DANIEL EKLUND CAPIRE I BIG DATA E LA TECNOLOGIA HADOOP ROMA 2-3 NOVEMBRE 2015 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231

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1 LA TECHNOLOGY TRANSFER PRESENTA DANIEL EKLUND CAPIRE I BIG DATA E LA TECNOLOGIA HADOOP ROMA 2-3 NOVEMBRE 2015 RESIDENZA DI RIPETTA - VIA DI RIPETTA, 231

2 CAPIRE I BIG DATA E LA TECNOLOGIA HADOOP DESCRIZIONE Hadoop è la tecnologia associata al movimento dei Big Data degli ultimi anni. È una tecnologia uscita da Google e dalla comunità Open Source che ha rivoluzionato le percezioni delle aziende su cosa può essere fatto con i propri dati dalla dimensione alla varietà. Questa crescita esplosiva associata al crollo dei costi dei servers e la crescita delle infrastrutture Cloud ha fatto sì che le tecnologie Hadoop sono diventate il punto di riferimento per le medie e grandi aziende. Questo seminario si propone di demistificare Hadoop e le tecnologie associate: MapReduce, Hive, Pig, HBase e YARN facendo una tecnica e onesta valutazione. Allevato dalla comunità Open Source e implementato in Java, Hadoop ha ancora una forte eredità programoriented nonostante la sua promessa nel campo dati. Per capire meglio Hadoop bisogna valutare 3 diversi vettori: dati, programmazione e engineering. Questo seminario esaminerà questi 3 elementi: dal modello computazione di MapReduce, al primo paradigma implementato ShuffleSort, a come java (ed altri linguaggi) possono essere usati per implementare lavori di dataprocessing parallelizzati, al perché alcuni patterns di accesso ai dati richiedono certe tecnologie. Hadoop è ancora una tecnologia al primo stadio e capire come implementarlo richiederà un notevole impegno sia organizzativo che tecnico. Questo seminario ha come obiettivo quello di rendere questo impegno molto più facile da realizzare. In particolare i partecipanti impareranno: Perché i Big Data sono diventati così importanti per tutte le dimensioni di business? Cosa è Hadoop, MapReduce e HBase? Come implementare codice di basso livello MapReduce in Java Come è implementato Hadoop: dal JobTrackers a YARN Come scrivere Hive, Pig e UDFs Come le tecnologie NoSQL interagiscono con Hadoop Cosa è un Data Lake e come differisce da un Data Warehouse PARTECIPANTI Questo corso si rivolge ad esperti di tecnologia all interno delle aziende con un background in programmazione, engineering, SQL Analytics e/o Business Intelligence. È gradita una conoscenza di SQL e del Data Modeling, di Java e Unix.

3 PROGRAMMA 1. HADOOP E MAPREDUCE Le regole dei Big Data Volume, Varietà, Velocità I numeri che tutti dovrebbero conoscere - Latenze del disco - Latenze del network La storia di Hadoop Schema on Read Il modello computazionale di Hadoop Chiavi e valori Mapper e Reducers Shuffle/Sort Wordcount Implementazione Java di MapReduce Wordcounter e twitter Esercizi Inputformats, recordreaders Combiners, key partitioners Il modello implementativo JobTracker, TaskTracker, DataNodes Il nuovo modello YARN 2. HIVE, PIG Hive Standard Hive - Select, filter, join, group - Data types - Esercizi Implementazione di Hive - Meta Repository - Come MapReduce si mappa con Hive - Formati: Avro, RCFile, ORC, Parquet UDFs Partizioni, Clusters Digressione sulla teoria relazionale Pig e Hive e la zero forma normale Quando usare Pig, Hive, Impala, MPP, Stinger, Hawq Schema on Read rivisitato Altre tecnologie relazionali Spark Cascading Shark 3. LE ALTRE TECNOLOGIE BIG DATA Il gigantesco mondo NoSQL Key-value: dynamo, Riak Columnar: HBase, Cassandra Document: Mongo Graph databases YARN e le tecnologie Fast Query Impala Hawq Stinger/Tez Spark Una Architettura standard Ingestion Cleansing Transforming Aggregating Outgestion Pig Standard Pig - Select, filter, join, group - Data types - Esercizi The Unix Analog

4 INFORMAZIONI QUOTA DI PARTECIPAZIONE 1200 (+iva) La quota di partecipazione comprende documentazione, colazioni di lavoro e coffee breaks. LUOGO Roma, Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 DURATA ED ORARIO 2 giorni: È previsto il servizio di traduzione simultanea MODALITÀ D ISCRIZIONE Il pagamento della quota, IVA inclusa, dovrà essere effettuato tramite bonifico, codice IBAN: IT 03 W Banca: Cariparma Agenzia 1 di Roma intestato alla Technology Transfer S.r.l. e la ricevuta di versamento inviata insieme alla scheda di iscrizione a: TECHNOLOGY TRANSFER S.r.l. Piazza Cavour, ROMA (Tel Fax ) entro il 19 Ottobre 2015 Vi consigliamo di far precedere la scheda d iscrizione da una prenotazione telefonica. CONDIZIONI GENERALI In caso di rinuncia con preavviso inferiore a 15 giorni verrà addebitato il 50% della quota di partecipazione, in caso di rinuncia con preavviso inferiore ad una settimana verrà addebitata l intera quota. In caso di cancellazione del seminario, per qualsiasi causa, la responsabilità della Technology Transfer si intende limitata al rimborso delle quote di iscrizione già pervenute. SCONTI I partecipanti che si iscriveranno al seminario 30 giorni prima avranno uno sconto del 5%. Se un azienda iscrive allo stesso evento 5 partecipanti, pagherà solo 4 partecipazioni. Gli sconti per lo stesso evento non sono cumulabili fra di loro. TUTELA DATI PERSONALI Ai sensi dell art. 13 della legge n. 196/2003, il partecipante è informato che i suoi dati personali acquisiti tramite la scheda di partecipazione al seminario saranno trattati da Technology Transfer anche con l ausilio di mezzi elettronici, con finalità riguardanti l esecuzione degli obblighi derivati dalla Sua partecipazione al seminario, per finalità statistiche e per l invio di materiale promozionale dell attività di Technology Transfer. Il conferimento dei dati è facoltativo ma necessario per la partecipazione al seminario. Il titolare del trattamento dei dati è Technology Transfer, Piazza Cavour, Roma, nei cui confronti il partecipante può esercitare i diritti di cui all art. 13 della legge n. 196/2003. DANIEL EKLUND CAPIRE I BIG DATA E LA TECNOLOGIA HADOOP nome... cognome... Roma 2-3 Novembre 2015 Residenza di Ripetta Via di Ripetta, 231 Quota di iscrizione: 1200 (+iva) funzione aziendale... azienda... partita iva... codice fiscale... Timbro e firma In caso di rinuncia o di cancellazione dei seminari valgono le condizioni generali riportate sopra. indirizzo... città... cap... È previsto il servizio di traduzione simultanea provincia... telefono... fax Da restituire compilato a: Technology Transfer S.r.l. Piazza Cavour, Roma Tel Fax

5 DOCENTE Daniel Eklund è un software architect ed esperto di tecnologia con oltre 20 anni di esperienza nel settore dell Enterprise Software Development. Lavora come consulente alla società californiana Thing Big Analytics dove segue molte importanti aziende per l implementazione di sistemi di Big Data e la nuova generazione di sistemi NoSQL usando Hadoop, Hive, Pig, Cascading e HBase per fornire la nuova generazione di soluzioni di analitica e di Data Warehousing. La sua notevole esperienza in Java Enterprise Development ha fatto sì che i linguaggi di programmazione, sia quelli dinamici (Smalltalk, Ruby, Lisp, Pyton) che quelli funzionali (Erlang, Haskell, Scala, Clojure), diventassero la sua passione.

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