Close
DANH SÁCH KHÓA HỌC / COURSE BY TECHNOLOGY VENDORS / AWS

Building Batch Data Analytics Solutions on AWS

Tóm tắt khóa học:

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng các giải pháp phân tích dữ liệu hàng loạt bằng Amazon EMR, một dịch vụ được quản lý Apache Spark và Apache Hadoop cấp doanh nghiệp. Bạn sẽ học cách Amazon EMR tích hợp với các dự án nguồn mở như Apache Hive, Hue và HBase, và với các dịch vụ AWS như AWS Glue và AWS Lake Formation. Khóa học đề cập đến các thành phần thu thập, thu thập, lập danh mục, lưu trữ và xử lý dữ liệu trong bối cảnh của Spark và Hadoop. Bạn sẽ học cách sử dụng EMR Notebooks để hỗ trợ cả khối lượng công việc phân tích và học máy. Bạn cũng sẽ học cách áp dụng các biện pháp thực hành tốt nhất về bảo mật, hiệu suất và quản lý chi phí vào hoạt động của Amazon EMR.

Thời lượng khóa học: 1 Ngày


Nội dung khóa học:

Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline

  • Data analytics use cases
  • Using the data pipeline for analytics

Module 1: Introduction to Amazon EMR

  • Using Amazon EMR in analytics solutions
  • Amazon EMR cluster architecture
  • Interactive Demo 1: Launching an Amazon EMR cluster
  • Cost management strategies

Module 2: Data Analytics Pipeline Using Amazon EMR: Ingestion and Storage

  • Storage optimization with Amazon EMR
  • Data ingestion techniques

Module 3: High-Performance Batch Data Analytics Using Apache Spark on Amazon EMR

  • Apache Spark on Amazon EMR use cases
  • Why Apache Spark on Amazon EMR
  • Spark concepts
  • Interactive Demo 2: Connect to an EMR cluster and perform Scala commands using the
  • Spark shell
  • Transformation, processing, and analytics
  • Using notebooks with Amazon EMR
  • Practice Lab 1: Low-latency data analytics using Apache Spark on Amazon EMR

Module 4: Processing and Analyzing Batch Data with Amazon EMR and Apache Hive

  • Using Amazon EMR with Hive to process batch data
  • Transformation, processing, and analytics
  • Practice Lab 2: Batch data processing using Amazon EMR with Hive
  • Introduction to Apache HBase on Amazon EMR

Module 5: Serverless Data Processing

  • Serverless data processing, transformation, and analytics
  • Using AWS Glue with Amazon EMR workloads
  • Practice Lab 3: Orchestrate data processing in Spark using AWS Step Functions

Module 6: Security and Monitoring of Amazon EMR Clusters

  • Securing EMR clusters
  • Interactive Demo 3: Client-side encryption with EMRFS
  • Monitoring and troubleshooting Amazon EMR clusters
  • Demo: Reviewing Apache Spark cluster history

Module 7: Designing Batch Data Analytics Solutions

  • Batch data analytics use cases
  • Activity: Designing a batch data analytics workflow

Module 8: Developing Modern Data Architectures on AWS

Modern data architectures