Hadoop for Business Analysts

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

Apache Hadoop è il framework più popolare per l'elaborazione di Big Data Hadoop offre capacità di analisi approfondite e approfondite e sta facendo breccia nel mondo dell'analisi BI tradizionale Questo corso introdurrà un analista ai componenti principali del sistema eco Hadoop e alle sue analisi Pubblico Analisti aziendali Durata tre giorni Formato Lezioni frontali e lezioni in laboratorio .
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Milano
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Piazza Duomo, Via Torino 2, 20123

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Profilo del corso

programming background with databases / SQL
basic knowledge of Linux (be able to navigate Linux command line, editing files with vi / nano)
Lab environment
Zero Install : There is no need to install hadoop software on students’ machines! A working Hadoop cluster will be provided for students.
Students will need the following
an SSH client (Linux and Mac already have ssh clients, for Windows Putty is recommended)
a browser to access the cluster. We recommend Firefox browser with FoxyProxy extension installed

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Opinioni

Materie

  • E-business

Programma

  • Section 1: Introduction to Hadoop
    • hadoop history, concepts
    • eco system
    • distributions
    • high level architecture
    • hadoop myths
    • hadoop challenges
    • hardware / software
    • Labs : first look at Hadoop
  • Section 2: HDFS Overview
    • concepts (horizontal scaling, replication, data locality, rack awareness)
    • architecture (Namenode, Secondary namenode, Data node)
    • data integrity
    • future of HDFS : Namenode HA, Federation
    • labs : Interacting with HDFS
  • Section 3 : Map Reduce Overview
    • mapreduce concepts
    • daemons : jobtracker / tasktracker
    • phases : driver, mapper, shuffle/sort, reducer
    • Thinking in map reduce
    • Future of mapreduce (yarn)
    • labs : Running a Map Reduce program
  • Section 4 : Pig
    • pig vs java map reduce
    • pig latin language
    • user defined functions
    • understanding pig job flow
    • basic data analysis with Pig
    • complex data analysis with Pig
    • multi datasets with Pig
    • advanced concepts
    • lab : writing pig scripts to analyze / transform data
  • Section 5: Hive
    • hive concepts
    • architecture
    • SQL support in Hive
    • data types
    • table creation and queries
    • Hive data management
    • partitions & joins
    • text analytics
    • labs (multiple) : creating Hive tables and running queries, joins , using partitions, using text analytics functions
  • Section 6: BI Tools for Hadoop
    • BI tools and Hadoop
    • Overview of current BI tools landscape
    • Choosing the best tool for the job

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