Beschreibung:
Der Kurs "Big Data in AWS" bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen und Amazon Elastic MapReduce (EMR), die AWS-Plattform für Big Data.

In diesem Seminar zeigen wir Ihnen, wie Sie Amazon EMR zum Verarbeiten von Daten mithilfe des umfassenden Angebots an Hadoop-Tools wie beispielsweise Pig und Hive einsetzen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Big Data-Umgebungen erstellen, mit Amazon DynamoDB und Amazon Redshift arbeiten, welche Vorteile Amazon Kinesis bietet und wie Sie durch Befolgen bewährten Methoden sichere und wirtschaftliche Big Data-Umgebungen einrichten.

Folgende Themen werden in diesem Seminar fokussiert:

• Verstehen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR
• Verstehen der Architektur eines Amazon EMR-Clusters
• Starten eines Amazon EMR-Clusters mithilfe eines geeigneten Amazon-Computerabbilds (AMI) und Amazon EC2-Instance-Typs
• Auswählen passender AWS-Datenspeicheroptionen für Amazon EMR
• Verstehen der Optionen für die Eingabe, Übertragung und Komprimierung von Daten zur Nutzung mit Amazon EMR
• Einsetzen gängiger Programmierungs-Frameworks, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen, wie z. B. Hive, Pig und Streaming
• Implementieren einer Big Data-Lösung mithilfe von Amazon Redshift
• Nutzen von Software zur Visualisierung von Big Data
• Auswählen geeigneter Sicherheitsoptionen für Amazon EMR und Ihre Daten
• Ausführen von In-Memory-Datenanalysen mithilfe von Spark und Shark in Amazon EMR
• Auswählen passender Optionen zur wirtschaftlichen Verwaltung Ihrer Amazon EMR-Umgebung
• Verstehen der Vorteile der Nutzung von Amazon Kinesis für Big Data

Hinweis:
Kurssprache ist Deutsch, die Unterlagen sind in englischer Sprache (teilweise in digitaler Form).
Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit der Fast Lane GmbH AWS Training Partner (ATP) durch.

Inhalt:
Modul 1:

• Übersicht über Big Data und Apache Hadoop
• Vorteile von Amazon EMR
• Architektur von Amazon EMR
• Verwenden von Amazon EMR
• Starten und Nutzen eines Amazon EMR-Clusters
• Allgemeine Programmierungs-Frameworks für Apache Hadoop
• Verwenden von Hive für die Analyse von Werbung

Modul 2:

• Andere Programmierungs-Frameworks für Apache Hadoop
• Verwenden von Streaming für biowissenschaftliche Analysen
• Übersicht: Spark und Shark für In-Memory-Analysen
• Verwenden von Spark und Shark für In-Memory-Analysen
• Kostenmanagement für Amazon EMR
• Übersicht über die Amazon EMR-Sicherheit
• Untersuchen der Amazon EMR-Sicherheit
• Eingabe, Übertragung und Komprimierung von Daten

Modul 3:

• Verwenden von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data in Echtzeit
• Optionen für die Datenspeicherung in AWS
• Verwenden von DynamoDB mit Amazon EMR
• Übersicht: Amazon Redshift und Big Data
• Verwenden von Amazon Redshift für Big Data
• Visualisieren und Orchestrieren von Big Data
• Visualisieren von Big Data mit Tableau Desktop oder Jaspersoft BI

Voraussetzungen:
Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Grundkenntnisse in Big Data-Technologien einschließlich Apache Hadoop-, MapReduce-, HDFS- und SQL/NoSQL-Abfragen
• Teilnehmer müssen den Kurs Big Data Technology Fundamentals absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
• Arbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds
• Teilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials (AWSE) absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
• Grundlegendes Verständnis von Data Warehouses, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design

Abschluss: PC-COLLEGE Zertifikat