In einer Apache-Schulung lernst Du den Umgang mit Hadoop, Spark, Hive oder Cassandra. Wenn Du im Bereich Data Science arbeiten möchtest, ist dies ein unumgänglicher Schritt. Die Open-Source-Software der Apache Foundation wird in der Informatik sehr häufig eingesetzt. Im Bereich der Data Science werden mehrere dieser Tools als unverzichtbar angesehen. Daher ist die Beherrschung dieser Software eine sehr gefragte Fähigkeit in Unternehmen, um die Vorteile von Big Data zu nutzen. Die Teilnahme an einer Apache-Schulung kann dir diese wertvollen Fähigkeiten vermitteln.
Was ist die Apache Software Foundation?
Die Apache Software Foundation ist eine Non-Profit-Organisation, die 1999 in Forest Hill, Maryland, gegründet wurde. Sie beaufsichtigt und unterstützt die Entwicklung von Open-Source-Software.
Die Mitglieder dieser Stiftung tragen zu den verschiedenen Projekten bei. Kandidaten müssen nominiert und von einer Mehrheit der Mitglieder genehmigt werden. Nur Einzelpersonen können sich bewerben, und Körperschaften sind nicht zugelassen.
Die ASF beaufsichtigt über 100 Projekte, von denen viele in Unterprojekte unterteilt sind. Zu den beliebtesten gehören Hadoop, Spark und Cassandra.
Was ist Hadoop ?
Hadoop ist ein Programmier-Framework, mit dem große Datenmengen in einer verteilten Umgebung verarbeitet werden können. Es handelt sich um ein kostenloses Framework, das auf Java basiert.
Die Datensätze und analytischen Aufgaben werden auf die Knoten eines Computerclusters verteilt. Dadurch können die Aufgaben in kleinere, parallel ausgeführte Workloads aufgeteilt werden.
Es können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeitet werden. Je nach Bedarf kann man durch Skalierung von einem einzelnen Server auf mehrere tausend Rechner aufstocken.
Ursprünglich wurde Apache Hadoop entwickelt, um die Bedürfnisse von Unternehmen wie Yahoo und Google zu erfüllen. In ihrer Anfangszeit mussten diese Technologiegiganten große Mengen an Big Data verarbeiten, um schneller Ergebnisse für die Websuche zu liefern.
Das Hadoop-Projekt wurde von Google MapReduce inspiriert, einem Programmiermodell, das es ermöglicht, eine Anwendung in mehrere Teile zu unterteilen, die auf verschiedenen Knoten ausgeführt werden. Es wurde von Doug Cutting und Mike Cafarella entwickelt, während er an Apache Nutch arbeitete.
Das Open-Source-Projekt wurde 2008 von Yahoo als Open Source eingesetzt. Es war 2012, als die Apache Software Foundation Hadoop für die Öffentlichkeit verfügbar machte.
Dieses Framework hatte einen großen Einfluss auf den Bereich Big Data. Es wird als Fundament der modernen Data Lake Cloud betrachtet.
Es demokratisierte den Zugang zu Rechenleistung und ermöglichte es Unternehmen, Big-Data-Sets mithilfe von Open-Source-Software und billiger Hardware zu analysieren. Es war eine brauchbare Alternative zu den bis dahin verfügbaren proprietären und geschlossenen Data-Warehouse-Lösungen.
Viele Organisationen konnten große Datenmengen speichern und verarbeiten, auf massive Rechenleistung zugreifen, und das zu geringeren Kosten und mit einer höheren Elastizität als bei Data Warehouses.
Was ist Cassandra ?
Cassandra ist ein verteiltes Open-Source-Datenbanksystem, das für die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen entwickelt wurde. Diese verteilte NoSQL-Datenbank wurde ursprünglich von Facebook für seine internen Zwecke entwickelt.
Die US-Firma benötigte eine Datenbank für die Suchfunktion der Messenger-App, damit die Nutzer schnell eine Konversation finden können. Die Architektur von Cassandra kombiniert das von Amazon vorgestellte Verteilungsmodell mit Dynamo für horizontale Skalierung und die von Google BigTable beschriebene Speicher-Engine.
So entstand eine hoch skalierbare Datenbank, die für die meisten Big-Data-Anwendungsfälle geeignet ist. Facebook veröffentlichte die Datenbank im Juli 2008 als Open-Source-Projekt. Im März 2009 wurde sie zu einem Apache Incubator-Projekt, bevor sie im April 2010 zu einem Top-Level-Projekt der Apache Foundation wurde.
Die Plattform ist heute unter der Apache 2.0-Lizenz kostenlos verfügbar. Sie bietet unterbrechungsfreie Verfügbarkeit, hohe Leistung und Skalierbarkeit, die für moderne Anwendungen erforderlich ist, und gleichzeitig einen einfachen Betrieb und Replikation zwischen Rechenzentren und Regionen.
Es können mehrere Petabytes an Informationen mit Tausenden von gleichzeitigen Operationen pro Sekunde bewältigt werden. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, große Datenmengen in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen zu verarbeiten.
Was ist Hive ?
Apache Hive ist ein verteiltes Open-Source-Data-Warehouse-System. Es ermöglicht es, große Datensätze, die in Hadoop-Dateien gespeichert sind, abzufragen und zu analysieren.
In einem Data Warehouse werden die Daten zentral gespeichert, um ihre Analyse zu vereinfachen. Petabytes von Daten können mit Hive unter Verwendung von SQL gelesen, geschrieben und auf verwaltet werden.
Hive basiert auf dem Open-Source-Framework Apache Hadoop und ist eng mit dieser Plattform integriert. Es wurde entwickelt, um Petabytes von Daten schnell zu verarbeiten. Sein Alleinstellungsmerkmal ist die Fähigkeit, große Datensätze mit Apache Tez oder MapReduce über eine SQL-Schnittstelle abzufragen.
Ursprünglich wurde das Tool entwickelt, um Nicht-Programmierern, die SQL beherrschen, die Arbeit mit Big Data über die HiveQL-Schnittstelle zu ermöglichen. Es nutzt die Technik des „Batch Processing“, um schnell eine sehr große, verteilte Datenbank abzufragen. HiveQL-Abfragen werden in MapReduce- oder Tez-Jobs umgewandelt, die auf dem YARN-Framework von Hadoop ausgeführt werden.
Die Vorteile von Hive sind seine Geschwindigkeit, seine vertraute Schnittstelle und seine Skalierbarkeit.
Was ist Spark ?
Apache Spark ist ein Datenverarbeitungs-Framework, das schnell Aufgaben für sehr große Datenmengen ausführen und Datenverarbeitungsaufgaben auf mehrere Computer verteilen kann.
Diese beiden Fähigkeiten machen es zu einem Muss für Big Data und Machine Learning: zwei Bereiche, in denen massive Rechenleistung erforderlich ist, um große Datenmengen zu verarbeiten.
Das Tool wurde 2009 im AMPLab der U.C. Berkeley entwickelt. Seitdem hat es sich zu einem der wichtigsten Big-Data-Frameworks entwickelt.
Die Architektur von Spark besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Treiber, der den Code in mehrere zu verteilende Aufgaben umwandelt, und den Aufgabenausführern.
Für die Vermittlung zwischen beiden wird außerdem ein Cluster-Manager benötigt. Es ist möglich, Spark im unabhängigen Clustermodus oder in Kombination mit Hadoop YARN, Kubernetes, Docker Swarm oder Apache Mesos zu verwenden.
Was ist Kafka ?
Apache Kafka ist ein verteilter Data Store, der für die Aufnahme und Verarbeitung von Echtzeit-Streamingdaten optimiert ist. Streaming-Daten werden kontinuierlich von Tausenden von Datenquellen erzeugt, die ihre Datensätze gleichzeitig senden.
Daher ist es notwendig, eine Plattform zu verwenden, die diesen konstanten Datenstrom bewältigen und die Daten sequentiell und inkrementell verarbeiten kann.
Dies ist die Aufgabe von Kafka, das das Publish/Subscribe von Datensatzströmen ermöglicht, Datensatzströme in der Reihenfolge ihrer Erzeugung speichert und sie in Echtzeit verarbeitet.
Kafka wird hauptsächlich zum Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines und skalierbaren Anwendungen verwendet. Das Tool kombiniert Messaging, Speicherung und Datenstromverarbeitung, um die Speicherung und Analyse von historischen und Echtzeitdaten zu ermöglichen.
Die wichtigsten Anwendungsfälle sind der Bau von Pipelines und Echtzeit-Streaming-Anwendungen. Eine Datenpipeline ermöglicht es, Daten effizient zu verarbeiten und von einem System zum anderen zu übertragen, und eine Streaming-Anwendung dient dazu, die Datenströme zu konsumieren.
Es wird auch als Message Broker verwendet, um die Kommunikation zwischen zwei Anwendungen zu verarbeiten und zu verwalten.
Die Funktionsweise von Kafka beruht auf zwei Nachrichtenmodellen: Queuing und Publish-Subscribe. Das Queuing ermöglicht es, die Datenverarbeitung auf mehrere Client-Instanzen zu verteilen. Dies macht es in hohem Maße skalierbar.
Der publish-subscribe-Ansatz ist dagegen multi-subscriber. Allerdings geht jede Nachricht an jeden Subscriber und kann daher nicht verwendet werden, um die Arbeit auf mehrere Verarbeitungen zu verteilen.
Kafka verwendet ein partitioniertes Log-Modell, um die beiden Lösungen zu kombinieren. Es handelt sich um eine geordnete Sequenz von Aufzeichnungen, und die Logs werden in Segmente oder Partitionen zerlegt, die den verschiedenen Subscribern entsprechen.
Wie kann man eine Apache-Schulung absolvieren?
Um den Umgang mit Apache-Software zu erlernen, kannst du die DataScientest-Schulungen wählen. Werkzeuge wie Hadoop, Kafka, Hive und Spark stehen auf dem Programm unseres Data Engineer-Kurses innerhalb des Big Data-Moduls. In unseren Data Scientist- und Data Analyst-Kursen lernst du auch die SQL-Sprache, die für die Nutzung der Cassandra-Datenbank unerlässlich ist.
Über die Apache-Tools hinaus wirst du in unseren verschiedenen Kursen alle Fähigkeiten erwerben, die du für die Arbeit im Bereich Data Science benötigst. Von unseren Alumni haben 80% direkt nach der Ausbildung einen Job gefunden.
Unser Blended-Learning-Ansatz kombiniert individuelles Coaching auf einer Online-Plattform mit kollektiven Masterclasses. Die Programme werden von Fachleuten aus der Industrie erstellt.
Je nach Deinen Bedürfnissen kannst du zwischen einem intensiven BootCamp und einer Weiterbildung wählen. Am Ende des Kurses erhältst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech / PSL Executive Education verliehen wird.
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