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SUMMARY:Big Data on AWS (AWS-BD)
DESCRIPTION:Big Data in AWS führt Sie in cloudbasierte Big Data-Lösungen wie Amazon EMR\, Amazon Redshift und Kinesis ein. \nIn diesem Seminar erhalten Sie Informationen für die Arbeit mit Amazon EMR\, Amazon Redshift\, Amazon Kinesis\, Amazon Athena und allen weiteren Komponenten der Big Data-Plattform von AWS für die Verarbeitung von Daten und die Erstellung von Big Data-Umgebungen. \nZielgruppe\n\nZuständige für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen\, d. h. Solutions Architects und SysOps-Administratoren\nBig Data-Manager und Big Data-Analysten\, die sich für Big Data-Lösungen in AWS interessieren\n\nZulassungsvoraussetzungen\n\nGrundkenntnisse in Big Data-Technologien einschließlich Apache Hadoop und HDFS\nKenntnisse in Big Data-Technologien wie Pig\, Hive und MapReduce sind hilfreich\, aber nicht erforderlich\nArbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds\nTeilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials (AWSE) absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen\nGrundlegendes Verständnis von Data Warehouses\, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design\n\nIhr Nutzen\nDieser Kurs bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen und Amazon Elastic MapReduce (EMR)\, die AWS-Plattform für Big Data. In diesem Kurs 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\, Amazon Redshift und Amazon Kinesis arbeiten\, und wie Sie durch Befolgen bewährter Methoden sichere und wirtschaftliche Big Data-Umgebungen einrichten. In diesem Kurs lernen Sie Folgendes: \n\nVerstehen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR\nVerstehen der Architektur eines Amazon EMR-Clusters\nStarten eines Amazon EMR-Clusters mithilfe eines geeigneten Amazon-Computerabbilds (AMI) und Amazon EC2-Instance-Typs\nAuswählen passender AWS-Datenspeicheroptionen für Amazon EMR\nVerstehen der Optionen für die Eingabe\, Übertragung und Komprimierung von Daten zur Nutzung mit Amazon EMR\nEinsetzen gängiger Programmierungs-Frameworks\, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen\, wie z. B. Hive\, Pig und Streaming\nImplementieren einer Big Data-Lösung mithilfe von Amazon Redshift\nNutzen von Software zur Visualisierung von Big Data\nAuswählen geeigneter Sicherheitsoptionen für Amazon EMR und Ihre Daten\nAusführen von In-Memory-Datenanalysen mithilfe von Spark und Shark in Amazon EMR\nAuswählen passender Optionen zur wirtschaftlichen Verwaltung Ihrer Amazon EMR-Umgebung\nVerstehen der Vorteile der Nutzung von Amazon Kinesis für Big Data\n\nInhalt\nIn diesem Kurs werden die folgenden Konzepte behandelt: \n\nTag\n\n\nÜbersicht zu Big Data\, Apache Hadoop und den Vorteilen von Amazon EMR\nArchitektur von Amazon EMR\nVerwenden von Amazon EMR\nStarten und Nutzen eines Amazon EMR-Clusters\nHadoop-Programmierungs-Frameworks\n\n\nTag\n\n\nVerwenden von Hive für die Analyse von Werbung\nVerwenden von Streaming für biowissenschaftliche Analysen\nÜbersicht: Spark und Shark für In-Memory-Analysen\nVerwenden von Spark und Shark für In-Memory-Analysen\nKostenmanagement für Amazon EMR\nÜbersicht über die Amazon EMR-Sicherheit\nEingabe\, Übertragung und Komprimierung von Daten\nVerwenden von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data in Echtzeit\n\n\nTag\n\n\nVerwenden von Amazon Kinesis und Amazon EMR für Streaming und Verarbeitung von Big Data\nOptionen für die Datenspeicherung in AWS\nVerwenden von DynamoDB mit Amazon EMR\nÜbersicht: Amazon Redshift und Big Data\nVerwenden von Amazon Redshift für Big Data\nVisualisieren und Orchestrieren von Big Data\nVisualisieren von Big Data mit Tableau Desktop oder Jaspersoft BI
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