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Der zertifizierte Kurs Big Data auf AWS ist ein dreitägiger Kurs, in dem Sie die Lösungen von „big data" bezogen auf cloud und Amazon Elastic MapReduce (EMR) und AWS Big Data Plattform.
In diesem Amazon-Schulungsprogramm Cloud, Sie erfahren, wie Sie Amazon EMR verwenden, um Daten mithilfe von Hadoop-Ökosystem-Tools wie Pig und Hive zu verarbeiten. Weitere in diesem Kurs behandelte Themen sind die Erstellung von „big data” unter Verwendung von Amazon DynamoDB, Amazon Redshift und Amazon Kinesis.
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Dieser Kurs richtet sich an:
- Personen, die für den Entwurf und die Implementierung von Big-Data-Lösungen verantwortlich sind, nämlich Lösungsarchitekten und SysOps-Administratoren
- Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die daran interessiert sind, tiefer in AWS-Lösungen einzutauchen Big Data
Die Teilnehmer dieses Kurses lernen:
- Zur Verwendung von Apache Hadoop mit Amazon EMR
- Starten und konfigurieren Sie einen Amazon EMR-Cluster
- Verwenden Sie gängige Programmier-Frameworks für Amazon EMR, Hive, Pig und Streaming
- Hue nutzen, um die Nutzung von Amazon EMR zu verbessern
- Führen Sie In-Memory-Datenanalysen mit Spark und Shark auf Amazon EMR durch
- Verstehen Sie, wie Dienste wie AWS Glue, Amazon Kinesis, Amazon Redshift, Amazon Athena und Amazon QuickSight mit Workflows verwendet werden können big data
Wir empfehlen den Teilnehmern dieses Kurses:
- Machen Sie sich mit grundlegenden Technologien vertraut "big data" , einschließlich Apache Hadoop-, HDFS- und SQL/NoSQL-Abfragen
- Kenntnisse der Grundlagen der Datenanalyse abgeschlossen, kostenlose digitale Schulung oder gleichwertige Erfahrung
- Sie verfügen über praktische Kenntnisse der grundlegenden AWS-Dienste und -Implementierung cloudzur Öffentlichkeit
- Kennen Sie die grundlegenden Prozesse des Data Warehousing, relationaler Datenbanksysteme und des Datenbankdesigns
- Nehmen Sie am AWS Technical Essentials-Kurs teil
Day One
Modul 1: Überblick über Big Data
- Was ist big data
- Das big data Pipeline
- Big data architektonische Prinzipien
Modul 2: Big Data Einnahme und Übertragung
- Übersicht: Datenaufnahme
- Daten übertragen
Modul 3: Big data Streaming und Amazon Kinesis
- Stream-Verarbeitung von big data
- Amazon Kinesis
- Amazon Kinesis Data Firehose
- Amazon Kinesis-Videostreams
- Amazon Kinesis-Datenanalyse
- Praktisches Labor 1: Streamen und Verarbeiten von Apache-Serverprotokollen mit Amazon Kinesis
Modul 4: Big data Speicherlösungen
- AWS-Datenspeicheroptionen
- Konzepte für Speicherlösungen
- Faktoren bei der Auswahl eines Datenspeichers
Modul 5: Big data Verarbeitung und Analyse
- Big data Verarbeitung und Analyse
- Amazonas Athena
- Praktisches Labor 2: Verwendung von Amazon Athena zur Analyse von Protokolldaten
Tag zwei
Modul 6: Apache Hadoop und Amazon EMR
- Einführung in Amazon EMR und Apache Hadoop
- Best Practices für die Datenerfassung
- Amazon EMR
- Amazon EMR-Architektur
- Praktisches Labor 3: Speichern und Abfragen von Daten in Amazon DynamoDB
Modul 7: Verwendung von Amazon EMR
- Entwickeln und Ausführen Ihrer Anwendung
- Starten Sie Ihren Cluster
- Verarbeiten der Ausgabe Ihrer abgeschlossenen Aufträge
Modul 8: Hadoop-Programmier-Frameworks
- Hadoop-Frameworks
- Andere Frameworks zur Verwendung auf Amazon EMR
- Praktisches Labor 4: Verarbeitung von Serverprotokollen mit Hive auf Amazon EMR
Modul 9: Webschnittstellen auf Amazon EMR
- Hue auf Amazon EMR
- Überwachen Sie Ihren Cluster
- Praktisches Labor 5: Ausführen von Pig-Skripten in Hue auf Amazon EMR
Modul 10: Apache Spark auf Amazon EMR
- Apache Funken
- Verwenden von Spark
- Praktisches Labor 6: Verarbeitung von NY-Taxidaten mit Apache Spark
Tag drei
Modul 11: Verwendung von AWS Glue zur Automatisierung von ETL-Workloads
- Was ist AWS Glue?
- AWS Glue: Job-Orchestrierung
Modul 12: Amazon Redshift und big data
- Data Warehouses vs. traditionell databases
- Amazon RedShift
- Amazon Redshift-Architektur
Modul 13: Absicherung Ihrer Amazon-Bereitstellungen
- Sichern Sie Ihre Amazon-Bereitstellungen
- Amazon EMR-Sicherheitsübersicht
- Übersicht über AWS Identity and Access Management (IAM).
- Daten sichern
- Übersicht über die Sicherheit von Amazon Kinesis
- Amazon DynamoDB-Sicherheitsübersicht
- Amazon Redshift-Sicherheitsübersicht
Modul 14: Verwalten big data Kosten
- Überlegungen zu den Gesamtkosten für Amazon EMR
- Amazon EC2-Preismodelle
- Preismodelle von Amazon Kinesis
- Kostenüberlegungen für Amazon DynamoDB
- Kostenüberlegungen und Preismodelle für Amazon Redshift
- Kostenoptimierung mit AWS
Modul 15: Visualisieren und Orchestrieren big data
- Visualisierung big data
- Amazon QuickSight
- Orchestrierung a big data Arbeitsablauf.
- Praktisches Labor 7: Verwendung von TIBCO Spotfire zur Visualisierung von Daten
Modul 16: Big data Designmuster
Gemeinsame Architekturen
Modul 17: Kursabschluss
Wie geht es weiter?
Big Data auf AWS
