Formation Zeppelin for Interactive Data Analytics

Code formation

zeppelin

Durée

14 heures (généralement 2 jours pauses comprises)

Pré requis

  • An understanding of big data concepts
  • Experience with Spark and Hadoop
  • Experience with the command line

Aperçu

Apache Zeppelin est un bloc-notes basé sur le Web pour la capture, l'exploration, la visualisation et le partage de données basées sur Hadoop et Spark Cette formation en ligne, introduite en classe, présente les concepts de l'analyse interactive des données et guide les participants à travers le déploiement et l'utilisation de Zeppelin dans un environnement à utilisateur unique ou multi-utilisateur À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Zeppelin Développer, organiser, exécuter et partager des données dans une interface basée sur un navigateur Visualisez les résultats sans faire référence à la ligne de commande ou aux détails du cluster Exécuter et collaborer sur de longs workflows Travailler avec un certain nombre de plugin language / dataprocessingbackends, tels que Scala (avec Apache Spark), Python (avec Apache Spark), SQL Spark, JDBC, Markdown et Shell Intégrez Zeppelin avec Spark, Flink et Map Reduce Instances multi-utilisateurs sécurisées de Zeppelin avec Apache Shiro Public Les ingénieurs de données Analystes de données Les scientifiques de données Les développeurs de logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Machine Translated

Plan du cours

Introduction

Installing and Configuring Zeppelin

Overview of Zeppelin Features and Architecture

Navigating the Browser Interface

Understanding the Data Analysis Workflow

Organizing Data for Analysis

Visualizing Data

Sharing Data and Collaborating with Other Analysists

Working with Plug-ins

Backend Data Processing

Working with Scala and Apache Spark

Working with Python and Apache Spark

Working with Spark SQL

Working with JDBC

Using Markdown and Shell

Integrating Zeppelin with Spark, Flink and Map Reduce

Setting up and Securing Multi-user Instances

Troubleshooting

Summary and Conclusion

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