Corso BDAWS AWS Specialty

Big Data on AWS

Cloud Sistemistica AWS

Descrizione

panoramica del corso:

Cegeka e beSharp propongono il corso Big Data on AWS. In questo corso, verranno presentate le soluzioni per i Big Data basate su cloud come Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis e gli altri servizi della piattaforma per i Big Data di AWS. Verrà illustrato come utilizzare Amazon EMR per elaborare dati con il vasto ecosistema degli strumenti Hadoop quali Hive e Hue. Inoltre, verrà spiegato come creare ambienti per i Big Data, come utilizzare Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena e Amazon Kinesis, e come applicare le best practice per la progettazione di ambienti per i Big Data in modo da ottenere massima sicurezza e costi contenuti.

Destinatari

il corso è rivolto a:

  • Solutions Architect
  • Amministratori SysOps
  • Data scientist
  • Analisti di dati

Obiettivi

al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Adattare le soluzioni AWS all'interno di un ecosistema dei Big Data
  • Utilizzare Apache Hadoop nell'ambito di Amazon EMR
  • Identificare i componenti di un cluster Amazon EMR, e quindi ad avviarlo e configuralo
  • Utilizzare i quadri di programmazione comuni disponibili per Amazon EMR, tra cui Hive, Pig e streaming
  • Migliorare la facilità d'uso di Amazon EMR utilizzando Hadoop User Experience (Hue)
  • Utilizzare analisi in memoria con Apache Spark in Amazon EMR
  • Scegliere le opzioni di storage dei dati AWS opportune
  • Individuare i vantaggi dell'uso di Amazon Kinesis per un'elaborazione dei Big Data quasi in tempo reale
  • Sfruttare Amazon Redshift per archiviare e analizzare i dati in modo efficiente
  • Spiegare e gestire i costi e la sicurezza di una soluzione per Big Data
  • Selezionare le opzioni più adatte in materia di acquisizione, trasferimento e compressione dei dati
  • Sfruttare Amazon Athena per analisi di query ad hoc
  • Utilizzare AWS Glue per automatizzare l'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL) dei carichi di lavoro.
  • Utilizzare software di visualizzazione per creare grafici con dati e query utilizzando Amazon QuickSight

Pre-requisiti

per partecipare al corso:

  • Familiarità di base con le tecnologie di Big Data, tra cui Apache Hadoop, MapReduce, HDFS e query SQL/NoSQL
  • Gli studenti devono completare la formazione web di Big Data Technology Fundamentals o avere un'esperienza equivalente
  • Conoscenza del lavoro dei servizi AWS di base e dell'implementazione del cloud pubblico
  • Gli studenti devono completare il corso AWS Technical Essentials (AWSE) o avere un'esperienza equivalente
  • Conoscenza di base del data warehousing, dei sistemi di database relazionali e della progettazione di database

Modulo 1

  • Overview of Big Data
  • Ingestion, Transfer, and Compression
  • Storage Solutions
  • Storing and Querying Data on DynamoDB
  • Big Data Processing and Amazon Kinesis
  • Introduction to Apache Hadoop and Amazon EMR
  • Using Amazon Elastic MapReduce

Modulo 2

  • Hadoop Programming Frameworks
  • Processing Server Logs with Hive on Amazon EMR
  • Processing Chemistry Data Using Hadoop Streaming on Amazon EMR
  • Streamlining Your Amazon EMR Experience with Hue
  • Running Pig Scripts in Hue on Amazon EMR
  • Spark on Amazon EMR
  • Interactively Creating and Querying Tables with Spark and Spark SQL on Amazon EMR
  • Managing Amazon EMR Costs
  • Securing your Amazon EMR Deployments

Modulo 3

  • Data Warehouses and Columnar Datastores
  • Amazon Redshift and Big Data
  • Optimizing Your Amazon Redshift Environment
  • Big Data Design Patterns
  • Visualizing and Orchestrating Big Data
  • Using Tibco Spotfire to Visualize Big Data


2020

Luglio

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