HBase开发者课程 培训

受众：

本课程面向希望在分布式系统环境中存储和处理大规模数据集的IT专业人员。

Goal：

深入了解Hadoop集群管理。

大数据分析涉及检查大量多样化数据集的过程，以揭示相关性、隐藏模式和其他有用的见解。

健康行业拥有大量复杂的异构医疗和临床数据。将大数据分析应用于健康数据，在改善医疗保健服务方面具有巨大潜力。然而，这些数据集的庞大规模对分析和在临床环境中的实际应用提出了巨大挑战。

在这个由讲师指导的远程培训中，学员将通过一系列实践操作练习，学习如何在健康领域进行大数据分析。

培训结束后，学员将能够：

• 安装和配置大数据分析工具，如Hadoop MapReduce和Spark
• 理解医疗数据的特征
• 应用大数据技术处理医疗数据
• 在健康应用的背景下研究大数据系统和算法

受众

• 开发者
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量实践操作。

注意

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

当传统存储技术无法处理您需要存储的数据量时，有数百种替代方案可供选择。本课程旨在指导参与者了解存储和分析大数据的替代方案及其优缺点。

本课程主要侧重于解决方案的讨论和展示，实际操作练习可根据需求提供。

该课程是数据科学家技能集（领域：数据和技术）的一部分。

本次讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向希望使用Microsoft Azure Cosmos DB开发和管理的数据库管理员或开发人员，以构建高响应性和低延迟的应用程序。

培训结束后，参与者将能够：

• 配置必要的Cosmos DB资源，以开始构建数据库和应用程序。
• 通过利用Cosmos DB中的API来扩展应用程序性能和存储。 
• 通过优化Cosmos DB资源来管理数据库操作并降低成本。

Apache Hadoop 是最流行的用于在服务器集群上处理 Big Data 的框架。在这个为期三（可选四）天的课程中，学员将了解 Hadoop 及其生态系统的商业优势和用例，如何规划集群的部署和扩展，如何安装、维护、监控、故障排除和优化 Hadoop。他们还将练习集群批量数据加载，熟悉各种 Hadoop 发行版，并练习安装和管理 Hadoop 生态系统工具。课程最后将讨论如何使用 Kerberos 保护集群。

“……材料准备得非常充分，涵盖全面。实验室非常有帮助且组织有序。” — Andrew Nguyen, 首席集成数据仓库工程师, Microsoft 线上 Advertising

受众

Hadoop 管理员

形式

讲座与动手实验，大致比例为 60% 讲座，40% 实验。

Apache Hadoop是处理大数据最流行的框架，适用于服务器集群。本课程将向开发者介绍Hadoop生态系统的各种组件（HDFS、MapReduce、Pig、Hive和HBase）。

Apache Hadoop是最流行的框架之一，用于在服务器集群上处理大数据。本课程深入探讨HDFS中的数据管理、高级Pig、Hive和HBase。这些高级编程技术将对有经验的Hadoop开发者非常有益。

受众：开发者

时长：三天

形式：讲座（50%）和动手实验（50%）。

受众：

本课程旨在揭开大数据/Hadoop技术的神秘面纱，并展示其并非难以理解。

这种由讲师指导的中国现场培训（现场或远程）针对的是希望学习如何在组织内设置，部署和管理Hadoop集群的系统管理员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Apache Hadoop。
• 了解 Hadoop 生态系统中的四个主要组件：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop Common。
• 使用 Hadoop 分布式文件系统 （HDFS） 将集群扩展到数百或数千个节点。  
• 将 HDFS 设置为本地 Spark 部署的存储引擎。
• 设置 Spark 以访问替代存储解决方案，例如 Amazon S3 和 NoSQL 数据库系统，例如 Redis、Elasticsearch、Couchbase、Aerospike 等。
• 执行管理任务，例如配置、管理、监控和保护 Apache Hadoop 集群。

Apache NiFi 是一个开源的、基于数据流的数据集成和事件处理平台。它支持自动化的实时数据路由、转换和系统中介，通过基于 Web 的用户界面和细粒度的控制，连接不同的系统。

本次由讲师主导的培训（线下或远程）面向中级管理员和工程师，旨在帮助他们部署、管理、保护和优化生产环境中的 NiFi 数据流。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装、配置和维护 Apache NiFi 集群。
• 设计和管理来自不同源和目的地的数据流。
• 实现流的自动化、路由和转换逻辑。
• 优化性能、监控操作并解决问题。

课程形式

• 互动讲座，结合实际架构讨论。
• 动手实验：构建、部署和管理数据流。
• 在实时实验室环境中进行基于场景的练习。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

在这个由讲师指导的 中国 现场培训中，参与者将学习基于流程的程式设计的基础知识，因为他们使用 Apache NiFi 开发许多演示扩展、元件和处理器。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NiFi 的架构和数据流概念。
• 使用 NiFi 和第三方 API 开发扩展。
• 定制开发自己的Apache Nifi处理器。
• 从不同和不常见的档格式和数据源中摄取和处理实时数据。

关系数据库一直是存储、检索和查询数据的首选技术。关系数据库允许用户使用结构化、明确定义的模式（模型）来组织数据。虽然这种方法适用于存储标准化且预先明确定义的数据（例如医院挂号应用程序，其中患者记录包含一组一致预定义的字段，如患者ID、名字、姓氏、上次就诊日期等），但这种模型存在局限性。对于输入数据未明确定义的组织（例如初创公司的在线查询表单，仍在试验不同的字段以收集访问者数据，随着业务变化不断添加或删除字段），任何关于数据如何适应现有数据库的既定定义都需要定期重新定义。这需要重新创建数据模型（模式），以规定数据的结构及其允许的数据类型，以支持不同类型的数据输入等，然后才能将新数据保存到数据库中。

NoSQL（不仅仅是SQL）数据库应运而生。NoSQL数据库使用户无需预先定义输入数据的结构，允许他们动态插入和更新新数据。NoSQL数据库通常比关系数据库更快，并且可以轻松处理大量数据。由于能够有效地将数据分区到多个服务器（集群）并负载均衡对这些数据的访问，NoSQL数据库比关系数据库更具扩展性。NoSQL数据库特别适合与支持实时分析、网站个性化、物联网和移动apps的应用程序集成。

在这个由讲师指导的线下培训中，参与者将了解最流行的NoSQL数据库的架构、设计原则和功能，同时在实际实验室环境中设置、操作和评估多个NoSQL数据库。本次培训的目标是使参与者能够在其组织内智能评估、提议并实施合适的NoSQL数据库解决方案。

通过本次培训，参与者将能够：

• 安装和配置不同类型的NoSQL数据库，包括MongoDB、Cassandra、Redis和Neo4j
• 了解NoSQL数据库与关系数据库的优缺点
• 了解NoSQL数据库使用的底层数据格式，以及这些格式如何在开发现代应用程序（桌面、移动、云、物联网）时发挥优势
• 在NoSQL数据库中执行创建、插入、更新、删除操作
• 设置一个关系数据库和NoSQL数据库协同工作的混合环境
• 配置NoSQL数据库集群以分布式处理非常大的数据集
• 了解使用NoSQL数据库的安全影响
• 在生产环境中部署和扩展NoSQL数据库

受众

• 数据库专业人员
• 数据架构师
• 数据策略师
• 项目经理
• 希望在其应用程序中集成灵活数据库解决方案的应用程序开发人员

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量实践操作

备注

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

雷迪斯

无 SQL

Scylla是一个开源的分布式NoSQL数据存储。它与Apache Cassandra兼容，但具有更高的吞吐量和更低的延迟。

在本课程中，参与者将学习Scylla的特性和架构，同时获得设置、管理、监控和故障排除Scylla的实践经验。

受众

• 数据库管理员
• 开发人员
• 系统工程师

课程形式

• 课程为互动式，包括讨论部署和管理Scylla分布式数据库和集群的原则与方法。
• 课程包含大量的实践练习和操作。