Big Data on AWS

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En este curso, aprender谩 sobre soluciones de big data basadas en la nube como Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis y el resto de la plataforma de big data de AWS. Aprenda a utilizar Amazon EMR para procesar datos utilizando el amplio ecosistema de herramientas de Hadoop como Hive y Hue, cree entornos de big data, trabaje con Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena y Amazon Kinesis, y dise帽e entornos de big data para seguridad y rentabilidad.

Pr贸ximos inicios

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Objetivos
  • Implementar soluciones de AWS en un ecosistema de big data
  • Utilizar Apache Hadoop en el contexto de Amazon EMR
  • Identificar los componentes de un clúster de Amazon EMR, luego lanzarlo y configurar un clúster de Amazon EMR
  • Utilizar marcos de programación habituales disponibles para Amazon EMR, entre otros, Hive, Pig y streaming
Requisitos
  • Conocimientos básicos de tecnologías de big data, incluidos Apache Hadoop, HDFS y consultas SQL/NoSQL
  • Capacitación digital gratuita en Data Analytics Fundamentals completa o una experiencia equivalente
  • Conocimiento práctico sobre los principales servicios de AWS y la implementación de la nube pública
  • Capacitación presencial en AWS Technical Essentials completa o una experiencia equivalente
  • Conocimientos básicos sobre el almacenamiento de datos, los sistemas de bases de datos relacionales y el diseño de base de datos
Certificaci贸n

Preparaci贸n para el examen:

Exam Readiness: AWS Certified Data Analytics – Specialty

Este curso te prepara para la certificaci贸n de AWS Certified Data Analytics – Specialty

Contenidos

Modulo 1: Overview of Big Data

    • What is big data
    • The big data pipeline
    • Big data architectural principals

Modulo 2: Big Data ingestion and transfer

  • Overview: Data ingestion
  • Transferring data

Modulo 3: Big data streaming and Amazon Kinesis

  • Stream processing of big data
  • Amazon Kinesis
  • Amazon Kinesis Data Firehose
  • Amazon Kinesis Video Streams
  • Amazon Kinesis Data Analytics
  • Hands-on lab 1: Streaming and Processing Apache Server Logs Using Amazon Kinesis

Modulo 4: Big data storage solutions

  • AWS data storage options
  • Storage solutions concepts
  • Factors in choosing a data store

Modulo 5: Big data processing and analytics

  • Big data processing and analytics
  • Amazon Athena
  • Hands-on lab 2: Using Amazon Athena to Analyze Log Data

Modulo 6: Apache Hadoop and Amazon EMR

  • Introduction to Amazon EMR and Apache Hadoop
  • Best practices for ingesting data
  • Amazon EMR
  • Amazon EMR architecture
  • Hands-on lab 3: Storing and Querying Data on Amazon DynamoDB

Modulo 7: Using Amazon EMR

  • Developing and running your application
  • Launching your cluster
  • Handling output from your completed jobs

Modulo 8: Hadoop programming frameworks

  • Hadoop frameworks
  • Other frameworks for use on Amazon EMR
  • Hands-on lab 4: Processing Server Logs with Hive on Amazon EMR

Modulo 9: Web interfaces on Amazon EMR

  • Hue on Amazon EMR
  • Monitoring your cluster
  • Hands-on lab 5: Running Pig Scripts in Hue on Amazon EMR

Modulo 10: Apache Spark on Amazon EMR

  • Apache Spark
  • Using Spark
  • Hands-on lab 6: Processing NY Taxi Data Using Apache Spark

Modulo 11: Using AWS Glue to automate ETL workloads

  • What is AWS Glue?
  • AWS Glue: Job orchestration

Modulo 12: Amazon Redshift and big data

  • Data warehouses vs. traditional databases
  • Amazon Redshift
  • Amazon Redshift architecture

Modulo 13: Securing your Amazon deployments

  • Securing your Amazon deployments
  • Amazon EMR security overview
  • AWS Identity and Access Management (IAM) overview
  • Securing data
  • Amazon Kinesis security overview
  • Amazon DynamoDB security overview
  • Amazon Redshift security overview

Modulo 14: Managing big data costs

  • Total cost considerations for Amazon EMR
  • Amazon EC2 pricing models
  • Amazon Kinesis pricing models
  • Cost considerations for Amazon DynamoDB
  • Cost considerations and pricing models for Amazon Redshift
  • Optimizing cost with AWS

Modulo 15: Visualizing and orchestrating big data

  • Visualizing big data
  • Amazon QuickSight
  • Orchestrating a big data workflow
  • Hands-on lab 7: Using TIBCO Spotfire to visualize data

Modulo 16: Big data design patterns

  • Common architectures

Modulo 17: Course wrap-up

  • What鈥檚 next?
Material del curso
  • Documentaci贸n del curso Big Data on AWS
Perfil del docente
  • Formador Certificado por AWS
  • M谩s de 5 a帽os de experiencia profesional
  • M谩s de 4 a帽os de experiencia docente
  • Profesional activo en empresas del sector IT
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