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Big Data und Datawarehouse

 

Big Data und Data Warehouse

Big Data

Mit diesem Seminar geben wir Ihnen einen Überblick über Technologien und Konzepte, die unter dem Stichwort "Big Data" zusammengefasst sind. Sie werden mit den Möglichkeiten und Einsatzgebieten von Big Data Tools und Techniken vertraut gemacht. Am Ende des Seminars kennen Sie die wichtigsten Produkte in diesem Umfeld und haben eine Vorstellung davon, für welche Anwendungen diese effizient eingesetzt werden können.

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Wir leben in einer Zeit, in der immer mehr Daten in immer kürzerer Zeit gespeichert und verarbeitet werden müssen. Klassische relationale Datenbanken stoßen dabei immer öfter an Ihre Grenzen. Hier setzt das Apache Hadoop Framework an. Das Seminar gibt Ihnen einen Überblick über die wichtigsten Komponenten aus dem Hadoop-Ökosystem. Sie werden Daten importieren und exportieren, eigene MapReduce und Spark Jobs programmieren und mit der Abfragesprache Hive-Daten analysieren.

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NoSQL (Not Only SQL)-Datenbanksysteme gewinnen im Kontext mit Big Data geprägten Problemstellungen kontinuierlich an Bedeutung. Einerseits steigt die Vielfalt speziell entwickelter Systeme, die eine dem Anwendungsfall gegenüber optimierte Einsatzfähigkeit ermöglicht. Andererseits entwickeln sich bereits etablierte NoSQL-Datenbanksysteme stetig weiter und erweitern mit optionalen Funktionalitäten das jeweilige Leistungsspektrum. Das Seminar gibt einen Überblick über die unterschiedlichen Kategorien von NoSQL-Datenbanken und vermittelt grundlegende Technologien und Konzepte. Zusätzlich werden mit Redis, MongoDB und Apache Cassandra drei populäre NoSQL-Datenbanksysteme vorgestellt.

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Data Warehouse

In diesem Seminar werden Sie mit den grundlegenden Konzepten und Komponenten eines Data Warehouse vertraut gemacht. Angefangen mit der Anbindung von Quellsystemen über die Befüllung des Data Warehouse mit ETL-Tools bis hin zum Erstellen von Data Marts werden alle Komponenten vorgestellt. Ebenso lernen Sie die verschiedenen Architekturansätze und Konzepte (z.B. Datenmodelle, Historisierung von Daten, etc.) innerhalb eines Data Warehouse kennen. Mehrere Live-Demos vertiefen und veranschaulichen das Erlernte.

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Seminar Data Warehouse Grundlagen, 19.08.2013