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Curso Cloudera Training for Apache HBase - Pue

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Pue

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Curso Cloudera Training for Apache HBase - Pue
Precio
1.360 €
Tipo Cursos
Modalidad Online / A distancia, Presencial
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Curso Cloudera Training for Apache HBase - Pue

Información general

DESCRIPCIÓN:

El presente curso, dotará a los participantes con los conocimientos necesarios para hacer uso del sistema Hbase, para gestionar bases de datos distribuidas no relacionales en procesos de lectura/escritura de forma aleatoria en tiempo real, por usuarios y aplicaciones, este forma parte del proyecto Hadoop y se ejecuta sobre HDFS, lo cual le provee la capacidad para almacenar los archivos en un clúster de varias máquinas, proporcionando así capacidades al estilo de BigTable para Hadoop.

El curso se desarrollará durante 21 horas, bajo la modalidad Online, está dirigido a profesionales que deseen aprender el uso de Hbase, es recomendable poseer destrezas en el uso de bases de datos y modelado de datos, así como manejo del lenguaje de programación Java.
Titulación universitaria Certificado de profesionalidad

ASPECTOS A TENER EN CUENTA

OBJETIVOS DEL CURSO:

- Identificar las tecnologías fundamentales de Apache Hbase.
- Comprender cómo HBase y HDFS funcionan juntos.
- Aprender a implementar HBase shell y la API de Java.
- Conocer la forma de almacenamiento de HBase y la arquitectura de clúster.
- Proveer los fundamentos de la gestión de Hbase.
- Aplicar funciones avanzadas de la API de Hbase.
- Valorar la trascendencia del diseño de esquemas en Hbase.
- Implementar Hive e Impala con Hbase.

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a desarrolladores y administradores que tengan la intención de usar HBase.

TITULACIÓN

Curso Cloudera Training for Apache HBase

Requisitos

Será útil tener experiencia previa con bases de datos y modelado de datos, pero no es un requisito necesario. Se asume el conocimiento de Java. No se requiere conocimiento previo de Hadoop.

TEMARIO

CONTENIDOS
INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓN A HADOOP Y HBASE

- Introducción a Hadoop
- Componentes fundamentales de Hadoop
- ¿Qué es HBase?
- Fortalezas de HBase
- HBase en producción
- Debilidades de HBase
TABLAS HBASE
- Conceptos de HBase
- Tablas fundamentales de HBase
- Diseño de tablas
HBASE SHELL
- Creación de tablas con HBase Shell
- Trabajar con tablas
- Trabajar con datos de tabla
FUNDAMENTOS DE LA ARQUITECTURA HBASE
- HBase Regions
- Arquitectura de un clúster HBase
- HBase y localicación de los datos HDFS
DISEÑO DE ESQUEMA HBASE
- Consideraciones generales de diseño
- Diseño centrado en la aplicación
- Diseño de Row Keys HBase
- Otras características de tabla HBase
ACCESO BÁSICO A LOS DATOS CON LA API DE HBASE
- Opciones para acceder a los datos de HBase
- Creación y eliminación de tablas HBase
- Recuperar datos con Get
- Recuperar datos con Scan
- Inserción y actualización de datos
- Eliminación de datos
MÁS CARACTERÍSTICAS AVANZADAS DE LA API DE HBASE
- Filtrado de Scans
- Buffer de escritura del lado cliente
- Mejores prácticas
- Coprocesadores HBase
HBASE WRITE PATH
- HBase Write Path
- Compactación
- Splits
HBASE READ PATH
- Cómo HBase lee los datos
- Bloques de caché para lectura
OPTIMIZAR EL RENDIMIENTO DE HBASE
- Consideraciones Column Family
- Consideraciones para el diseño de esquemas
- Configuración para el almacenamiento en caché
- Consideraciones de memoria
- Tratar con series de tiempo y datos secuenciales
- Regiones Pre-Splitting
ADMINISTRACIÓN DE HBASE Y GESTIÓN DE CLÚSTERES
- Demonios de HBase
- Consideraciones de ZooKeeper
- Alta disponibilidad de HBase
- Uso de HBase Balancer
- Fijación de tablas HBase con hbck
- Seguridad en HBase
REPLICACIÓN Y COPIA DE SEGURIDAD DE HBASE
- Replicación de HBase
- Copia de seguridad de HBase
- MapReduce y HBase Clusters
USO DE HIVE E IMPALA CON HBASE
- Cómo utilizar Hive e Impala para acceder a HBase
CONCLUSIÓN
ACCESO A DATOS CON PYTHON Y THRIFT

- Uso de Thrift
- Trabajar con tablas
- Getting y Putting de datos
- Escaneo de datos
- Eliminación de datos
- Contadores
- Filtros
OPENTSDB
API DE HBASE-SPARK

- Introducción
- Arquitectura y patrones de integración
- Escritura y uso de la API
- Trabajo futuro

SALIDAS PROFESIONALES

  • - Asesor de sistemas informáticos
  • - Programación
  • - Departamentos de informática
  • - Administración de sistemas y redes
  • - Administrador de sistemas operativos Linux
  • - Trabajar como experto en plataformas computacionales e informáticas
  • - Gestor de clústers Apache Hadoo

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