In der Welt der Big Data hat das signifikante Wachstum sowohl des schieren Datenvolumens als auch der Datenvielfalt zu erheblichen Herausforderungen geführt. Apache HBase hat sich als robuste und skalierbare Lösung erwiesen. HBase ist eine leistungsstarke, verteilte und skalierbare NoSQL-Datenbank, die für die Verarbeitung großer Datenmengen bei gleichzeitig hoher Performance entwickelt wurde. In diesem Einführungskurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte von HBase und seine Bedeutung für die Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten kennen.
Zugriff auf Big Data in Echtzeit mit HBase: Steigerung der Leistung
Zugriff auf Big Data in Echtzeit mit HBase: Steigerung der Leistung
Dozent: Sandeep Agarwal
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Skalierbarkeit
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
- Kategorie: NoSQL
- Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
- Kategorie: Daten in Echtzeit
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Datenbank-Design
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Technologien zur Datenspeicherung
- Kategorie: Datenzugriff
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Big Data
Wichtige Details
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15 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul werden Sie zunächst mit Ihrem Dozenten und dem Kurs vertraut gemacht. Dann werden wir uns mit HBase beschäftigen und NoSQL Datenbanken, HDFS, HBase Architektur und Komponenten sowie HBase Cluster erforschen. Wir werden HBase mit anderen Big Data-Landschaften vergleichen und die Erstellung einer effektiven Datenmodellierung und eines Schemadesigns diskutieren.
Das ist alles enthalten
11 Videos6 Lektüren5 Aufgaben2 Diskussionsthemen2 Unbewertete Labore2 Plug-ins
In diesem Modul werden wir das Importieren von Daten in HBase mit Sqoop besprechen und Abfragetechniken wie Scans, Filter und Get-Anfragen erkunden und anschließend das Erstellen von HBase-Abfragen in einer Laborumgebung üben. Wir werfen einen Blick auf fortgeschrittene Abfragen mit einer Java-Anwendung und optimieren die HBase-Leistung mit Caching und Scan-Optimierung. Schließlich werden wir die Manipulation von Daten mit Batch-Operationen zur Verbesserung der Leistung besprechen.
Das ist alles enthalten
11 Videos4 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore1 Plug-in
In diesem letzten Modul werden wir uns mit der Datenmodellierung in HBase für Echtzeitanwendungen befassen und dabei auf Strategien und Anwendungsfälle eingehen. Außerdem werden wir uns mit Bereitstellungsstrategien für Echtzeitanwendungen beschäftigen, beginnend mit Best Practices und deren Anwendung in einer Laborumgebung. Schließlich werfen wir einen Blick auf die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit von HBase in Echtzeitanwendungen und diskutieren die LIMITs und Techniken zur Leistungsanalyse, bevor wir das Gelernte in die Praxis umsetzen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren5 Aufgaben2 Unbewertete Labore1 Plug-in
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