Dieses Intensivseminar bündelt die Inhalte der Einzelseminare in einer einzigen, kompakten Qualifizierungsstrecke. Wer nicht mehrere Module nacheinander besuchen kann, erhält hier eine geschlossene, fünftägige Gesamtsicht auf Apache Hadoop – von der Architektur über Datenverarbeitung und Betrieb bis hin zu Sicherheit, Monitoring und Performance.
Die Dauer von fünf Tagen ist bewusst ausgereizt, weil das Seminar alle anderen Angebote zusammenfasst und dennoch arbeitsfähig bleiben soll. Kürzer wäre nur eine inhaltsarme Schnellbleiche, länger ist laut Vorgabe nicht vorgesehen. Damit ist das Format ein dichtes, aber realistisch durchführbares Arbeitsseminar.
Das Seminar führt in aufeinander aufbauenden Praxisblöcken durch die Kernbausteine des Systems. Dadurch entsteht ein roter Faden vom Clusterverständnis über HDFS und YARN bis zu Betriebsroutinen, Verfügbarkeitsfragen und typischen Leistungsproblemen. Das ist kein Sammelsurium einzelner Folienpakete, sondern ein durchgängiger Kurs mit klarer technischer Linie.
Schwerpunkte:
- Grundlagen, Architektur und Rollenmodell von Apache Hadoop
- HDFS, YARN und MapReduce im technischen Zusammenspiel
- Datenverarbeitung, Job-Abläufe und praktische Systemarbeit
- Administration, Konfiguration, Wartung und Fehlersuche
- Sicherheit, Hochverfügbarkeit, Monitoring und Betriebsstabilität
- Kapazitätsplanung, Skalierung und Performance-Grundlagen
Zielgruppe: Das Seminar richtet sich an Teams, die in kurzer Zeit ein belastbares Gesamtverständnis für Hadoop aufbauen müssen.
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Öffentliche Schulung
Diese Seminarform ist auch als Präsenzseminar bekannt und bedeutet, dass Sie in unseren Räumlichkeiten von einem Trainer vor Ort geschult werden. Jeder Teilnehmer hat einen Arbeitsplatz mit virtueller Schulungsumgebung. Öffentliche Seminare werden in deutscher Sprache durchgeführt, die Unterlagen sind teilweise in Englisch.
Inhausschulung
Diese Seminarform bietet sich für Unternehmen an, welche gleichzeitig mehrere Teilnehmer gleichzeitig schulen möchten. Der Trainer kommt zu Ihnen ins Haus und unterrichtet in Ihren Räumlichkeiten. Diese Seminare können auf Deutsch – bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich – gebucht werden.
Webinar
Diese Art der Schulung ist geeignet, wenn Sie die Präsenz eines Trainers nicht benötigen, nicht reisen können und über das Internet an einer Schulung teilnehmen möchten.
Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner
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Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de -
Paul Goldschmidt
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: paul.goldschmidt@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 5 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 2.995 zzgl. MwSt. Inhaus: € 8.500 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Administratoren, Data Engineers, Architekten, Projektteams und technische Quereinsteiger mit Zeitdruck |
| Voraussetzungen: | Linux-Grundlagen genügen; tiefes Hadoop-Vorwissen ist nicht erforderlich |
| Standorte: | Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja, selbstverständlich |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055 |
Seminartermine
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