Schulungsübersicht
Einführung in Apache Kylin
- Überblick über OLAP und seine Bedeutung für die Big Data-Analyse
- Entwicklung von Apache Kylin und dessen Architektur
- Kerneigenschaften und -funktionen von Kylin 50
Einrichtung von Apache Kylin
- Voraussetzungen für die Installation und Umgebungssetup
- Konfiguration von Kylin mit Hadoop, Spark und Kafka
- Verständnis der Web-Oberfläche und Kommandozeilenwerkzeuge von Kylin
Datamodellierung in Kylin
- Gestaltung von Star- und Snowflake-Schemata für OLAP-Würfel
- Definieren von Dimensionen und Maßen
- Erstellen und Verwalten von Datamodellen über die Web-Oberfläche von Kylin
Bau und Verwaltung von Würfeln
- Prozess zum Bau von Würfeln und Jobverwaltung
- Inkrementelle Bauprozesse und Automerge-Strategien
- Überwachung der Würfelgesundheit und -leistung
Echtzeitstreaming mit Kylin
- Integration von Kafka als Streaming-Datenquelle
- Aufsetzen von Echtzeitschemata und Fusion-Modellen
- Ziele niedriger Latenz bei der Analyse von Streaming-Daten erreichen
Abfragen und Analyse
- Ausführen von SQL-Abfragen über die Abfrageoberfläche von Kylin
- Verschließen von BI-Tools (z.B. Tableau, Power BI) mit Kylin
- Durchführung multidimensionaler Analysen und Drilldowns
Leistungsverbesserung
- Beste Praktiken für die Würfelgestaltung und Aggregation
- Ressourcenverwaltung und -optimierung zur Skalierbarkeit
- Fehlersuche bei häufigen Leistungsschwächen
Erweiterte Themen
- Sicherheit und Zugriffskontrolle in Kylin
- Ergänzen von Kylin mit benutzerdefinierten Plugins und Integrationen
- Untersuchen der REST-APIs von Kylin für Automatisierung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Hadoop und Big-Data-Ekosystemen
- Vertrautheit mit SQL und Konzepten der Datenlagerung
Zielgruppe
- Big-Data-Ingenieure, die Lösungen für Echtzeitanalysen implementieren möchten
- Datenanalysten, die OLAP-Fähigkeiten auf großen Datensätzen nutzen wollen
- Architekten von Datenlagerungen, die ihre Infrastruktur modernisieren möchten
Erfahrungsberichte (5)
Praxisbeispiele ermöglichten es uns, eine echte Vorstellung davon zu bekommen, wie das Programm funktioniert. Ausführliche Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zur praktischen Anwendung.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Alle Themen, die er abdeckte, einschließlich Beispiele. Er erklärte auch, wie sie uns im täglichen Job helfen.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Ich mochte Pablos Stil und die Tatsache, dass er viele Themen behandelte, von der Gestaltung von Berichten über die Anpassung mit HTML bis hin zur Implementierung einfacher ML-Algortithmen. Good Gleichgewicht theoretische Informationen / Übungen. Pablo deckte wirklich alle Themen ab, die mich interessierten, und gab umfassende Antworten auf meine Fragen.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Kurs - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Maschinelle Übersetzung
wie der Trainer sein Wissen im Unterrichtsthema zeigt
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurs - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Maschinelle Übersetzung
Tatsächliche Anwendung von Spotfire und alle grundlegenden Funktionen.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Kurs - Introduction to Spotfire
Maschinelle Übersetzung