{"id":173228,"date":"2023-03-28T20:13:35","date_gmt":"2023-03-28T19:13:35","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=173228"},"modified":"2023-10-29T21:02:50","modified_gmt":"2023-10-29T20:02:50","slug":"apache-schulung-wie-lerne-ich-hadoop-spark-und-cassandra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-schulung-wie-lerne-ich-hadoop-spark-und-cassandra","title":{"rendered":"Apache-Schulung: Wie lerne ich Hadoop, Spark und Cassandra?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"173228\" class=\"elementor elementor-173228\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-26624232 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"26624232\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6c42075f\" data-id=\"6c42075f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-297be471 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"297be471\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In einer Apache-Schulung lernst Du den Umgang mit Hadoop, Spark, Hive oder Cassandra. Wenn Du im Bereich Data Science arbeiten m\u00f6chtest, ist dies ein unumg\u00e4nglicher Schritt.\nDie Open-Source-Software der Apache Foundation wird in der Informatik sehr h\u00e4ufig eingesetzt. Im Bereich der Data Science werden mehrere dieser Tools als unverzichtbar angesehen.\nDaher ist die Beherrschung dieser Software eine sehr gefragte F\u00e4higkeit in Unternehmen, um die Vorteile von Big Data zu nutzen. Die Teilnahme an einer Apache-Schulung kann dir diese wertvollen F\u00e4higkeiten vermitteln.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4d42ce8e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4d42ce8e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4ec37637\" data-id=\"4ec37637\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fd3d615 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4fd3d615\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist die Apache Software Foundation?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-712b93b5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"712b93b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Die<a href=\"https:\/\/www.apache.org\/\"> Apache Software Foundation<\/a> ist eine Non-Profit-Organisation, die 1999 in Forest Hill, Maryland, gegr\u00fcndet wurde. Sie beaufsichtigt und unterst\u00fctzt die Entwicklung von Open-Source-Software.<\/p><p>Die Mitglieder dieser Stiftung tragen zu den verschiedenen Projekten bei. Kandidaten m\u00fcssen nominiert und von einer Mehrheit der Mitglieder genehmigt werden. Nur Einzelpersonen k\u00f6nnen sich bewerben, und K\u00f6rperschaften sind nicht zugelassen.<\/p><p>Die <strong>ASF<\/strong> beaufsichtigt \u00fcber 100 Projekte, von denen viele in Unterprojekte unterteilt sind. Zu den beliebtesten geh\u00f6ren Hadoop, Spark und Cassandra.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-85742ff elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"85742ff\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-43af095b\" data-id=\"43af095b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14efafbd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"14efafbd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Hadoop ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5da95d5e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5da95d5e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Hadoop ist ein Programmier-Framework,<\/strong> mit dem gro\u00dfe Datenmengen in einer verteilten Umgebung verarbeitet werden k\u00f6nnen. Es handelt sich um ein kostenloses Framework, das auf Java basiert.<\/p><p>Die Datens\u00e4tze und analytischen Aufgaben werden auf die Knoten eines Computerclusters verteilt. Dadurch k\u00f6nnen die Aufgaben in kleinere, parallel ausgef\u00fchrte Workloads aufgeteilt werden.<\/p><p>Es k\u00f6nnen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeitet werden. Je nach Bedarf kann man durch Skalierung von einem einzelnen Server auf mehrere tausend Rechner aufstocken.<\/p><p>Urspr\u00fcnglich wurde Apache Hadoop entwickelt, um die Bed\u00fcrfnisse von Unternehmen wie Yahoo und Google zu erf\u00fcllen. In ihrer Anfangszeit mussten diese Technologiegiganten gro\u00dfe Mengen an Big Data verarbeiten, um schneller Ergebnisse f\u00fcr die Websuche zu liefern.<\/p><p>Das Hadoop-Projekt wurde von Google MapReduce inspiriert, einem Programmiermodell, das es erm\u00f6glicht, eine Anwendung in mehrere Teile zu unterteilen, die auf verschiedenen Knoten ausgef\u00fchrt werden. Es wurde von Doug Cutting und Mike Cafarella entwickelt, w\u00e4hrend er an Apache Nutch arbeitete.<\/p><p>Das Open-Source-Projekt wurde 2008 von Yahoo als Open Source eingesetzt. Es war 2012, als die Apache Software Foundation Hadoop f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit verf\u00fcgbar machte.<\/p><p>Dieses Framework hatte einen gro\u00dfen Einfluss auf den Bereich Big Data. Es wird als Fundament der modernen Data Lake Cloud betrachtet.<\/p><p>Es demokratisierte den Zugang zu Rechenleistung und erm\u00f6glichte es Unternehmen, Big-Data-Sets mithilfe von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\"><strong>Open-Source-Software<\/strong><\/a> und billiger Hardware zu analysieren. Es war eine brauchbare Alternative zu den bis dahin verf\u00fcgbaren propriet\u00e4ren und geschlossenen Data-Warehouse-L\u00f6sungen.<\/p><p>Viele Organisationen konnten gro\u00dfe Datenmengen speichern und verarbeiten, auf <strong>massive Rechenleistung<\/strong> zugreifen, und das zu geringeren Kosten und mit einer h\u00f6heren Elastizit\u00e4t als bei<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouse\"> Data Warehouses.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-37dbba04 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"37dbba04\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-43a34680\" data-id=\"43a34680\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-588c272a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"588c272a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Cassandra ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dcb6adf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dcb6adf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-cassandra-die-beliebteste-nosql-bdd\">Cassandra ist ein verteiltes Open-Source-Datenbanksystem,<\/a> das f\u00fcr die Speicherung und Verwaltung gro\u00dfer Datenmengen entwickelt wurde. Diese verteilte NoSQL-Datenbank wurde urspr\u00fcnglich von Facebook f\u00fcr seine internen Zwecke entwickelt.<\/p><p>Die US-Firma ben\u00f6tigte eine Datenbank f\u00fcr die Suchfunktion der Messenger-App, damit die Nutzer schnell eine Konversation finden k\u00f6nnen. Die Architektur von Cassandra kombiniert das von Amazon vorgestellte Verteilungsmodell mit <strong>Dynamo f\u00fcr horizontale Skalierung und die von Google BigTable<\/strong> beschriebene Speicher-Engine.<\/p><p>So entstand eine hoch skalierbare Datenbank, die f\u00fcr die meisten Big-Data-Anwendungsf\u00e4lle geeignet ist. Facebook ver\u00f6ffentlichte die Datenbank im Juli 2008 als Open-Source-Projekt. Im M\u00e4rz 2009 wurde sie zu einem Apache Incubator-Projekt, bevor sie im April 2010 zu einem Top-Level-Projekt der Apache Foundation wurde.<\/p><p>Die Plattform ist heute unter der Apache 2.0-Lizenz kostenlos verf\u00fcgbar. Sie bietet unterbrechungsfreie Verf\u00fcgbarkeit, hohe Leistung und Skalierbarkeit, die f\u00fcr moderne Anwendungen erforderlich ist, und gleichzeitig einen einfachen Betrieb und Replikation zwischen Rechenzentren und Regionen.<\/p><p>Es k\u00f6nnen mehrere Petabytes an Informationen mit Tausenden von gleichzeitigen Operationen pro Sekunde bew\u00e4ltigt werden. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, gro\u00dfe Datenmengen in <strong>Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen zu verarbeiten.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d3cd7fa elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6d3cd7fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"382\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-cassandra-1024x489.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-173231\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-cassandra-1024x489.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-cassandra-300x143.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-cassandra-768x367.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-cassandra.jpg 1374w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-34b3eb8b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"34b3eb8b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ceb187d\" data-id=\"ceb187d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2921ac38 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2921ac38\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Hive ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-288d05d9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"288d05d9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Apache Hive ist ein verteiltes<strong> Open-Source-Data-Warehouse-System.<\/strong> Es erm\u00f6glicht es, gro\u00dfe Datens\u00e4tze, die in Hadoop-Dateien gespeichert sind, abzufragen und zu analysieren.<\/p><p>In einem Data Warehouse werden die Daten zentral gespeichert, um ihre Analyse zu vereinfachen. Petabytes von Daten k\u00f6nnen mit Hive unter Verwendung von SQL gelesen, geschrieben und auf verwaltet werden.<\/p><p>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 F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datens\u00e4tze mit Apache Tez oder MapReduce \u00fcber eine SQL-Schnittstelle abzufragen.<\/p><p>Urspr\u00fcnglich wurde das Tool entwickelt, um Nicht-Programmierern, die<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/no-sql-nicht-relationale-datenbanken\"> SQL<\/a> beherrschen, die Arbeit mit Big Data \u00fcber die HiveQL-Schnittstelle zu erm\u00f6glichen. Es nutzt die Technik des &#8222;Batch Processing&#8220;, um schnell eine sehr gro\u00dfe<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\">, verteilte Datenbank<\/a> abzufragen. HiveQL-Abfragen werden in MapReduce- oder Tez-Jobs umgewandelt, die auf dem YARN-Framework von Hadoop ausgef\u00fchrt werden.<\/p><p>Die Vorteile von Hive sind seine Geschwindigkeit, seine vertraute Schnittstelle und seine Skalierbarkeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2ccc5b46 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2ccc5b46\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2ddadcb4\" data-id=\"2ddadcb4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7658a579 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7658a579\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Spark ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b0acd38 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b0acd38\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Apache Spark<\/strong> ist ein Datenverarbeitungs-Framework, das schnell Aufgaben f\u00fcr sehr gro\u00dfe Datenmengen ausf\u00fchren und Datenverarbeitungsaufgaben auf mehrere Computer verteilen kann.<\/p><p>Diese beiden F\u00e4higkeiten machen es zu einem Muss f\u00fcr Big Data und Machine Learning: zwei Bereiche, in denen massive Rechenleistung erforderlich ist, um gro\u00dfe Datenmengen zu verarbeiten.<\/p><p>Das Tool wurde 2009 im AMPLab der U.C. Berkeley entwickelt. Seitdem hat es sich zu einem der wichtigsten Big-Data-Frameworks entwickelt.<\/p><p>Die Architektur von Spark besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Treiber, der den Code in mehrere zu verteilende Aufgaben umwandelt, und den Aufgabenausf\u00fchrern.<\/p><p>F\u00fcr die Vermittlung zwischen beiden wird au\u00dferdem ein <strong>Cluster-Manager<\/strong> ben\u00f6tigt. Es ist m\u00f6glich, Spark im unabh\u00e4ngigen Clustermodus oder in Kombination mit <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hadoop\">Hadoop<\/a> YARN, Kubernetes, Docker Swarm oder Apache Mesos zu verwenden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-23e72613 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"23e72613\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-49666152\" data-id=\"49666152\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20990b72 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"20990b72\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Kafka ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3add2e2a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3add2e2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-kafka\">Apache Kafka<\/a> ist ein verteilter Data Store, der f\u00fcr die Aufnahme und Verarbeitung von Echtzeit-Streamingdaten optimiert ist. Streaming-Daten werden kontinuierlich von Tausenden von Datenquellen erzeugt, die ihre Datens\u00e4tze gleichzeitig senden.<\/p><p>Daher ist es notwendig, eine Plattform zu verwenden, die diesen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung\">konstanten Datenstrom bew\u00e4ltigen<\/a> und die Daten sequentiell und inkrementell verarbeiten kann.<\/p><p>Dies ist die Aufgabe von Kafka, das das Publish\/Subscribe von Datensatzstr\u00f6men erm\u00f6glicht, Datensatzstr\u00f6me in der Reihenfolge ihrer Erzeugung speichert und sie in Echtzeit verarbeitet.<\/p><p>Kafka wird haupts\u00e4chlich 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 erm\u00f6glichen.<\/p><p>Die wichtigsten Anwendungsf\u00e4lle sind der Bau von Pipelines und Echtzeit-Streaming-Anwendungen. Eine Datenpipeline erm\u00f6glicht es, Daten effizient zu verarbeiten und von einem System zum anderen zu \u00fcbertragen, und eine Streaming-Anwendung dient dazu, die Datenstr\u00f6me zu konsumieren.<\/p><p>Es wird auch als Message Broker verwendet, um die Kommunikation zwischen zwei Anwendungen zu verarbeiten und zu verwalten.<\/p><p>Die Funktionsweise von Kafka beruht auf zwei Nachrichtenmodellen: Queuing und Publish-Subscribe. Das Queuing erm\u00f6glicht es, die Datenverarbeitung auf mehrere Client-Instanzen zu verteilen. Dies macht es in hohem Ma\u00dfe skalierbar.<\/p><p>Der<strong> publish-subscribe-Ansatz<\/strong> 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.<\/p><p>Kafka verwendet ein partitioniertes Log-Modell, um die beiden L\u00f6sungen 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.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c8e441 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6c8e441\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"349\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-kafka-1024x447.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-173232\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-kafka-1024x447.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-kafka-300x131.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-kafka-768x335.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/03\/formation-apache-kafka.jpg 1520w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-60831487 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"60831487\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-273d6127\" data-id=\"273d6127\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93b701 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"93b701\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man eine Apache-Schulung absolvieren?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18e0f0bb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"18e0f0bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um den Umgang mit <strong>Apache-Software<\/strong> zu erlernen, kannst du die DataScientest-Schulungen w\u00e4hlen. 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<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mysql-eine-relationale-datenverwaltungssoftware\"> SQL-Sprache<\/a>, die f\u00fcr die Nutzung der Cassandra-Datenbank unerl\u00e4sslich ist.<\/p><p>\u00dcber die Apache-Tools hinaus wirst du in unseren verschiedenen Kursen alle F\u00e4higkeiten erwerben, die du f\u00fcr die Arbeit im Bereich Data Science ben\u00f6tigst. Von unseren Alumni haben 80% direkt nach der Ausbildung einen Job gefunden.<\/p><p>Unser Blended-Learning-Ansatz kombiniert individuelles Coaching auf einer Online-Plattform mit kollektiven Masterclasses. Die Programme werden von Fachleuten aus der Industrie erstellt.<\/p><p>Je nach Deinen Bed\u00fcrfnissen kannst du zwischen einem intensiven BootCamp und einer Weiterbildung w\u00e4hlen. Am Ende des Kurses erh\u00e4ltst du ein Zertifikat, das von<strong> MINES ParisTech \/ PSL Executive Education<\/strong> verliehen wird.<\/p><p>Alle unsere Kurse k\u00f6nnen \u00fcber den Bildungsgutschein finanziert werden. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/terminvereinbarung\">Warte nicht l\u00e4nger und entdecke die DataScientest-Kurse.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-609a0ab8 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"609a0ab8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que l'Apache Software Foundation ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L'Apache Software Foundation est une organisation non lucrative, fond\u00e9e en 1999 \u00e0 Forest Hill dans le Maryland. 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Cette base de donn\u00e9es NoSQL distribu\u00e9e fut initialement cr\u00e9\u00e9e par Facebook pour ses besoins internes.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Hive ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Apache Hive est un syst\u00e8me de Data Warehouse open-source distribu\u00e9. Il permet d'effectuer des requ\u00eates et des analyses sur de larges ensembles de donn\u00e9es stock\u00e9s dans des fichiers Hadoop et de les analyser.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Spark ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Apache Spark est un framework de traitement de donn\u00e9es permettant d'effectuer rapidement des t\u00e2ches sur de tr\u00e8s larges ensembles de donn\u00e9es et peut aussi distribuer des t\u00e2ches de traitement de donn\u00e9es entre de multiples ordinateurs.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Kafka ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Apache Kafka est un Data Store distribu\u00e9, optimis\u00e9 pour l'ingestion et le traitement de donn\u00e9es en streaming temps r\u00e9el. Les donn\u00e9es en streaming sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es en continu par des milliers de sources de donn\u00e9es envoyant leurs enregistrements simultan\u00e9ment.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-17027fc1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"17027fc1\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7442f71b\" data-id=\"7442f71b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f27e0de elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6f27e0de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mehr \u00fcber die DataScientest Schulungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In einer Apache-Schulung lernst Du den Umgang mit Hadoop, Spark, Hive oder Cassandra. 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