In diesem Kurs werden Sie lernen:<\/p>\n
Teilnehmer mit mindestens einem Jahr Erfahrung im Umgang mit Open-Source-Datenframeworks wie Apache Spark oder Apache Hadoop profitieren von diesem Kurs.<\/p>","audience":"
Dieser Kurs richtet sich an:<\/p>\n
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"In diesem Kurs lernen Sie die Erstellung von Batch-Datenanalyselösungen mit Amazon EMR, einem verwalteten Apache Spark- und Apache Hadoop-Service der Enterprise-Klasse. Sie lernen, wie Amazon EMR mit Open-Source-Projekten wie Apache Hive, Hue und HBase und mit AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lake Formation integriert wird. Der Kurs behandelt die Komponenten Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung im Kontext von Spark und Hadoop. Sie lernen die Verwendung von EMR Notebooks zur Unterstützung von Analyse- und Machine Learning-Arbeitslasten. Sie werden auch lernen, die besten Praktiken für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon EMR anzuwenden.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n- Vergleichen Sie die Funktionen und Vorteile von Data Warehouses, Data Lakes und modernen Datenarchitekturen\n- Entwurf und Implementierung einer L\u00f6sung f\u00fcr die Batch-Datenanalyse\n- Identifizierung und Anwendung geeigneter Techniken, einschliesslich Komprimierung, zur Optimierung der Datenspeicherung\n- Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Daten\n- Auswahl der geeigneten Instanz- und Knotentypen, Cluster, der automatischen Skalierung und der Netzwerktopologie f\u00fcr einen bestimmten gesch\u00e4ftlichen Anwendungsfall\n- Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die f\u00fcr die Gewinnung verwertbarer Gesch\u00e4ftseinblicke erforderlich sind\n- Sichere Daten im Ruhezustand und bei der \u00dcbertragung\n- \u00dcberwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben\n- Anwendung bew\u00e4hrter Kostenmanagementverfahren","essentials_plain":"Teilnehmer mit mindestens einem Jahr Erfahrung im Umgang mit Open-Source-Datenframeworks wie Apache Spark oder Apache Hadoop profitieren von diesem Kurs.","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an:\n\n\n- Ingenieure f\u00fcr Datenplattformen\n- Architekten und Betreiber, die Datenanalyse-Pipelines aufbauen und verwalten","contents_plain":"Modul A: \u00dcberblick \u00fcber Datenanalyse und die Datenpipeline\n\n\n- Anwendungsf\u00e4lle der Datenanalyse\n- Nutzung der Datenpipeline f\u00fcr Analysen\nModul 1: Einf\u00fchrung in Amazon EMR\n\n\n- Verwendung von Amazon EMR in Analysel\u00f6sungen\n- Amazon EMR-Cluster-Architektur\n- Interaktive Demo 1: Starten eines Amazon EMR-Clusters\n- Strategien f\u00fcr das Kostenmanagement\nModul 2: Datenanalyse-Pipeline mit Amazon EMR: Ingestion und Speicherung\n\n\n- Speicheroptimierung mit Amazon EMR\n- Techniken f\u00fcr die Daten\u00fcbernahme\nModul 3: Leistungsstarke Batch-Datenanalyse mit Apache Spark auf Amazon EMR\n\n\n- Apache Spark auf Amazon EMR Anwendungsf\u00e4lle\n- Warum Apache Spark auf Amazon EMR\n- Spark-Konzepte\n- Interaktive Demo 2: Verbinden mit einem EMR-Cluster und Ausf\u00fchren von Scala-Befehlen mit der Spark-Shell\n- Umwandlung, Verarbeitung und Analyse\n- Verwendung von Notebooks mit Amazon EMR\n- Praxis\u00fcbung 1: Datenanalyse mit niedriger Latenz mit Apache Spark auf Amazon EMR\nModul 4: Verarbeitung und Analyse von Batch-Daten mit Amazon EMR und Apache Hive\n\n\n- Verwendung von Amazon EMR mit Hive zur Verarbeitung von Stapeldaten\n- Umwandlung, Verarbeitung und Analyse\n- Praxis\u00fcbung 2: Batch-Datenverarbeitung mit Amazon EMR und Hive\n- Einf\u00fchrung in Apache HBase auf Amazon EMR\nModul 5: Serverlose Datenverarbeitung\n\n\n- Serverlose Datenverarbeitung, -umwandlung und -analyse\n- Verwendung von AWS Glue mit Amazon EMR-Arbeitslasten\n- Praxis\u00fcbung 3: Orchestrierung der Datenverarbeitung in Spark mit AWS Step Functions\nModul 6: Sicherheit und \u00dcberwachung von Amazon EMR-Clustern\n\n\n- Sicherung von EMR-Clustern\n- Interaktive Demo 3: Client-seitige Verschl\u00fcsselung mit EMRFS\n- \u00dcberwachung und Fehlerbehebung von Amazon EMR-Clustern\n- Demo: \u00dcberpr\u00fcfung der Apache Spark-Cluster-Historie\nModul 7: Entwurf von Batch Data Analytics-L\u00f6sungen\n\n\n- Anwendungsf\u00e4lle der Batch-Datenanalyse\n- T\u00e4tigkeit: Entwurf eines Arbeitsablaufs f\u00fcr die Batch-Datenanalyse\nModul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS\n\n\n- Moderne Datenarchitekturen","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Kurs lernen Sie die Erstellung von Batch-Datenanalysel\u00f6sungen mit Amazon EMR, einem verwalteten Apache Spark- und Apache Hadoop-Service der Enterprise-Klasse. Sie lernen, wie Amazon EMR mit Open-Source-Projekten wie Apache Hive, Hue und HBase und mit AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lake Formation integriert wird. Der Kurs behandelt die Komponenten Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung im Kontext von Spark und Hadoop. Sie lernen die Verwendung von EMR Notebooks zur Unterst\u00fctzung von Analyse- und Machine Learning-Arbeitslasten. 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In diesem Kurs lernen Sie die Erstellung von Batch-Datenanalyselösungen mit Amazon EMR, einem verwalteten Apache Spark- und Apache Hadoop-Service der Enterprise-Klasse. Sie lernen, wie Amazon EMR mit Open-Source-Projekten wie Apache Hive, Hue und HBase und mit AWS-Services wie AWS Glue und AWS Lake Formation integriert wird. Der Kurs behandelt die Komponenten Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung im Kontext von Spark und Hadoop. Sie lernen die Verwendung von EMR Notebooks zur Unterstützung von Analyse- und Machine Learning-Arbeitslasten. 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