Szkolenia Cloudera

Cel szkolenia szkolenie zdalne - dlearning

kod: CL-DAT

Cloudera University’s four-day Data Analyst Training course will teach you to apply traditional data analytics and business intelligence skills to big data. This course presents the tools data professionals need to access, manipulate, transform, and analyze complex data sets using SQL and familiar scripting languages.

Advance Your Ecosystem Expertise:

Apache Hive makes transformation and analysis of complex, multi-structured data scalable in Cloudera environments. Apache Impala enables real-time interactive analysis of the data stored in Hadoop using a native SQL environment. Together, they make multi-structured data accessible to analysts, database administrators, and others without Java programming expertise.

What to Expect

Through instructor-led discussion and interactive, hands-on exercises, participants will navigate the ecosystem, learning:

  • How the open source ecosystem of big data tools addresses challenges not met by traditional RDBMSs
  • Using Apache Hive and Apache Impala to provide SQL access to data
  • Hive and Impala syntax and data formats, including functions and subqueries
  • Create, modify, and delete tables, views, and databases; load data; and store results of queries
  • Create and use partitions and diŹerent file formats
  • Combining two or more datasets using JOIN or UNION, as appropriate
  • What analytic and windowing functions are, and how to use them
  • Store and query complex or nested data structures
  • Process and analyze semi-structured and unstructured data
  • Techniques for optimizing Hive and Impala queries
  • Extending the capabilities of Hive and Impala using parameters, custom file formats and SerDes, and external scripts
  • How to determine whether Hive, Impala, an RDBMS, or a mix of these is best for a g

Audience & Prerequisites:

This course is designed for data analysts, business intelligence specialists, developers, system architects, and database administrators. Some knowledge of SQL is assumed, as is basic Linux command-line familiarity. Prior knowledge of Apache Hadoop is not required.

Plan szkolenia Rozwiń listę

  1. Apache Hadoop Fundamentals
    • The Motivation for Hadoop
    • Hadoop Overview
    • ata Storage: HDFS
    • Distributed Data Processing: YARN, MapReduce, and Spark
    • Data Processing and Analysis: Hive, and Impala
    • Database Integration: Sqoop
    • Other Hadoop Data Tools
    • Exercise Scenario Explanation
  2. Introduction to Apache Hive and Impala
    • What Is Hive?
    • What Is Impala?
    • Why Use Hive and Impala?
    • Schema and Data Storage Comparing Hive and Impala to Traditional Databases
    • Use Cases
  3. Querying with Apache Hive and Impala
    • Databases and Tables
    • Basic Hive and Impala Query Language Syntax
    • Data Types
    • Using Hue to Execute Queries
    • Using Beeline (Hive's Shell)
    • Using the Impala Shell
  4. Common Operators and Built-In Functions
    • Operators
    • Scalar Functions
    • Aggregate Functions
  5. Data Management
    • Data Storage
    • Creating Databases and Tables
    • Loading Data
    • Altering Databases and Tables
    • Simplifying Queries with Views
    • Storing Query Results
  6. Data Storage and Performance
    • Partitioning Tables
    • Loading Data into Partitioned Tables
    • When to Use Partitioning
    • Choosing a File Format
    • Using Avro and Parquet File Formats
  7. Working with Multiple Datasets
    • UNION and Joins
    • Handling NULL Values in Joins
    • Advanced Joins
  8. Analytic Functions and Windowing
    • Using Common Analytic Functions
    • Other Analytic Functions
    • Sliding Windows
  9. Complex Data
    • Complex Data with Hive
    • Complex Data with Impala
  10. Analyzing Text
    • Using Regular Expressions with Hive and Impala
    • Processing Text Data with SerDes in Hive
    • Sentiment Analysis and n-grams
  11. Apache Hive Optimization
    • Understanding Query Performance
    • Bucketing
    • Hive on Spark
  12. Apache Impala Optimization
    • How Impala Executes Queries
    • Improving Impala Performance
  13. Extending Apache Hive and Impala
    • Custom SerDes and File Formats in Hive
    • Data Transformation with Custom Scripts in Hive
    • User-Defined Functions
    • Parameterized Queries
  14. Choosing the Best Tool for the Job
    • Comparing Hive, Impala, and Relational Databases
    • Which to Choose?
  15. Conclusion
Pobierz konspekt szkolenia w formacie PDF

Dodatkowe informacje

Wymagania

This course is designed for data analysts, business intelligence specialists, developers, system architects, and database administrators. Some knowledge of SQL is assumed, as is basic Linux command-line familiarity. Prior knowledge of Apache Hadoop is not required.

Poziom trudności
Czas trwania 4 dni
Certyfikat

The participants will obtain certificates signed by Cloudera (training completion).

Upon completion of the course, attendees are encouraged to continue their study and register for the CCA Data Analyst exam. Certification is a great diŹerentiator. It helps establish you as a leader in the field, providing employers and customers with tangible evidence of your skills and expertise.

Prowadzący

Certified Cloudera Instructor.

Wszystkie szkolenia Cloudera
Szkolenia powiązane tematycznie

Big Data

Analiza Big Data

Formularz kontaktowy

Prosimy o wypełnienie poniższego formularza, jeśli chcą Państwo uzyskać więcej informacji o powyższym szkoleniu.






* pola oznaczone (*) są wymagane

Informacje o przetwarzaniu danych przez Compendium – Centrum Edukacyjne Spółka z o.o.

CENA 2180 EUR NETTO Czy wiesz, że możesz uzyskać do 100% dofinansowania na ten kurs?   Sprawdź jak »

zamknij

Kody rabatowe

Kod rabatowy, może dotyczyć (szkolenia, producenta, terminu). Jeżeli posiadasz kod rabatowy, to wpisz go w odpowiednie pole.
(kolor zielony oznacza wpisanie prawidłowego kodu | kolor czerwony oznacza, że wpisany kod jest nieprawidłowy)

FORMA SZKOLENIA ?

zamknij

Szkolenie stacjonarne

Szkolenia stacjonarne w Compendium CE odbywają się najczęściej w naszych lokalizacjach w Krakowie i Warszawie, ale także w miejscu ustalonym przez klienta. Grupa uczestnicząca w szkoleniu spotyka się w danym miejscu o określonym czasie i wraz z trenerem aktywnie uczestniczy w laboratoriach.

Szkolenie dlearning

W szkoleniach Compendium Distance Learning możesz uczestniczyć z dowolnego miejsca na świecie. Kursanci, dzięki zaawansowanej technologii, którą dostarcza Compendium CE, stale widzą i słyszą trenera, mogą mu zadawać pytania poprzez chat i mikrofon, a także uczestniczą w ćwiczeniach i laboratoriach, które rozwiązują wraz z prowadzącym. Po więcej informacji zajrzyj na stronę dlearning.eu

MATERIAŁY SZKOLENIOWE ?

zamknij

Materiały elektroniczne

Materiały elektroniczne: są to materiały szkoleniowe w wersji elektronicznej, które w zależności od dostawcy udostępniane są za pomocą dedykowanych aplikacji: Skillpipe, eVantage itd. lub w postaci dokumentów PDF.

Materiały ctab

Materiały ctab: cena zawiera tablet ctab oraz materiały szkoleniowe w formie elektronicznej bądź tradycyjne materiały szkoleniowe i materiały dodatkowe dostarczone w wersji elektronicznej w zależności od ustaleń z producentem (w postaci dokumentów PDF lub EPUB). Tak dostarczone materiały są przystosowane pod kątem wyświetlania ich na tablecie ctab. Po więcej informacji zajrzyj na stronę ctab.

 

WYBIERZ TERMIN SZKOLENIA

Brak ustalonych terminów dla tego szkolenia w polskiej wersji językowej.

Zaproponuj własny termin

Terminy szkolenia dla angielskiej wersji językowej

Najbliższe szkolenia Cloudera

Harmonogram szkoleń Cloudera