Infrastruktur und Basistechnologien für Big Data

Zielgruppe: Studierende
Programm: Tech
Autor/in: Simon Prewo
Average Workload: ≈ 3 Hours
Course Start: Flexibel
Field of Knowledge: Selbstlernkurs Enrol

What awaits you in this course?

Unstrukturierte Datenmassen liefern häufig bessere Antworten als kleine, aufwändig erhobene Datenmengen: Zum Beispiel wird vermutet, dass Grippewellen heute schneller durch die Analyse von Social-Media-Posts aufgespürt werden als durch (staatlich) erhobene Daten.

Allerdings haben diese Datenmassen auch Kehrseiten: Sie sind komplex zu verarbeiten. Klassische (relationale) Datenbanken gelten als ungeeignet und unwirtschaftlich. Hierbei scheinen die Basistechnologien Hadoop, HBase, Spark oder MongoDB Abhilfe zu schaffen: Sie versprechen die Verarbeitung und Vorhaltung riesiger Datenmengen effizient und kostengünstig.

What can you learn in this course?

  • Du kannst den Begriff Big-Data erklären.
  • Du kannst die „Macht“ durch Analyse großer Datenmengen erklären.
  • Du kannst einschätzen, ob eine Big-Data-Technologie für einen Business Case relevant ist.
  • Du kannst teure klassische Datenbanken und wirtschaftliche Big-Data-Technologien kontrastieren.
  • Du kannst die Grundsätze bei der Speicherung von Daten bei Big-Data-Technologien erklären (z. Bsp. Optimierung auf einmaliges Schreiben ohne Änderung von Daten).
  • Du kannst den Prozess der Beschaffung von Daten am typischen Big-Data-Beispiel von Social-Media-Daten wiedergeben.

Outline

Big-Data: Was ist das?

  • Big-Data als Vorgehensweise
  • Big-Data definiert durch 3 Vs

Big-Data und Infrastruktur

  • Besondere Wichtigkeit von Infrastruktur im Big-Data-Kontext
  • Überblick über Big-Data-Technologien

Deep-Dive Technologie: Hadoop

  • HDFS
  • Technische Implementierung des HDFS
  • Map-Reduce
  • Hadoops Kernvorteil: "Programm zu den Daten" vs. "Daten zum Programm"

Deep-Dive Technologie: Spark und R on Spark

  • Architektur von Spark
  • R und Spark auf Hadoop

Einsatzszenarien für Big-Data-Technologien

  • Typische Datenquellen für Big-Data
  • Vor- und Nachteile von Big-Data-Technologien

Abschluss/ Zertifikat

Confirmation of participation

In diesem Kurs kannst du Badges und ein Weiterbildungszertifikat erhalten.