Kursus Pelatihan HBase untuk Pengembang

Audience:

Kursus ini ditujukan untuk spesialis IT yang mencari solusi untuk menyimpan dan memproses kumpulan data besar dalam lingkungan sistem terdistribusi.

Goal:

Pengetahuan mendalam tentang administrasi kluster Hadoop.

Kursus ini adalah bagian dari kumpulkan keterampilan Data Scientist (Domain: Data dan Teknologi).

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk administrator database atau pengembang yang ingin menggunakan Microsoft Azure Cosmos DB untuk mengembangkan dan mengelola aplikasi yang responsif tinggi dan memiliki latensi rendah.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengalokasikan sumber daya Cosmos DB yang diperlukan untuk memulai pembuatan database dan aplikasi.
• Meningkatkan kinerja dan penyimpanan aplikasi dengan menggunakan API di Cosmos DB. 
• Memperkelola operasi database dan mengurangi biaya dengan mengoptimalkan sumber daya Cosmos DB.

Kursus ini ditujukan untuk spesialis IT yang mencari solusi untuk menyimpan dan memproses set data besar dalam lingkungan sistem distribusi

Tujuan kursus:

Mendapatkan pengetahuan tentang administrasi Hadoop cluster

Apache Hadoop adalah kerangka kerja paling populer untuk memproses Big Data di klaster server. Dalam kursus tiga (opsional empat) hari ini, peserta akan belajar tentang manfaat bisnis dan kasus penggunaan untuk Hadoop dan ekosistemnya, bagaimana merencanakan penempatan dan pertumbuhan klaster, cara menginstal, memelihara, memantau, menangani masalah, dan mengoptimalkan Hadoop. Mereka juga akan berlatih memuat data besar ke klaster, menjadi familiar dengan berbagai distribusi Hadoop, serta berlatih menginstal dan mengelola alat ekosistem Hadoop. Kursus ini berakhir dengan diskusi tentang keamanan klaster menggunakan Kerberos.

“…Materi tersebut sangat baik disiapkan dan ditutup secara menyeluruh. Lab-nya sangat membantu dan terorganisir dengan baik”— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Audience

Administrator Hadoop

Format

Pengajaran dan laboratorium praktik, keseimbangan sekitar 60% pengajaran, 40% lab.

Apache Hadoop adalah kerangka kerja paling populer untuk memproses Big Data pada klaster server. Kursus ini akan memperkenalkan pengembang kepada berbagai komponen ekosistem (HDFS, MapReduce, Pig, Hive, dan HBase) dari Hadoop.

Apache Hadoop adalah salah satu kerangka kerja paling populer untuk memproses Big Data di kluster server. Kursus ini membahas manajemen data dalam HDFS, Pig lanjutan, Hive, dan HBase.  Teknik pemrograman lanjutan ini akan bermanfaat bagi pengembang Hadoop berpengalaman.

Audience: pengembang

Durasi: tiga hari

Format: kuliah (50%) dan laboratorium praktik (50%).

Target Pengguna:

Kursus ini dirancang untuk mempermudah teknologi big data/hadoop dan menunjukkan bahwa teknologi tersebut tidak sulit dipahami.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memperkenalkan Hortonworks Data Platform (HDP) dan memandu peserta melalui penerapan solusi Spark + Hadoop.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan Hortonworks untuk menjalankan Hadoop secara andal dalam skala besar.
• Satukan kemampuan keamanan, tata kelola, dan operasi Hadoop dengan alur kerja analitik tangkas Spark.
• Gunakan Hortonworks untuk menyelidiki, memvalidasi, mensertifikasi, dan mendukung setiap komponen dalam proyek Spark.
• Memproses berbagai jenis data, termasuk data terstruktur, tak terstruktur, bergerak, dan diam.

Kursus ini mencakup bagaimana menggunakan bahasa Hive SQL (juga dikenal sebagai Hive HQL, SQL di Hive, HiveQL) untuk orang yang mengekstraksi data dari Hive

Cloudera Impala adalah mesin kueri pemrosesan paralel masif (MPP) SQL sumber terbuka untuk kluster Apache Hadoop.

Impala memungkinkan pengguna untuk mengeluarkan kueri latensi rendah SQL ke data yang disimpan dalam Hadoop Sistem File Terdistribusi dan Apache Hbase tanpa memerlukan perpindahan atau transformasi data.

Hadirin

Kursus ini ditujukan untuk analis dan ilmuwan data yang melakukan analisis pada data yang disimpan di Hadoop melalui Business Intelijen atau alat SQL.

Setelah kursus ini, peserta akan dapat

• Ekstrak informasi yang berarti dari cluster Hadoop dengan Impala.
• Tulis program khusus untuk memfasilitasi Business Kecerdasan dalam Impala SQL Dialek.
• Pemecahan masalah Impala.

Basis data relasional telah menjadi teknologi pilihan untuk menyimpan, mengambil dan memeriksa data. Basis data relasional memungkinkan pengguna untuk mengorganisir data mereka menggunakan pola terstruktur yang terdefinisi dengan baik (model). Meski pendekatan ini bekerja dengan baik untuk menyimpan data yang disandikan dan dipahami dengan baik secara terlebih dahulu (mengirakan aplikasi check-in rumah sakit yang menyimpan rekam medis pasien dengan set konsisten kolom yang sudah ditentukan sebelumnya...ID pasien, nama depan, nama belakang, tanggal kunjungan terakhir, dll.), ada beberapa kekurangan dalam model ini. Untuk organisasi dengan data masuk yang tidak terdefinisi dengan baik (mengirakan formulir pertanyaan online untuk sebuah startup yang masih dalam proses mengeksperimen dengan kolom-kolom yang berbeda untuk mengumpulkan data pengunjung, menghapus dan menambahkan kolom saat mereka melakukannya untuk menyesuaikan dengan perubahan dalam bisnis), apa pun definisi yang telah ditetapkan tentang bagaimana data tersebut harus sesuai dengan basis data yang ada akan perlu ditetapkan ulang secara teratur. Hal ini akan memerlukan pembuatan ulang model data (skema) yang mengatur struktur data dan tipe data yang diizinkannya untuk mendukung jenis masukan data yang berbeda, dll., sebelum data baru dapat disimpan dalam basis data.

Memasuki basis data NoSQL (Not Only SQL). Basis data NoSQL membebaskan pengguna dari kewajiban mendefinisikan terlebih dahulu struktur data masuk, memungkinkan mereka untuk memasukkan dan memperbarui data baru secara langsung. Basis data NoSQL sering kali lebih cepat daripada basis data relasional dan dapat dengan mudah memproses jumlah data yang sangat besar. Basis data NoSQL juga dapat dipisahkan lebih baik daripada basis data relasional, karena kemampuan mereka untuk mempartisi data secara efisien di antara banyak server (cluster) dan mengimbangi akses ke data tersebut. Basis data NoSQL juga berintegrasi dengan baik dengan aplikasi yang mendukung analitik waktu nyata, personalisasi situs, IoT, dan aplikasi mobile.

Dalam pelatihan langsung ini, peserta akan memahami arsitektur, prinsip desain dan fungsionalitas dari basis data NoSQL paling populer saat mereka mengatur, mengoperasikan dan menilai beberapa basis data NoSQL dalam lingkungan lab langsung. Tujuan dari pelatihan ini adalah memungkinkan peserta untuk mengevaluasi, mengusulkan dan mengimplementasikan solusi basis data NoSQL yang sesuai dalam organisasi mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengkonfigurasi berbagai jenis basis data NoSQL, termasuk MongoDB, Cassandra, Redis dan Neo4j
• Memahami keuntungan dan kekurangan basis data NoSQL dibandingkan dengan basis data relasional
• Memahami format data dasar yang digunakan oleh basis data NoSQL dan cara format tersebut dapat dimanfaatkan saat mengembangkan aplikasi modern (desktop, mobile, cloud, IoT)
• Melakukan operasi create, insert, update, delete dalam basis data NoSQL
• Mengatur lingkungan campuran dengan basis data relasional dan NoSQL yang bekerja secara berdampingan
• Mengkonfigurasi cluster basis data NoSQL untuk mendistribusikan pemrosesan dataset yang sangat besar
• Memahami implikasi keamanan dalam menggunakan basis data NoSQL
• Mendepatkan dan memisahkan basis data NoSQL dalam lingkungan produksi

Peserta

• Profesional basis data
• Arsitek data
• Strategis data
• Manajer proyek
• Pengembang aplikasi yang ingin mengintegrasikan solusi basis data yang fleksibel dalam aplikasi mereka

Format Pelatihan

• Sebagian cerita, sebagian diskusi, latihan dan banyak latihan praktis

Catatan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

merah

bahasa pemrograman nosql

Scylla adalah penyimpanan data NoSQL terbuka yang terdistribusi. Ini kompatibel dengan Apache Cassandra tetapi memiliki tingkat kelulusan yang jauh lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah.

Dalam kursus ini, peserta akan mempelajari tentang fitur dan arsitektur Scylla sambil mendapatkan pengalaman praktis dalam mengatur, mengelola, memantau, dan menyingkirkan masalah pada Scylla.

Audience

• Administrator database
• Pengembang
• Teknik Sistem

Format kursus

• Kursus ini interaktif dan mencakup diskusi tentang prinsip dan pendekatan untuk mendistribusikan dan mengelola database dan kluster Scylla.
• Kursus ini mencakup banyak latihan praktis dan latihan.