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產業動態 資策會「Apache Hive 資料倉儲實務班」(台北5/2)
財團法人資訊工業策進會 本新聞稿發佈於2015/04/15,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

資料倉儲以「資料集中」為概念,雲端運算強調「分散運用」,面對龐大的資訊流,兩者的合併勢不可避免,特別透過資料倉儲,可將雲端上龐大而無法深入整理的資料整合,讓企業可以靈活運用、分析、探索。本課程目標在讓學員瞭解如何透過資料倉儲,加速雲端巨量資料分析與應用,並包含Data Mining、大資料分析(Hadoop、Map Reduce…)方法等,透過各行業最佳應用範例介紹,見賢思齊,並藉以提升營運績效。

 
■ 發布/輪播新聞稿 新聞稿直達14萬電子報訂戶刊登新聞稿:按此
 
每個中小企業內部多半是由諸多資訊系統組成,舉凡像 ERP 財務金流系統、CRM 客戶關係管理、MES 倉庫物流系統、KMS 知識管理系統、TOM 訂單管理系統、PLM/PDM 產品生命週期管理/產品設計管理...等。然而,為了達成商業智慧(Bussiness Intelligence,BI)的目標,企業必須先將多個資訊系統背後的關聯式資料庫,進行資料整合(Data Integration),轉成資料倉儲系統,以方便進行跨資料庫的分析查詢。
  為了滿足業界未來面對巨量資料之挑戰與商業智慧分析需求,資策會規劃「Apache Hive 資料倉儲實務班」課程,本課程學員將學習到如何將不同的關聯式資料庫透過 Apache Sqoop 匯入 Hadoop 分散式檔案系統(HDFS),以及 HBase 分散式資料庫,以及 Apache Hive 分散式資料倉儲。並介紹 Sqoop 與 Hive 的基本架構與功能組成,說明 Sqoop 與 Hive 是如何善用 Apache Hadoop 的 MapReduce 框架來建構出巨量資料的分析查詢環境和服務,並以實作方式讓學員瞭解如何快速建立一組包含完整 Hadoop 生態系統(Hadoop, HBase, Sqoop, Hive 等)的叢集,並在此一環境進行 Sqoop 與 Hive 之實作。
  資策會「Apache Hive 資料倉儲實務班」將於2015年5月2日開辦,相關資訊請參閱課程網頁,或電(02)6631-6533,黃小姐。
課程網址: http://www.iiiedu.org.tw/ites/HIVE.htm

課程大綱:
一.何時該使用哪一種工具呢?
◎ 巨量資料的三種處理工具
◎ Apache Big Data Stack
◎ 三種不同的情境需求

二.Sqoop 簡介
◎ Sqoop Import (匯入)
◎ Sqoop Export (匯出)

三.Hive 簡介
◎ Hive 與傳統資料庫之比較
◎ Hive 組成架構

四.Sqoop 實作
◎ 實作一:Sqoop (1) : 將 MS SQL 資料表匯出到HDFS
◎ 實作二:Sqoop (2) : 將 MySQL 資料表匯出到HDFS
◎ 實作三:Sqoop (3) : 將 MS SQL 資料表匯入Hive
◎ 實作四:Sqoop (4) : 將 My SQL 資料表匯入Hive
◎ 實作五:Sqoop (5) : 將 MS SQL 資料表匯入HBase
◎ 實作六:Sqoop (6) : 將 My SQL 資料表匯入HBase
◎ 實作七:Sqoop (7) : 將 HDFS 資料匯出到 MS SQL 資料表
◎ 實作八:Sqoop (8) : 將 HDFS 資料匯出到 MySQL 資料表

五.Hive 簡介
◎ Hive 與傳統資料庫之比較
◎ 實作九:Hive (1) : 將 CSV 資料匯出到Hive
◎ 實作十:Hive (2) : JOIN SELECT 跨表查詢
◎ 實作十一:Hive (3) : 透過 CTAS 結構建立資料表
◎ 實作十二:Hive (4) : EXPLAIN 與DESCRIBE

詳細內容請參考課程網址:http://www.iiiedu.org.tw/ites/HIVE.htm

- 新聞稿有效日期,至2015/05/02為止


聯絡人 :黃小姐
聯絡電話:(02)6631-6533
電子郵件:julie620@iii.org.tw

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