen Sie das Angebot, eine Mehrfachauswahl ist möglich.

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Präsenzunterricht
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Inhouse Training
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Einzelcoaching
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Firmentraining
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Floor Walking
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