top of page

Apache Hive ve Veri Depolama Eğitimi

Eğitim Detayları

Süre: 3 Gün (Toplam 18 Saat)
Eğitim Türü: Teorik ve Uygulamalı
Seviye: Temel ve İleri Düzey

Eğitimin Amacı

Apache Hive, büyük veri işleme projelerinde veri depolama ve analitik sorgulama için güçlü bir araçtır. Bu eğitim, Hive kullanarak veri depolama, modelleme ve optimizasyon becerileri kazandırmayı hedefler. Eğitim boyunca katılımcılar, HiveQL kullanımı, performans iyileştirme teknikleri ve sektörel uygulamalar üzerine derinlemesine bilgi edinir.

Modern Temiz Online Eğitim Duyurusu Kare Instagram Gönderisi (200 x 200 piksel) (100 x 100

Sertifika

Katılım Sertifikası

Eğitim İçeriği

Gün 1: Giriş ve Temel Kavramlar

Ders 1: Apache Hive ve Veri Depolamaya Giriş

• Hive nedir ve neden kullanılır?

• Hive’in Hadoop ekosistemindeki önemi ve konumu.

• Hive mimarisi ve bileşenleri (Metastore, Driver, Compiler, Executor).

Ders 2: Hive ile Veri Depolama

• Veri tabanı ve tablo oluşturma.

• Veri yükleme ve dönüşüm işlemleri (LOAD, INSERT, ALTER).

• Lab: Hive'da temel tablo oluşturma ve veri yükleme.

________________________________________

Gün 2: İleri Sorgulama Teknikleri ve Veri Modellemesi

Ders 3: HiveQL ile Sorgulama

• Temel HiveQL sorguları (SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN).

• Analitik fonksiyonlar ve gelişmiş sorgulama teknikleri.

• Lab: HiveQL ile sorgulama pratiği ve veri analizi.

Ders 4: Veri Modellemesi ve Tasarımı

• Etkili tablo tasarımı ve veri modelleme prensipleri.

• Bölümlendirme (Partitioning) ve kovalama (Bucketing) teknikleri.

• Lab: Bölümlendirilmiş ve kovalama uygulanmış veri tasarımı.

________________________________________

Gün 3: Performans ve Uygulamalar

Ders 5: Veri Optimizasyonu ve Performans İyileştirmeleri

• Veri depolama stratejileri (ORC, Parquet gibi dosya formatları).

• İndeksleme, performans tuning ve optimizasyon yöntemleri.

• Lab: Performans iyileştirme uygulamaları.

Ders 6: Güvenlik ve Erişim Kontrolü

• Hive güvenlik modeli ve erişim kontrolü stratejileri.

• Yetkilendirme ve kullanıcı yönetimi (Apache Ranger ile entegrasyon).

• Lab: Hive güvenlik ayarlarının yapılandırılması.

Ders 7: Hive Entegrasyonları ve Uygulamaları

• Hive’in Hadoop ekosistemi (Spark, Pig, HBase, Sqoop) ile entegrasyonu.

• Gerçek dünya kullanım senaryoları ve sektörel örnekler.

Ders 8: Case Study’ler ve Gerçek Dünya Uygulamaları

• Gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulamalı çalışmalar.

• Sektörel case study’ler ve proje tabanlı öğrenme.

• Lab: Proje tabanlı veri analizi ve raporlama.


S.S.S.

Kimler bu eğitime katılabilir?

  • Veri ambarı ve büyük veri teknolojilerine ilgi duyanlar

  • Veri analistleri, mühendisler ve yazılım geliştiriciler

  • Veri depolama ve işleme süreçlerini optimize etmek isteyen profesyoneller

  • Apache Hive kullanarak veri analizlerini hızlandırmak isteyen ekip üyeleri


Eğitim online mı yoksa yüz yüze mi olacak?

  • Eğitim, talebe bağlı olarak online veya yüz yüze gerçekleştirilebilir. Online eğitimler interaktif bir platformda yapılır ve katılımcılar eğitmenle birebir etkileşim kurabilir.


Katılım için ön koşullar nelerdir?

  • Temel düzeyde SQL bilgisi

  • Temel düzeyde veri analizi ve veri tabanı bilgisi


Eğitim sonunda sertifika verilecek mi?

  • Evet, eğitimi başarıyla tamamlayan katılımcılara Apache Hive ve Veri Depolama Eğitimi Katılım ve Başarı Sertifikası verilecektir.


Eğitim sırasında pratik yapılacak mı?

  • Evet, eğitim boyunca uygulamalı çalışmalar yapılacaktır. Gerçek veri setleri üzerinde Apache Hive kullanımı ve veri analizi örnekleri ile pratik yapma imkanı sunulacaktır.

bottom of page