Curso de HBase para Desarrolladores

Cuando las tecnologías de almacenamiento tradicionales no manejan la cantidad de datos que necesita almacenar, hay una gran cantidad de alternativas. Este curso trata de orientar a los participantes cuáles son las alternativas para almacenar y analizar Big Data y cuáles son sus pros y contras.

Este curso se centra principalmente en la discusión y presentación de soluciones, aunque los ejercicios prácticos están disponibles a pedido.

El curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología).

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigido a administradores o desarrolladores de bases de datos que deseen usar Microsoft Azure Cosmos DB para desarrollar y administrar aplicaciones de baja latencia y alta capacidad de respuesta.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprovisione los recursos de Cosmos DB necesarios para empezar a crear bases de datos y aplicaciones.
• Escale el rendimiento y el almacenamiento de las aplicaciones mediante el uso de las API de Cosmos DB. 
• Administre las operaciones de base de datos y reduzca los costos mediante la optimización de los recursos de Cosmos DB.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) presenta Hortonworks Data Platform (HDP) y guía a los participantes a través de la implementación de la solución Spark + Hadoop.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice Hortonworks para ejecutar Hadoop de forma fiable a gran escala.
• Unifique las capacidades de seguridad, gobernanza y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark.
• Utilice Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes de un proyecto de Spark.
• Procese diferentes tipos de datos, incluidos los estructurados, no estructurados, en movimiento y en reposo.

Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive

Cloudera Impala es un motor de consulta SQL de procesamiento masivo paralelo (MPP) de código abierto para clústeres Apache Hadoop.

Impala permite a los usuarios emitir consultas SQL de baja latencia a los datos almacenados en Hadoop Distributed File System y Apache Hbase sin necesidad de movimiento o transformación de datos.

Audiencia

Este curso está dirigido a analistas y científicos de datos que realizan análisis sobre datos almacenados en Hadoop a través de herramientas de Business Intelligence o SQL.

Después de este curso, los delegados podrán

• Extraer información significativa de los clústeres de Hadoop con Impala.
• Escriba programas específicos para facilitar la Inteligencia de Negocios en Impala SQL Dialect.
• Solucionar problemas de Impala.

Las bases de datos relacionales han sido la tecnología elegida para almacenar, recuperar y consultar datos. Las bases de datos relacionales permiten a los usuarios organizar sus datos utilizando un conjunto estructurado y bien definido de patrones (modelo). Si bien este enfoque funciona bien para almacenar datos estandarizados y bien entendidos de antemano (piense en una aplicación de registro de hospital que contiene registros de pacientes con el mismo conjunto coherente de campos predefinidos... identificación del paciente, nombre, apellido, fecha de la última visita, etc.), existen limitaciones para este modelo. Para las organizaciones cuyos datos entrantes no están bien definidos (piense en un formulario de consulta en línea para una startup que todavía está en el proceso de experimentar con diferentes campos para recopilar datos de visitantes, eliminando y agregando campos a medida que avanzan para adaptarse a la naturaleza cambiante del negocio), cualquier definición establecida sobre cómo deben encajar los datos en una base de datos existente tendría que redefinirse regularmente. Esto requeriría volver a crear el modelo de datos (esquema) que dicta la estructura de los datos y sus tipos de datos permitidos para admitir diferentes tipos de entradas de datos, etc., antes de que se puedan guardar nuevos datos en la base de datos.

Ingrese a las bases de datos NoSQL (no solo SQL). NoSQL Las bases de datos liberan a los usuarios de tener que predefinir la estructura de los datos entrantes, permitiéndoles insertar y actualizar nuevos datos sobre la marcha. Las bases de datos suelen ser más rápidas que las bases de datos relacionales y pueden manejar grandes cantidades de datos con facilidad. NoSQL Las bases de datos también escalan mejor que las bases de datos relacionales, debido a su capacidad para particionar datos de manera eficiente entre muchos servidores (clúster) y equilibrar la carga del acceso a estos datos. NoSQL las bases de datos se integran particularmente bien con aplicaciones que soportan análisis en tiempo real, personalización de sitios, IoT y aplicaciones móviles

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes comprenderán la arquitectura, los principios de diseño y la funcionalidad de las bases de datos NoSQL más populares a medida que configuran, operan y evalúan varias bases de datos NoSQL en un entorno de laboratorio en vivo. El objetivo de esta capacitación es capacitar a los participantes para evaluar, proponer e implementar de manera inteligente una solución de base de datos adecuada NoSQL dentro de su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure diferentes tipos de bases de datos NoSQL, incluidas MongoDB, Cassandra, Redis y Neo4j
• Comprender las ventajas y desventajas de las bases de datos NoSQL frente a las bases de datos relacionales
• Comprender los formatos de datos subyacentes utilizados por las bases de datos NoSQL y cómo estos formatos se pueden utilizar con ventaja al desarrollar aplicaciones modernas (escritorio, móvil, nube, IoT)
• Realizar operaciones de creación, inserción, actualización, eliminación en una base de datos NoSQL
• Configure un entorno mixto con una base de datos relacional y NoSQL trabajando en tándem
• Configure un clúster de base de datos NoSQL para distribuir el procesamiento de conjuntos de datos muy grandes
• Comprender las implicaciones de seguridad del uso de una base de datos NoSQL
• Despliegue y escalado de una base de datos NoSQL en un entorno de producción

Audiencia

• Database Profesionales
• Arquitectos de datos
• Estrategas de datos
• Gestores de proyectos
• Desarrolladores de aplicaciones que deseen integrar una solución de base de datos flexible en su aplicación

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Redis

Nosql

Scylla es una tienda de datos NoSQL distribuida de código abierto. Es compatible con Apache Cassandra pero tiene un rendimiento significativamente más alto y latencias más bajas.

En este curso, los participantes aprenderán sobre las características y la arquitectura de Scylla mientras obtienen experiencia práctica con la configuración, administración, monitoreo y resolución de problemas de Scylla.

Audiencia

• Administradores de bases
• Desarrolladores
• Ingenieros de sistema

Formato del curso

• El curso es interactivo e incluye discusiones sobre los principios y enfoques para implementar y administrar bases de datos y clústeres distribuidos por Scylla. El curso incluye un componente pesado de ejercicios prácticos y práctica.