Apache Hadoop - Lösungen. Wissen. Seminare.

Apache Hadoop ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten effizient zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die verteilte Speicherung und Verarbeitung auf einem Cluster von Computern bietet Hadoop eine hohe Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit. Dadurch können Unternehmen ihre Datenanalyseprozesse beschleunigen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Mit Apache Hadoop können Unternehmen komplexe Analysen durchführen, um Muster, Trends und Zusammenhänge in ihren Daten zu entdecken. Die Plattform ermöglicht die Zusammenführung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um ein umfassendes Bild der Geschäftssituation zu erhalten. Zudem bietet Hadoop die Möglichkeit, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos zu verarbeiten, was neue Chancen für die Analyse und Erkenntnisgewinnung eröffnet.

ORDIX unterstützt Sie bei der Implementierung von Apache Hadoop mit umfassendem Know-how und maßgeschneiderten Lösungen. Unsere Expert:innen helfen Ihnen bei der Planung, Konfiguration und Optimierung Ihrer Hadoop-Infrastruktur, damit Sie das volle Potenzial dieser leistungsstarken Technologie ausschöpfen können.

ORDIX blog – Beiträge zu Apache Hadoop

In ihrem Blog präsentiert die ORDIX regelmäßig Beiträge zu Hadoop, die das Wissen der Leser erweitern und sie über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten. Von praktischen Anwendungsfällen bis hin zu technischen Tutorials bietet der Blog eine breite Palette an Informationen zu Apache Hadoop.

Apache Hive Query Troubleshooting – Grundlagen zur Fehlerbehebung bei Hive-Abfragen

Mit der Einführung von Apache Hive 3 wurden viele Funktionen und Möglichkeiten der Datenverarbeitung in Hadoop-Umgebungen erweitert, einschließlich der Unterstützung für transaktionale Tabellen. Im Ar...

Der Zoowärter braucht Unterstützung - Komplexität und Abhängigkeiten im Hadoop-Zoo

Hadoop-Cluster bilden eine komplexe Plattform. Dies wird anhand der Kette von Abhängigkeiten aller involvierter Services eines Hive-Jobs aufgezeigt. In diesem Blogartikel geben wir Tipps, an welchen S...

Dataproc, eine skalierbare Hadoop-Distribution in der Google Cloud

Dieser Artikel macht den Aufbau eines Dataproc Clusters in der GCP (Google Cloud Platform) verständlich und ermöglicht es dem Leser ein eigenes Dataproc Cluster in der GCP zu erstellen. Was ist ...

Neuigkeiten im Überblick - Apache Hadoop 3 (Teil 3)

Fortsetzung des Blogartikels Neuigkeiten im Überblick - Apache Hadoop 3 (Teil 2) Wir geben einen Überblick über die Neuerungen und beleuchten die wichtigen Features der neuen Hadoop-Version. Verbesser...

Neuigkeiten im Überblick - Apache Hadoop 3 (Teil 2)

Fortsetzung des Blogartikels Neuigkeiten im Überblick - Apache Hadoop 3 (Teil 1) Wir geben einen Überblick über die Neuerungen und beleuchten die wichtigen Features der neuen Hadoop-Version. Konfigura...

Neuigkeiten im Überblick - Apache Hadoop 3 (Teil 1)

Die Features der Hadoop Version 3 sind bereits seit Ende 2017 verfügbar, wurden aber erst Mitte 2018 von den großen kommerziellen Distributionen adaptiert. Es gibt zu beachtende Änderungen, wie zum Be...

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Seminare im APACHE HADOOP Umfeld

In diesem Seminar erhalten Sie einen Einblick in die wichtigsten Komponenten des Hadoop-Ökosystems. Sie bekommen eine Einführung in die zentralen Hadoop-Komponenten HDFS, YARN und MapReduce. Darauf aufbauend lernen Sie weitere wichtige Dienste aus dem Hadoop-Umfeld kennen. Dazu zählen Hive, Spark, HBase, Kafka und ZooKeeper. Viele praktische Übungen vertiefen das Gelernte.

ZUM SEMINAR

Durch die stetig wachsende Menge und Verfügbarkeit von Daten und deren vielseitige Einsatzmöglichkeiten nimmt die Bedeutung und Notwendigkeit der automatisierten Analyse und Generierung höherwertiger Information drastisch zu. Konzepte und Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learnings ermöglichen es, aus den Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen, aufwändige und datenlastige Prozesse zu automatisieren und Modelle zur Vorhersage zu entwickeln. Dieses Seminar bietet einen Einstieg in die Themen Data Science und Machine Learning. Sie bekommen einen Überblick über die wichtigsten Methoden und lernen Algorithmen zur Regression, Klassifikation und zum Clustering kennen. In praktischen Übungen verwenden Sie Python, um Daten aufzubereiten und eigene Modelle zu entwickeln.

ZUM SEMINAR

In der Unternehmenspraxis stehen oft beträchtliche Mengen an Rohdaten zur Verfügung. Diese Daten können häufig erst dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie durch einen Labeling-Prozess in verwertbare Informationen für überwachte Modelle transformiert werden. In vielen Fällen können aussagekräftige Labels in der Regel nur von Fachexperten vergeben werden, was zu einem zeitaufwändigen und kostenintensiven Prozess führt. Active-Learning nutzt verschiedene Strategien, um den Labeling-Prozess effizienter zu gestalten und somit die Labeling-Kosten zu reduzieren bei zeitgleicher Steigerung der Modellgüte. In diesem einstündigen Webinar wird ein grundlegendes Wissen über den Active-Learning-Zyklus sowie gängige Query-Strategien vermittelt. Weiterhin werden Sie verstehen, wie sich Active-Learning von anderen Labeling-Strategien unterscheidet.

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