Aufbau eines Hadoop-Clusters

• Einführung in Hadoop: Grundlagen der Hadoop-Architektur und -Funktionsweise
• Cluster-Setup: Schritte zur Einrichtung eines Hadoop-Clusters auf mehreren Knoten
• Hadoop Distributed File System (HDFS): Verständnis für die Speicherung von Daten über verteilte Knoten hinweg
• Datenverarbeitung mit MapReduce: Konzepte und Anwendungsmöglichkeiten für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen
• Hadoop-Komponenten: Überblick über wichtige Tools und Komponenten wie HBase, Hive und Pig
• Skalierung und Performance-Optimierung: Strategien zur Skalierung von Clustern und Optimierung der Clusterleistung
• Überwachung und Wartung: Methoden zur Überwachung, Fehlersuche und Wartung von Hadoop-Clustern
• Praktische Übungen: Hands-on-Sitzungen für die Umsetzung und Konfiguration eines Hadoop-Clusters

Das Seminar richtet sich an:

• Dateningenieure und Data Scientists, die ihre Kenntnisse im Bereich der Big Data-Verarbeitung erweitern möchten.
• IT-Profis und Systemadministratoren, die Interesse an der Implementierung und Verwaltung von Hadoop-Infrastrukturen haben.
• Technologie-Entscheidungsträger und Manager, die ein grundlegendes Verständnis für die Einrichtung und Nutzung von Hadoop-Clustern erlangen möchten.
• Studierende und Forscher, die mehr über Big Data-Technologien lernen und praktische Erfahrungen im Umgang mit Hadoop sammeln möchten.
• Jeden, der an der Verarbeitung und Verwaltung großer Datenmengen interessiert ist und eine solide Grundlage für den Aufbau von Hadoop-Clustern erwerben möchte, unabhängig von ihrem Fachwissen im Bereich der Informationstechnologie.