Продолжительность: 5 дней, 40 академических часа

Соотношение теории к практике 40/60

Практическое обучение инженеров данных и архитекторов Big Data в «Школе Больших Данных» включает теоретический минимум, необходимый для прикладной работы и эффективному использованию Apache HBase, Spark, Sqoop, Hive, Impala, Greenplum, ArenadataDB, Yandex ClickHouse и Arenadata Quick Marts. Подробно рассматриваются вопросы проектирования озер и корпоративных хранилищ данных, схемы HBase, Greenplum, ArenadataDB, Yandex ClickHouse и Arenadata Quick Marts. Подробно рассматриваются вопросы проектирования озер и корпоративных хранилищ данных, импорта и экспорта информации из реляционных источников, преобразование данных в процессах ETL/ELT с использованием batch-процессинга Hive и конвейеров на Apache Spark.

Курс содержит описание механизма SQL-доступа к данным в OLAP и OLTP-решениях посредством Cloudera Impala и Apache HBase/Phoenix. MPP-системы разбираются на примере аналитической СУБД Greenplum/ArenadataDB, в т.ч. интеграцию с Hadoop-кластерами по протоколу параллельного обмена данных со сторонними системами PXF (Platform eXtension Framework). Также курс включает знакомство с кластерной колоночной СУБД Arenadata Quick Marts (Yandex СlickHouse), которая позволяет в режиме реального времени генерировать аналитические отчёты на больших объемах данных.

На практике вы самостоятельно построите собственный data pipeline в рамках ETL/ELT-процессов, поработаете с SQL-запросами к Hadoop, спроектируете схему организации NoSQL-таблиц в озере и корпоративном хранилище данных.

Успешно окончив курсы по интеграции Hadoop и NoSQL в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат о повышении квалификации государственного образца.