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Big Data on AWS

Descrizione

Cegeka e beSharp propongono il corso Big Data on AWS. In questo corso, verranno presentate le soluzioni per i Big Data basate su cloud come Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis e gli altri servizi della piattaforma per i Big Data di AWS. Verrà illustrato come utilizzare Amazon EMR per elaborare dati con il vasto ecosistema degli strumenti Hadoop quali Hive e Hue. Inoltre, verrà spiegato come creare ambienti per i Big Data, come utilizzare Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena e Amazon Kinesis, e come applicare le best practice per la progettazione di ambienti per i Big Data in modo da ottenere massima sicurezza e costi contenuti.

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Sede:

Milano, Roma, Padova, Online

DURATA:

3 giorni

Destinatari

Responsabili della progettazione e dell'implementazione di soluzioni big data, ovvero Solutions Architects e amministratori SysOps
Data Scientist e Data Analyst interessati a conoscere le soluzioni Big Data su AWS

Utilizzare Apache Hadoop con Amazon EMR
Avviare e configurare un cluster Amazon EMR
Utilizzare framework di programmazione comuni per Amazon EMR, tra cui Hive, Pig e Streaming
Utilizzare Hue per migliorare la facilità d'uso di Amazon EMR
Utilizzare l'analisi in memoria con Spark su Amazon EMR
Comprendere in che modo servizi come AWS Glue, Amazon Kinesis, Amazon Redshift, Amazon Athena e
Amazon QuickSight può essere utilizzato con carichi di lavoro Big Data

Familiarità di base con le tecnologie di Big Data, tra cui Apache Hadoop, MapReduce, HDFS e query SQL/NoSQL
Aver completato la formazione web di Big Data Technology Fundamentals o avere un'esperienza equivalente
Conoscenza del lavoro dei servizi AWS di base e dell'implementazione del cloud pubblico
Aver completato il corso AWS Technical Essentials (AWSE) o avere un'esperienza equivalente
Conoscenza di base del data warehousing, dei sistemi di database relazionali e della progettazione di database

Module 1: Overview of Big Data

What is big data
The big data pipeline
Big data architectural principals

Module 2: Big Data ingestion and transfer

Overview: Data ingestion
Transferring data

Module 3: Big data streaming and Amazon Kinesis

Stream processing of big data
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Kinesis Video Streams
Amazon Kinesis Data Analytics

Module 4: Big data storage solutions

AWS data storage options
Storage solutions concepts
Factors in choosing a data store

Module 5: Big data processing and analytics

Big data processing and analytics
Amazon Athena

Module 6: Apache Hadoop and Amazon EMR

Introduction to Amazon EMR and Apache Hadoop
Best practices for ingesting data
Amazon EMR
Amazon EMR architecture

Module 7: Using Amazon EMR

Developing and running your application
Launching your cluster
Handling output from your completed jobs

Module 8: Hadoop programming frameworks

Hadoop frameworks
Other frameworks for use on Amazon EMR

Module 9: Web interfaces on Amazon EMR

Hue on Amazon EMR
Monitoring your cluster

Module 10: Apache Spark on Amazon EMR

Apache Spark
Using Spark

Module 11: Using AWS Glue to automate ETL workloads

What is AWS Glue?
AWS Glue: Job orchestration

Module 12: Amazon Redshift and big data

Data warehouses vs. traditional databases
Amazon Redshift
Amazon Redshift architecture

Module 13: Securing your Amazon deployments

Securing your Amazon deployments
Amazon EMR security overview
AWS Identity and Access Management (IAM) overview
Securing data
Amazon Kinesis security overview
Amazon DynamoDB security overview
Amazon Redshift security overview

Module 14: Managing big data costs

Total cost considerations for Amazon EMR
Amazon EC2 pricing models
Amazon Kinesis pricing models
Cost considerations for Amazon DynamoDB
Cost considerations and pricing models for Amazon Redshift
Optimizing cost with AWS

Module 15: Visualizing and orchestrating big data

Visualizing big data
Amazon QuickSight
Orchestrating a big data workflow

Module 16: Big data design patterns

Common architectures

Module 17: Course wrap-up

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