Microsoft Azure

1. Tag

• Einführung in HDInsight
• Was ist Big Data?
• Einführung in Hadoop
• Arbeiten mit der MapReduce Funktion
• Einführung in HDInsight


• Bereitstellen von HDInsight
• HDInsight Cluster Types
• Verwaltung über das Azure Portal und Azure PowerShell


• Benutzer und Berechtigungen
• Domain-Joined und Non-Domain Joined Clusters
• Verwaltung über die Azure PowerShell
• Das Ambari Management UI
• Das Ranger Admin UI
• Hive Polices


• Daten in HDInsight laden
• Speicher fpr HDInsight
• Azure Blob und Azure Data Lake Storage
• Verwenden der Data Loading Tools

2. Tag

• Troubleshooting und Logging in HDInsight
• HDInsight Logs
• YARN Logs
• Heap Dumps
• OMS


• Batch Solutions
• Apache Hive Storage
• Data Queries mit Hive und Pig


• Batch ETL Solutions mit Spark
• Was ist Spark?
• ETL mit Spark

3. Tag

• Daten mit Spark SQL analysieren
• Interative und interaktive Abfragen
• Verwenden von Zeppelin und Livy


• Daten mit Hive und Phoenix analysieren
• Interaktive Abfragen mit interactive hive
• Interactive Processing mit Apache Phoenix

4. Tag

• Stream Analytics
• Verarbeiten von Streaming Daten
• Verwalten von Stream Analytics Jobs


• Implmentierung von Streaming Solutions
• Aufbau und Bereitstellung eines Kafka Clusters
• Storm Cluster, Kafka Producer und Power BI Dashboards
• Publizieren und Nutzen des Kafka Clusters
• Verwenden von HBase für Storage und Abfrage

5. Tag

• Real Time Processing Solutions mit Apache Storm
• Streaming von Daten mit Storm
• Storm Topologies


• Spark Streaming Applications erstellen
• Arbeiten mit Spark Streaming
• Spark Structured Streaming Applications
• Erstellen einer Spark Streaming Pipeline
• Verwenden von DStreams