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Building Batch Data Analytics Solutions on AWS

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Seminarinhalte

Ziele

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In diesem Kurs werden Sie lernen: Vergleichen Sie die Funktionen und Vorteile von Data Warehouses, Data Lakes und modernen Datenarchitekturen Entwurf und Implementierung einer Lösung für die Batch-Datenanalyse Identifizierung und Anwendung geeigneter Techniken, einschließlich Komprimierung, zur Optimierung der Datenspeicherung Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Daten Auswahl der geeigneten Instanz- und Knotentypen, Cluster, der automatischen Skalierung und der Netzwerktopologie für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die für die Gewinnung verwertbarer Geschäftseinblicke erforderlich sind Sichere Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung Überwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben Anwendung bewährter Kostenmanagementverfahren

Inhalte

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Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

  • Anwendungsfälle der Datenanalyse
  • Nutzung der Datenpipeline für Analysen


Modul 1: Einführung in Amazon EMR

  • Verwendung von Amazon EMR in Analyselösungen
  • Amazon EMR-Cluster-Architektur
  • Interaktive Demo 1: Starten eines Amazon EMR-Clusters
  • Strategien für das Kostenmanagement


Modul 2: Datenanalyse-Pipeline mit Amazon EMR: Ingestion und Speicherung

  • Speicheroptimierung mit Amazon EMR
  • Techniken für die Datenübernahme


Modul 3: Leistungsstarke Batch-Datenanalyse mit Apache Spark auf Amazon EMR

  • Apache Spark auf Amazon EMR Anwendungsfälle
  • Warum Apache Spark auf Amazon EMR
  • Spark-Konzepte
  • Interaktive Demo 2: Verbinden mit einem EMR-Cluster und Ausführen von Scala-Befehlen mit der Spark-Shell
  • Umwandlung, Verarbeitung und Analyse
  • Verwendung von Notebooks mit Amazon EMR
  • Praxisübung 1: Datenanalyse mit niedriger Latenz mit Apache Spark auf Amazon EMR


Modul 4: Verarbeitung und Analyse von Batch-Daten mit Amazon EMR und Apache Hive

  • Verwendung von Amazon EMR mit Hive zur Verarbeitung von Stapeldaten
  • Umwandlung, Verarbeitung und Analyse
  • Praxisübung 2: Batch-Datenverarbeitung mit Amazon EMR und Hive
  • Einführung in Apache HBase auf Amazon EMR


Modul 5: Serverlose Datenverarbeitung

  • Serverlose Datenverarbeitung, -umwandlung und -analyse
  • Verwendung von AWS Glue mit Amazon EMR-Arbeitslasten
  • Praxisübung 3: Orchestrierung der Datenverarbeitung in Spark mit AWS Step Functions


Modul 6: Sicherheit und Überwachung von Amazon EMR-Clustern

  • Sicherung von EMR-Clustern
  • Interaktive Demo 3: Client-seitige Verschlüsselung mit EMRFS
  • Überwachung und Fehlerbehebung von Amazon EMR-Clustern
  • Demo: Überprüfung der Apache Spark-Cluster-Historie


Modul 7: Entwurf von Batch Data Analytics-Lösungen

  • Anwendungsfälle der Batch-Datenanalyse
  • Tätigkeit: Entwurf eines Arbeitsablaufs für die Batch-Datenanalyse


Modul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS

  • Moderne Datenarchitekturen

Badge

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Vorkenntnisse

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Teilnehmer mit mindestens einem Jahr Erfahrung im Umgang mit Open-Source-Datenframeworks wie Apache Spark oder Apache Hadoop profitieren von diesem Kurs. Zertifizierungen Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum: AWS Certified Data Engineer - Associate Der Preis für den Prüfungsvoucher i. H. von 300,00 € (exkl. MwSt.) und die Bearbeitungsgebühr i. H. von 20,00 € (exkl. MwSt.) sind im Gesamtpreis enthalten.

Zielgruppe

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Dieser Kurs richtet sich an: Ingenieure für Datenplattformen Architekten und Betreiber, die Datenanalyse-Pipelines aufbauen und verwalten

Methoden

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KONTAKT

Martin Heubeck

Sales Gruppenseminare und Inhouse
Mo – Fr 8:00 – 17:00 Uhr
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+49 891 22216949
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