Corso BIG DATA Full

Documento rilasciato al termine del corso: ATTESTATO di frequenza

Descrizione

Il Corso fornisce una visione generale dell’universo Big Data, ne illustra i principali elementi, gli skill necessari rispetto agli obiettivi da perseguire e come sfruttare i Big Data per elaborare progetti di successo. Quindi affronta i seguenti argomenti: Cassandra, Hadoop, Hbase, Hive, Impala, Kafka, MongoDB, Neo4J, Spark, Sqoop.

A chi è rivolto

Il corso è diretto a Professionisti interessati ad acquisire il set di competenze fondamentali per la creazione di valore dai dati e le logiche di recupero e le tecniche di correlazione.

Altre informazioni

Lingua: Italiano

Materiale: Dispense (ITA/ENG)

Durata: 10 giorni

Requisiti partecipazione: Nessuno

Principali argomenti del corso

Big-Data: i fondamentali

• Introduzione al Big Data ed il suo attuale ecosistema
• Utilizzo del HDFS e differenze con il File System operativo
• Interazioni tra FS ed HDFS
• Utilizzo e scenari per la implementazione di soluzioni Big Data
• Concetti legati a Volume, Velocità, Varietà dei dati
• Basi dati acquisiti e gestiti come Data Lake

Cassandra

• Concetti fondamentali di un database misto tra colonnare e documentale
• Uso di KeySpace e Tabelle in Cassandra
• Utilizzo delle Partizioni e dei nodi per le ridondanze
• Column Family
• Super Colonne
• Chiave di partizionamento e chiavi cluster
• Gestione degli indici secondari
• Gestione del cluster in RING
• Gestione file LOG, MemTable e SSTable
• Comandi per inserimento, modifica, cancellazione e visualizzazione dei dati inseriti
• Funzioni di aggregazione e di ordinamento del dato
• Gestione dei dati in assenza di Join
• Differenze con database transazionali
• Punti di forza di Cassandra
• Utilizzo per IoT
• Possibili scenari di applicazione

Hadoop

• Concetto di File System distribuito
• Gestione dei nodi
• Balancing
• Ridondanze dati
• Sicurezza
• Map&Reduce
• YARN per la velocizzazione di M&R
• Gestione dell’HDFS da Shell
• Trasferimento dati da e verso Linux

Hbase

• Concetti fondamentali di un database colonnare
• Uso di database e tabella in Hbase
• Utilizzo delle Region per le ridondanze
• Concetto di Versioning
• Column Family e settaggi particolari
• Comandi per inserimento, modifica, cancellazione e visualizzazione dei dati inseriti
• Funzioni di aggregazione del dato
• Gestione dei dati in assenza di Join
• Differenze con database transazionali
• Punti di forza del colonnare
• Possibili scenari di applicazione

Hive

• Concetti fondamentali di Hive inteso come repository di Warehousing
• Uso di Database e Tabelle in Hive
• Differenza tra tabelle External ed Internal
• Creazione ed utilizzo di indici
• Comandi per inserimento, modifica, cancellazione e visualizzazione dei dati inseriti
• Funzioni di aggregazione e di ordinamento del dato
• Gestione dei dati con Join
• Differenze con database transazionali
• Punti di forza di Hive
• Importazione dati da sorgenti eterogenee
• Possibili scenari di applicazione

Impala

• Concetti fondamentali di Impala
• Velocità di elaborazione sui dati
• File Parquet e Avro
• Uso di Database e Tabelle
• Comandi per inserimento e visualizzazione dei dati inseriti
• Funzioni di aggregazione e di ordinamento del dato
• Gestione dei dati con Join
• Differenze con database transazionali
• Punti di forza di Impala
• Importazione dati da sorgenti eterogenee con Sqoop
• Possibili scenari di applicazione

Kafka

• Streaming dei dati
• Intercettazione e smistamento dati
• Logiche applicate agli alert in real-time
• Scrittura dati in db nosql di stoccaggio

MongoDB

• Concetti fondamentali di un database documentale
• Uso di database e collection
• Utilizzo degli Shard per le ridondanze
• Array e Documenti nidificati
• Comandi per inserimento, modifica, cancellazione e visualizzazione dei documenti inseriti
• Funzioni di aggregazione del dato
• Gestione dei dati in assenza di Join
• Differenze con database transazionali
• Punti di forza del documentale
• Possibili scenari di applicazione

Neo4J

• Concetti fondamentali di Neo4J
• Definizione di Grafo ed Archi
• Velocità di elaborazione sui dati
• Uso di Database e Tabelle
• Comandi per inserimento e visualizzazione dei dati inseriti
• Funzioni di aggregazione e di ordinamento del dato
• Differenze con database transazionali
• Punti di forza di Neo4J
• Possibili scenari di applicazione

Spark

• Evoluzione del calcolo computazionale rispetto al Map e Reduce di Hadoop
• Sparql per il prelievo dei dati da fonti esterne
• Gestione del cluster in memory

Sqoop

• Accesso a dati transazionali esterni per prelievo dati
• Trasferimento dati da e verso database transazionali
• Scrittura in FS e HDFS
• Scrittura diretta in Hive
• Gestione dei Job