Plan Szkolenia
- Przegląd OLAP i jego znaczenie w analizie dużych danych
- Ewolucja Apache Kylin i jej architektury
- Główne funkcje i możliwości Kylin 50
- Wymagania wstępne i konfiguracja środowiska
- Konfiguracja Kylin z Hadoop, Spark i Kafka
- Zrozumienie interfejsu webowego Kylin i narzędzi wiersza polecenia
- Projektowanie schematów gwiazdy i płatka śniegu dla kubów OLAP
- Definiowanie wymiarów i miar
- Tworzenie i zarządzanie modelami danych w interfejsie webowym Kylin
- Proces budowania kubów i zarządzanie zadaniami
- Budowanie inkrementalne i strategie automatycznego scalania
- Monitorowanie stanu i wydajności kubów
- Integracja Kafka jako źródła danych strumieniowych
- Konfiguracja kubów w czasie rzeczywistym i modeli fuzji
- Osiąganie analizy o niskiej opóźnieniu z danymi strumieniowymi
- Wykonywanie zapytań SQL za pomocą interfejsu zapytań Kylin
- Połączenie narzędzi BI (np. Tableau, Power BI) z Kylin
- Wykonywanie wielowymiarowej analizy i szczegółowych analiz
- Najlepsze praktyki w projektowaniu kubów i agregacji
- Zarządzanie zasobami i dostrajanie do skalowalności
- Rozwiązywanie typowych problemów z wydajnością
- Bezpieczeństwo i kontrola dostępu w Kylin
- Rozszerzanie Kylin za pomocą wtyczek i integracji niestandardowych
- Badanie interfejsów API Kylin dla automatyzacji
Wymagania
- Zrozumienie Hadoop oraz ekosystemów big data
- Znałość pojęć związanych z SQL oraz magazynowaniem danych
- Podstawowa wiedza na temat platform do strumieniowania danych, takich jak Kafka
Grupa docelowa
- Inżynierowie big data chcący wdrażać rozwiązania analityki w czasie rzeczywistym
- Analitycy danych, którzy chcą wykorzystać możliwości OLAP na dużych zbiorach danych
- Architekci magazynów danych zainteresowani modernizacją infrastruktury
Opinie uczestników (5)
Praktyczne przykłady pozwoliły nam odczuć, jak naprawdę działa program. Szczegółowe wyjaśnienia i integracja koncepcji teoretycznych z ich praktycznymi zastosowaniami.
Ian - Archeoworks Inc.
Szkolenie - ArcGIS Fundamentals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ćwiczenie laboratoryjne
Tse Kiat - ST Engineering Training & Simulation Systems Pte. Ltd.
Szkolenie - Automated Monitoring with Zabbix
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wszystkie tematy, które omówił, wraz z przykładami. Wyjaśnił również, jak są one pomocne w naszej codziennej pracy.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Szkolenie - QGIS for Geographic Information System
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Polubiałem styl Pabla, fakt, że poruszył wiele tematów od projektowania raportów i personalizacji za pomocą HTML do implementacji prostych algorytmów uczenia maszynowego. Good równowagi między informacjami teoretycznymi a ćwiczeniami. Pablo naprawdę obejrzał wszystkie tematy, które mnie interesowały i udzielił kompleksowych odpowiedzi na moje pytania.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Szkolenie - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
jak trener prezentuje swoją wiedzę z tematu, który uczy
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Szkolenie - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję