| Tytuł: | Tworzenie platform Big Data z wykorzystaniem technologii z rodziny Apache |
| Kod: | BigDataML-Apache |
| Kategoria: | BigData, streaming i Machine Learning |
| Forma: | 50% wykłady 50% ćwiczenia |
| Czas trwania: | 3 dni |
| Odbiorcy: | analitycy, architekci, developerzy |
| Zapisy: |
Indywidualne zamówienie i dopasowanie dla grupy. |
| Logistyka: |
W siedzibie klienta lub w innym dowolnym miejscu. |
Celem szkolenia jest zdobycie praktycznej wiedzy w rozwiązaniach Big Data.
Nauczymy się wykorzystywać popularne technologie Big Data (Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow oraz Apache Druid ). Dowiemy się jak zbudować złożone systemy Big Data od zera. Warsztaty praktyczne stanowią główny punkt szkolenia
Program Szkolenia
Program jest ramą w jakiej możemy się poruszać merytorycznie - program dla konkretnego szkolenia dedykowanego ustalamy z grupą na podstawie analizy przed-szkoleniowej.-
Przegląd rozwiązań Big Data z rodziny Apache oraz wprowadzenia do przetwarzania danych- Przegląd rozwiązań Big Data z rodziny Apache
- Scala for Big Data
- Case Class, Traits
- Tuples
- Lazy evaluation
- Interpolacja ciągów
- Pattern matching
- Companion object
- Kolekcje i przekształcenia
- For comprehension, mapowania
- Try / Either/ Option
- Implicits
- Case Class, Traits
- Apache Spark - wprowadzenia
- RDD, DataFrame, Dataset
- Lazy evaluation
- Transformacje i akcje
- Spark vs Hadoop
- DataFrame vs Dataset API
- RDD, DataFrame, Dataset
- Przegląd rozwiązań Big Data z rodziny Apache
-
Przetwarzanie danych z wykorzystaniem Apache Spark oraz nowoczesna hurtownia danych - Apache Druid- Warsztaty: Spark - jak wzbogacić swoje dane?
- Apache Spark - architektura i optymalizacje
- Architektura (driver, worker, executor...)
- Optymalizacja jobów i parametrów
- Deployment
- Shuffling
- Typowe błędy - key-skew,serializacja, OOM
- Broadcast, repartition, caching, execution plans, optymalizacja
- Spark internals - joins, group by
- Architektura (driver, worker, executor...)
- Apache Druid
- Architektura
- Struktury danych
- Zarządzanie komponentami
- Druid i platformy Big Data oparte na Apache Hadoop
- Przetwarzanie real-time i batch
- Architektura
- Warsztaty: Spark - jak wzbogacić swoje dane?
-
Streaming i orkiestracja- Apache Kafka
- Wzorzec Pub/Sub. Różnica pomiędzy modelami push oraz pull
- Architektura
- Topicki
- Producent i konsument Kafkowy
- Analiza skalowalności systemu opartego o Apache Kafka
- Grupy konsumenckie
- Replikacja i retencja
- Zookeeper
- Wzorzec Pub/Sub. Różnica pomiędzy modelami push oraz pull
- Apache Airflow
- Automatyzacja przetwarzania
- Tworzenie data pipeline - Definiowanie Acyklicznych Grafów Skierowanych Przetwarzania (DAG)
- Architektura
- Automatyzacja przetwarzania
- Apache Kafka
Pobierz program w formacie PDF