Seminar Apache Hudi Intensivseminar für Architektur, Engineering, Betrieb und Optimierung

Apache Hudi Intensivseminar für Architektur, Engineering, Betrieb und Optimierung

Das Intensivseminar bündelt die Inhalte der übrigen Apache-Hudi-Seminare in einem geschlossenen Fünf-Tage-Format. Architektur, Praxis, Ingestion, CDC, Betrieb, Table Services und Performance werden zusammenhängend aufgebaut, sodass ein vollständiger Lernpfad ohne Brüche entsteht. Die maximale Dauer von fünf Tagen wird vollständig ausgenutzt, weil hier nicht nur Überblick, sondern auch Aufbau, Betrieb und Optimierung in einem Zug vermittelt werden.

Zielgruppe

Geeignet für Data Engineers, Architekten, Plattform- und Betriebsteams, die Apache Hudi ganzheitlich einführen, standardisieren oder eine bestehende Plattform professionalisieren wollen.

Voraussetzungen

Erwartet wird ein solides Grundverständnis von SQL, Data Lakes und verteilten Datenplattformen. Erste Praxis mit Spark oder Flink ist nützlich, aber nicht zwingend auf Expertenniveau erforderlich.

Seminarinhalte

  • Einordnung von Apache Hudi im Data-Lakehouse-Stack und im Apache-Ökosystem
  • Tabellenkonzepte, Timeline, Commit-Modelle und Abfragearten
  • Copy-on-Write, Merge-on-Read und belastbare Auswahlkriterien
  • Praktischer Aufbau von Tabellen, Schlüsseln, Partitionen und Schemata
  • Ingestion mit Batch, Streaming und CDC-Mustern
  • Spark- und Flink-orientierte Schreib- und Lesewege in realistischen Architekturen
  • Incremental Queries, Time Travel und CDC als Bausteine für Folgeprozesse
  • Table Services, Metadata Table, Data Skipping, Indexing und Betriebsautomatisierung
  • Concurrency Control, Recovery, Monitoring und Troubleshooting
  • Vorgehensmodell für Einführung, Standardisierung und produktive Betriebsreife

Praxis und Übungen

Alle Übungen bauen auf einer gemeinsamen Referenzumgebung auf. Aus einer einfachen Tabelle entsteht Schritt für Schritt eine vollständige Hudi-Lösung mit Änderungsdaten, Wartungsläufen, Auswertungen und gezielter Fehlerbehandlung. Das spart Doppelaufwand und zeigt den roten Faden vom Konzept bis zum Betrieb.

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: Data Engineers, Architekten, Plattform- und Betriebsteams mit Einführungs- oder Standardisierungsauftrag
Voraussetzungen: Grundverständnis von SQL, Data Lakes und verteilten Datenplattformen; erste Praxis mit Spark oder Flink ist nützlich
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, Architekturarbeit, End-to-End-Labs
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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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Kassel 5 Tage
Ulm 5 Tage
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Münster 5 Tage
Nürnberg 5 Tage
Mainz 5 Tage
Erfurt 5 Tage
Bremen 5 Tage
Berlin 5 Tage
Paderborn 5 Tage
Essen 5 Tage
Darmstadt 5 Tage
Frankfurt 5 Tage
Potsdam 5 Tage
Flensburg 5 Tage
Konstanz 5 Tage
Freiburg 5 Tage
Rostock 5 Tage
Hamburg 5 Tage
Leipzig 5 Tage
Hamm 5 Tage
Stuttgart 5 Tage
Dresden 5 Tage
Luxemburg 5 Tage
Hannover 5 Tage
Jena 5 Tage
Trier 5 Tage
Madgeburg 5 Tage
Regensburg 5 Tage
München 5 Tage
Friedrichshafen 5 Tage
Kassel 5 Tage
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