Plan du cours
Introduction
Aperçu des caractéristiques et de l'architecture d'Open Studio for Big Data"
Mise en place d'Open Studio pour Big Data
Navigation dans l'interface utilisateur
Comprendre Big Data Composants et connecteurs
Connexion à un Hadoop groupe
Lecture et écriture des données
Traitement des données avec Hive et MapReduce
Analyse des résultats
Améliorer la qualité des Big Data
Construire un pipeline Big Data
Gestion des utilisateurs, des groupes, des rôles et des projets
Déploiement d'Open Studio en production
Monitoring Open Studio
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Compréhension des bases de données relationnelles .
- Une compréhension de l'entreposage de données
- Compréhension des concepts ETL (extraction, transformation, chargement)
Audience
- Professionnels de l'intelligence économique
- Professionnels des bases de données
- SQL Développeurs
- Développeurs ETL
- Architectes de solutions
- Architectes de données
- Professionnels de l'entreposage de données
- Administrateurs et intégrateurs de systèmes
Nos Clients témoignent (3)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Formation - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Formation - Python and Spark for Big Data (PySpark)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.