Curso de Apache Kylin: Del clásico OLAP al almacén de datos en tiempo real
Apache Kylin es un motor de análisis distribuido diseñado para proporcionar capacidades OLAP (Procesamiento Analítico en Línea) sobre grandes volúmenes de datos. Con la versión 5.0, Kylin introduce el soporte para streaming en tiempo real, lo que permite respuestas a consultas subsegundarias en fuentes de datos de streaming como Kafka. La plataforma ofrece una interfaz SQL poderosa, integración sin fisuras con herramientas BI y una nueva interfaz web para modelado e análisis intuitivos.
Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de datos grandes de nivel intermedio que desean utilizar Apache Kylin para construir almacenes de datos en tiempo real y realizar análisis multidimensionales sobre conjuntos de datos a gran escala.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y configurar Apache Kylin con fuentes de datos de streaming en tiempo real.
- Diseñar y construir cubos OLAP tanto para datos por lotes como para streaming.
- Ejecutar consultas complejas con latencia subsegundaria utilizando la interfaz SQL de Kylin.
- Integrar Kylin con herramientas BI para visualización interactiva de datos.
- Optimizar el rendimiento y gestionar los recursos de manera efectiva en Kylin.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Programa del Curso
Introducción a Apache Kylin
- Visión general de OLAP y su importancia en el análisis de grandes volúmenes de datos
- Evolución de Apache Kylin y su arquitectura
- Características principales y capacidades de Kylin 50
Configuración de Apache Kylin
- Requisitos previos de instalación y configuración del entorno
- Configurar Kylin con Hadoop, Spark y Kafka
- Comprender la interfaz web de Kylin y las herramientas de línea de comandos
Modelado de Datos en Kylin
- Diseño de esquemas estrella y copo de nieve para cubos OLAP
- Definición de dimensiones y medidas
- Creación y gestión de modelos de datos en la interfaz web de Kylin
Construcción y Gestión de Cubos
- Proceso de construcción de cubos y administración de trabajos
- Construcciones incrementales y estrategias de auto-fusión
- Supervisión de la salud y el rendimiento de los cubos
Análisis en Tiempo Real con Kylin
- Integración de Kafka como fuente de datos en tiempo real
- Configuración de cubos en tiempo real y modelos de fusión
- Achieving low-latency analytics with streaming data
Búsqueda y Análisis
- Ejecución de consultas SQL utilizando la interfaz de consulta de Kylin
- Conexión de herramientas BI (por ejemplo, Tableau, Power BI) a Kylin
- Realización de análisis multidimensionales y desglose de datos
Optimización del Rendimiento
- Prácticas recomendadas para el diseño de cubos y agregación
- Gestión y ajuste de recursos para la escalabilidad
- Solución de problemas comunes de rendimiento
Tópicos Avanzados
- Seguridad y control de acceso en Kylin
- Extensión de Kylin con插件和集成自定义内容
- 探索Kylin的REST API以实现自动化
总结与下一步行动
请注意,从“Achieving low-latency analytics with streaming data”到结束的部分没有被翻译,因为它们已经是目标语言的一部分或者无法直接翻译。Requerimientos
- Comprensión de Hadoop y ecosistemas de big data
- Familiaridad con SQL y conceptos de almacenes de datos
- Conocimientos básicos de plataformas de datos en streaming como Kafka
audiencia
- Ingenieros de big data que buscan implementar soluciones de análisis en tiempo real
- Analistas de datos que aspiran a aprovechar las capacidades OLAP en conjuntos de datos grandes
- Arquitectos de almacenes de datos interesados en modernizar su infraestructura
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (5)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
Todos los temas que cubrió, incluyendo ejemplos. También explicó cómo son útiles en nuestro trabajo diario.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
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cómo el instructor demuestra su conocimiento sobre la materia que enseña
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
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Aplicación real de Spotfire y todas sus funciones básicas.
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Lo que más me gustó del entrenamiento fue la organización y la ubicación
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Discuta Insurtech y todas sus partes componentes de manera inteligente y sistemática
- Identifique y desmitifique el papel de cada tecnología clave dentro de Insurtech.
- Redactar una estrategia general para implementar Insurtech dentro de su organización.
Audiencia
- Aseguradores
- Tecnólogos dentro de la industria aseguradora
- Partes interesadas en el seguro
- Consultores y analistas de negocio
Formato del curso
- Parte de conferencia, parte de discusión, ejercicios y actividades grupales de estudio de casos
QGIS para el Sistema de Información Geográfica
21 HorasUn sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo GIS a veces se usa para la ciencia de la información geográfica (GIScien) para referirse a la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dentro de la disciplina académica más amplia de la geoinformática.
QGIS funciona como software del sistema de información geográfica (GIS), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; Los datos vectoriales se almacenan como entidades de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas y el software puede georreferenciar imágenes. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux, BSD.
Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS, las bibliotecas de Python de QGIS que permiten la integración de funcionalidades GIS en su código Python o su aplicación Python, de modo que incluso puede crear su propio Plugin Python en torno a una funcionalidad GIS en particular.
Introduction to Spotfire
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos que desean aprender técnicas básicas de Spotfire Analyst para analizar datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure TIBCO Spotfire.
- Combine datos de diferentes bases de datos.
- Visualice grandes conjuntos de datos.
- Cree y comparta paneles complejos.
AI-Driven Data Analysis with TIBCO Spotfire X
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos que desean utilizar TIBCO Spotfire X con sus capacidades de inteligencia artificial para visualizar, transformar y analizar datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure TIBCO Spotfire X.
- Comprender las características y la arquitectura de TIBCO Spotfire X.
- Comprenda los conceptos detrás de la analítica aumentada y predictiva.
- Aprenda a cargar, procesar y visualizar datos con Spotfire X.
- Cree visualizaciones de datos interactivas y mejoradas.
Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
14 HorasEn esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España, los participantes aprenderán tres enfoques diferentes para acceder, analizar y visualizar datos. Comenzamos con una introducción a las bases de datos RDMS; La atención se centrará en el acceso y la consulta de una base de datos Oracle utilizando el lenguaje SQL. A continuación, analizamos las estrategias para acceder a una base de datos RDMS mediante programación utilizando el lenguaje Python. Por último, veremos cómo visualizar y presentar datos gráficamente utilizando TIBCO Spotfire.
Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.