Курс 20775А: Обработка Данных с Microsoft HDInsight [2020] [Специалист] [Федор Самородов]

[Bot]

Курс 20775А: Обработка Данных с Microsoft HDInsight [2020]
Специалист
Федор Самородов
Этот курс предназначен для инженеров, архитекторов, специалистов по подготовке данных, а также разработчиков желающих использовать HDInsight и язык R в своих проектах.

Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для работы с массивами больших данных, планирования и внедрения рабочих потоков с помощью HDInsight.

Курс читается на русском языке!

Спойлер: Вы научитесь
1. Описывать Hadoop, MapReduce, HDInsight;
2. Описывать типы кластеров HDInsight;
3. Описывать создание, управление и удаление кластеров HDInsight с помощью PowerShell;
4. Описывать, как разрешать доступ пользователей к объектам;
5. Описывать конфигурации и архитектуру хранилища HDInsight;
6. Проводить мониторинг ресурсов с Operations management suite;
7. Выполнять запросы с Hive и Pig;
8. Описывать использование ETL и Spark;
9. Внедрять интерактивные запросы;
10. Выполнять интерактивную обработку данных с помощью Apache Phoenix;
11. Управлять задачами потоковой аналитики;
12. Создавать приложения для обработки структурированных потоков в Spark;
13. Использовать потоковые данные в Storm;
14. Объяснять, как работает язык R;
15. Преобразовывать и очищать наборы данных.
Спойлер: Содержание
Модуль 1. Начало работы с HDInsight

• Большие данные
• Hadoop
• MapReduce
• HDInsight

Лабораторная работа: Запросы к большим данным

• Запросы к данным с Hive
• Запросы к данным с Excel

Модуль 2. Развертывание кластеров HDInsight

• Типы кластеров HDInsight
• Управление кластерами HDInsight
• Управление кластерами HDInsight с помощью PowerShell

Лабораторная работа: Управление кластерами HDInsight в Azure

• Создание кластера Hadoop в HDInsight
• Настройка HDInsight с помощью скрипта
• Настройка HDInsight с помощью Bootstrap
• Удаление кластера HDInsight

Модуль 3. Авторизация пользователей для доступа к ресурсам

• Недоменные кластеры
• Настройка кластера HDInsight, подключенного к домену
• Управление подключенным к домену кластером HDInsight

Лабораторная работа: Авторизация пользователей для доступа к ресурсам

• Настройка кластера HDInsight, подключенного к домену
• Настроить политики Hive

Модуль 4. Загрузка данных в HDInsight

• Хранилище HDInsigh
• Средства загрузки данных
• Производительность и надёжность

Лабораторная работа: Загрузка данных в HDInsight

• Загрузка данных с помощью Sqoop
• Загрузка данных с помощью AZcopy
• Загрузка данных с помощью ADLcopy
• Использование HDInsight для сжатия данных

Модуль 5. Поиск и устранение неисправностей в HDInsight

• Анализ журналов
• Журналы YARN
• Дампы кучи (Heap)
• Operations management suite

Лабораторная работа: Поиск и устранение неисправностей в HDInsight

• Анализ журналов HDInsight
• Анализ журналов YARN
• Мониторинг ресурсов с Operations management suite

Модуль 6. Внедрение пакетных решений

• Хранилище Apache Hive
• Запросы с Hive и Pig
• Подключение HDInsight

Лабораторная работа: Резервное копирование баз данных SQL Server

• Загрузка данных в таблицу Hive
• Запрос данных в Hive и Pig

Модуль 7. Проектирование пакетных решений ETL для больших данных с помощью Spark

• Что такое Spark?
• ETL и Spark
• Производительность Spark

Лабораторная работа: Проектирование пакетных решений ETL для больших данных с помощью Spark

• Создание кластера HDInsight с доступом к хранилищу Data Lake
• Использование кластера Spark в HDInsight для анализа данных в хранилище Data Lake
• Анализ журналов сайта с помощью настраиваемой библиотеки кластера Apache Spark в HDInsight
• Управление ресурсами кластера Apache Spark в Azure HDInsight

Модуль 8. Анализ данных со Spark SQL

• Внедрение интерактивных запросов
• Проведение исследовательского анализа данных

Лабораторная работа: Анализ данных со Spark SQL

• Внедрение интерактивных запросов
• Проведение исследовательского анализа данных

Модуль 9. Анализ данных с помощью Hive и Phoenix

• Внедрение интерактивных запросов для больших данных с помощью Hive
• Проведение исследовательского анализа данных с помощью Hive
• Выполнение интерактивной обработки данных с помощью Apache Phoenix

Лабораторная работа: Анализ данных с помощью Hive и Phoenix

• Внедрение интерактивных запросов для больших данных с помощью Hive
• Проведение исследовательского анализа данных с помощью Hive
• Выполнение интерактивной обработки данных с помощью Apache Phoenix

Модуль 10. Потоковая аналитика

• Потоковая аналитика
• Обработка потоковых данных из потоковой аналитики
• Управление задачами потоковой аналитики

Лабораторная работа: Внедрение потоковой аналитики

• Обработка потоковых данных из потоковой аналитики
• Управление задачами потоковой аналитики

Модуль 11. Spark Streaming и DStream API

• Обзор когнитивных служб
• DStream
• Создание приложений для обработки структурированных потоков в Spark
• Стабильность и визуализация

Лабораторная работа: Использование DStream API для создания приложений Spark Streaming

• Создание приложения Spark Streaming с помощью DStream API
• Создание приложения для обработки структурированных потоков в Spark

Модуль 12. Разработка решений обработки больших данных в режиме реального времени с помощью Apache Storm

• Долгохранимые данные
• Потоковые данные в Storm
• Создание топологии Storm
• Настройка Apache Storm

Лабораторная работа: Разработка решений обработки больших данных в режиме реального времени с помощью Apache Storm

• Потоковые данные в Storm
• Создание топологии Storm

Модуль 13. Анализ данных с помощью Spark SQL

• Внедрение интерактивных запросов
• Проведение исследовательского анализа данных

Лабораторная работа: Использование R-сервисов машинного обучения

• Внедрение интерактивных запросов
• Проведение исследовательского анализа данных

Продажник