Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
Entwickle skalierbare Batch-Analytics-Pipelines mit Amazon EMR, Spark, Glue und Lake Formation
Die wichtigsten Themen
Batch-Analytics mit Amazon EMR
Spark- und Hadoop-Workloads
Datenaufnahme und Speicherung
Performance- und Kostenoptimierung
Sicherheit und Monitoring
Überblick In dieser praxisorientierten AWS-Schulung lernst du, Batch-Datenanalyselösungen auf AWS mit Amazon EMR, Apache Spark und Apache Hadoop zu planen, aufzubauen und zu optimieren. Der Trainingstag führt durch die...
In dieser praxisorientierten AWS-Schulung lernst du, Batch-Datenanalyselösungen auf AWS mit Amazon EMR, Apache Spark und Apache Hadoop zu planen, aufzubauen und zu optimieren. Der Trainingstag führt durch die zentralen Bausteine einer Analytics-Pipeline: Datenaufnahme, Speicherung, Katalogisierung, Verarbeitung, Sicherheit, Monitoring und Kostensteuerung. Dabei stehen typische Data-Engineering-Szenarien im Mittelpunkt, wie sie in Data Lakes, ETL-Prozessen und analytischen Plattformen im Unternehmensumfeld auftreten.
Der Schwerpunkt liegt auf Amazon EMR als verwaltetem Service für skalierbare Spark- und Hadoop-Workloads. Ergänzend behandelt das Seminar Open-Source-Technologien wie Apache Hive, Hue und HBase sowie AWS-Dienste wie AWS Glue, AWS Lake Formation und AWS Step Functions. Wenn AWS-Grundlagen noch aufgefrischt werden sollen, bietet sich vorab die Schulung AWS Technical Essentials an. Für den Aufbau sicherer Data-Lake-Architekturen passt ergänzend Building Data Lakes on AWS.
Ein weiterer Schwerpunkt sind Best Practices für Sicherheit, Performance und Kostenmanagement. Im Training werden Instanztypen, Cluster-Konfigurationen, Netzwerktopologien, automatische Skalierung, Verschlüsselung und Monitoring in den Kontext produktiver Batch-Analytics-Workloads eingeordnet. So entsteht ein fundiertes Verständnis dafür, wann Amazon EMR, AWS Glue, Amazon S3, Lake Formation oder ergänzende Analyseplattformen sinnvoll eingesetzt werden. Für Data-Warehouse-Szenarien ist anschließend die Schulung Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift eine passende Vertiefung.
Lernmethodik: Die Schulung kombiniert fachliche Erläuterungen, Architekturbetrachtungen, Demonstrationen und praktische Übungen. Der direkte Austausch mit erfahrenen AWS-Trainern unterstützt dabei, eigene Anforderungen aus Data Engineering, Analytics und Cloud-Betrieb einzuordnen und auf konkrete Projektumgebungen zu übertragen.
Die Themen Einsatzmöglichkeiten von Datenanalyse in AWS-Umgebungen · Aufbau einer Data Pipeline für analytische Workloads · Vergleich von Data Warehouse, Data Lake und moderner Datenarchitektur...
Grundlagen moderner Datenanalyse
- Einsatzmöglichkeiten von Datenanalyse in AWS-Umgebungen
- Aufbau einer Data Pipeline für analytische Workloads
- Vergleich von Data Warehouse, Data Lake und moderner Datenarchitektur
- Einordnung von Batch-Verarbeitung in Data-Engineering-Prozesse
Amazon EMR für Batch-Datenanalyse
- Nutzung von Amazon EMR für analytische Lösungen
- Architektur von Amazon EMR-Clustern
- Start und grundlegende Konfiguration eines Amazon EMR-Clusters
- Auswahl geeigneter Instanztypen und Cluster-Konfigurationen
- Strategien zur Kostenoptimierung bei EMR-Workloads
Datenaufnahme und Speicherung
- Datenaufnahme für Batch-Analytics-Pipelines
- Speicheroptimierung für analytische Workloads
- Komprimierung, Dateiformate und Partitionierung
- Katalogisierung und Governance mit AWS Glue und AWS Lake Formation
- Auswahl geeigneter Optionen für Aufnahme, Transformation und Speicherung
Apache Spark auf Amazon EMR
- Einsatzmöglichkeiten von Apache Spark auf Amazon EMR
- Spark-Konzepte für Transformation und Verarbeitung
- Nutzung von Notebooks für Datenanalysen
- Minimierung von Latenz bei Spark-basierten Analysen
- Optimierung von Spark-Jobs für Performance und Kosten
Apache Hive, HBase und Hadoop-Ökosystem
- Batch-Datenverarbeitung mit Amazon EMR und Apache Hive
- Abfragen und Transformationen mit Hive
- Einführung in Apache HBase auf Amazon EMR
- Einordnung von Hadoop-Komponenten in EMR-Architekturen
Serverlose Datenverarbeitung und Orchestrierung
- Einführung in serverlose Datenverarbeitung und Analyse
- Nutzung von AWS Glue in Kombination mit Amazon EMR
- Orchestrierung von Spark-basierten Datenprozessen mit AWS Step Functions
- Abgrenzung zwischen serverlosen Diensten und EMR-Clustern
Sicherheit, Monitoring und Fehlerbehebung
- Absicherung von Amazon EMR-Clustern
- Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten
- Verschlüsselung mit EMRFS
- Monitoring und Fehlerbehebung von Amazon EMR-Clustern
- Analyse des Verlaufs von Apache Spark-Clustern
Entwurf von Batch-Datenanalyselösungen
- Anwendungsfälle für Batch-Datenanalyse auf AWS
- Entwurf von Workflows für Batch-Analytics-Pipelines
- Bewertung von Architekturentscheidungen nach Sicherheit, Performance und Kosten
- Einordnung moderner Datenarchitekturen auf AWS
Zielgruppe
- Datenplattform-Ingenieurinnen und Datenplattform-Ingenieure, die Batch-Analytics-Pipelines auf AWS entwickeln oder betreiben
- Data Engineers und Data Architects mit Verantwortung für Spark-, Hadoop- oder EMR-Workloads
- Entwicklerinnen, Entwickler und Cloud-Operations-Teams, die Datenaufnahme, Transformation und Speicherung automatisieren
- Analytics-Teams, die bestehende On-Premises-Big-Data-Workloads auf AWS übertragen oder erweitern
Das lernst du
- Fundierte Einordnung von Data Warehouse, Data Lake und moderner Datenarchitektur auf AWS
- Planung und Implementierung einer Batch-Datenanalyse-Lösung mit Amazon EMR
- Auswahl geeigneter Optionen für Datenaufnahme, Transformation, Speicherung und Katalogisierung
- Optimierung von Spark- und Hadoop-Workloads hinsichtlich Performance, Latenz und Kosten
- Sicherer Betrieb von EMR-Clustern mit Verschlüsselung, Monitoring und Fehleranalyse
- Bewertung von Architekturentscheidungen für skalierbare Data-Engineering-Pipelines
So arbeiten wir
- Trainergeführte Fachvorträge mit direktem Bezug zu AWS-Architekturen und Data-Engineering-Szenarien
- Praktische Übungen und Demonstrationen mit Amazon EMR, Apache Spark und ergänzenden AWS-Diensten
- Architekturbetrachtungen zu Datenaufnahme, Speicherung, Verarbeitung, Sicherheit und Kostensteuerung
- Diskussion typischer Projektanforderungen aus Analytics-, Cloud- und Plattform-Teams
- Praxisnaher Erfahrungsaustausch mit AWS-erfahrenen Trainerinnen und Trainern
Empfohlene Vorkenntnisse
- Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Verwaltung von Open-Source-Data-Frameworks wie Apache Spark oder Apache Hadoop
- Grundverständnis von AWS-Services, IAM, Netzwerkgrundlagen und Cloud-Speicher
- Empfohlen: vorherige Teilnahme an AWS Technical Essentials oder Architecting on AWS
- Empfohlen: Grundlagenwissen zu Data Lakes, ETL-Prozessen und analytischen Datenmodellen
Dein Fahrplan
- Einordnung von Batch-Analytics in moderne Datenarchitekturen
- Überblick über Data Pipelines, Data Lakes und analytische Workloads
- Architektur und Einsatzszenarien von Amazon EMR
- Start und Konfiguration eines EMR-Clusters
- Datenaufnahme, Speicherung und Optimierung von Speicherformaten
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-17:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
Worum geht es in der Schulung Building Batch Data Analytics Solutions on AWS?
Die Schulung behandelt den Aufbau von Batch-Datenanalyselösungen auf AWS. Im Mittelpunkt stehen Amazon EMR, Apache Spark, Apache Hadoop, AWS Glue, AWS Lake Formation, Datenaufnahme, Speicherung, Verarbeitung, Sicherheit, Monitoring und Kostenoptimierung.
Für wen ist das AWS Batch Data Analytics Training geeignet?
Das Training richtet sich an Data Engineers, Datenplattform-Ingenieurinnen und Datenplattform-Ingenieure, Data Architects, Entwicklerinnen und Entwickler sowie Cloud-Operations-Teams, die analytische Datenpipelines mit Spark, Hadoop oder Amazon EMR entwickeln und betreiben.
Welche Vorkenntnisse sind für die Teilnahme sinnvoll?
Empfohlen wird mindestens ein Jahr Erfahrung mit Open-Source-Data-Frameworks wie Apache Spark oder Apache Hadoop. Zusätzlich helfen AWS-Grundlagen, etwa aus AWS Technical Essentials, um IAM, Storage, Netzwerk und grundlegende Cloud-Services sicher einzuordnen.
Bereitet der Kurs auf eine AWS-Zertifizierung vor?
Der Kurs vermittelt wichtige Praxisgrundlagen für Data Engineering und Analytics auf AWS, vergibt jedoch keine eigenständige Zertifizierung. Die frühere AWS Certified Data Analytics - Specialty Prüfung wird nicht mehr angeboten. Für aktuelle Zertifizierungspfade sollte die passende AWS-Rolle und Prüfungszielsetzung separat geprüft werden.
Was ist der Unterschied zu Building Data Lakes on AWS?
Building Data Lakes on AWS behandelt den Aufbau, die Absicherung und Governance von Data Lakes. Diese Schulung legt den Schwerpunkt auf Batch-Verarbeitung, Amazon EMR, Spark, Hadoop und die Umsetzung analytischer Verarbeitungspipelines.
Welche Rolle spielt Kostenoptimierung in der Schulung?
Kostenoptimierung wird anhand von Amazon EMR-Clustern, Instanztypen, Skalierung, Speicherformaten und Workload-Design behandelt. Für eine vertiefende Betrachtung von Cloud-Kosten und Governance passt ergänzend AWS Cloud Financial Management for Builders.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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