Big Data Kurs: Hadoop, Spark & Architekturen

In der heutigen digitalen Wirtschaft entstehen Daten in einem Ausmaß, das mit traditionellen Datenbanktechnologien nicht mehr beherrschbar ist. Unternehmen aller Branchen stehen vor der Aufgabe, massive Datenmengen aus heterogenen Quellen — Sensoren, Transaktionssysteme, Social Media, Log-Dateien — effizient zu erfassen, zu speichern, zu verarbeiten und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Big Data ist dabei nicht nur ein Schlagwort, sondern eine konkrete Sammlung von Konzepten, Architekturen und Werkzeugen, die genau für diesen Zweck entwickelt wurden. Diese Weiterbildung führt systematisch in die Welt von Big Data ein — von den grundlegenden Konzepten über moderne verteilte Infrastrukturen bis hin zu den marktführenden Frameworks Apache Hadoop und Apache Spark. Teilnehmer erhalten das konzeptionelle und technische Rüstzeug, um in Projekten zur Datenverarbeitung in großem Maßstab produktiv mitzuwirken.

Modul 1 — Grundlagen und Konzepte von Big Data Dieses Einstiegsmodul schafft das konzeptionelle Fundament für alle weiteren Themenblöcke. Es klärt, was Big Data ist, woher der Begriff stammt, und warum traditionelle Datenbanksysteme für bestimmte Anwendungsfälle an ihre Grenzen stoßen. Die Teilnehmer lernen die charakteristischen Merkmale großer Datenmengen zu benennen und kritisch zu einordnen.

• Definition von Big Data und Entstehungsgeschichte des Begriffs
• Die 5 Vs: Volume, Velocity, Variety, Veracity und Value im Detail
• Strukturierte vs. semi-strukturierte vs. unstrukturierte Daten
• Limitierungen relationaler Datenbanksysteme bei großen Datenmengen
• NoSQL-Datenbankkonzepte: dokumentenorientiert, spaltenorientiert, Key-Value, Graph
• CAP-Theorem und seine Bedeutung für verteilte Datensysteme

Modul 2 — Big-Data-Infrastrukturen und Referenzarchitekturen Moderne Big-Data-Infrastrukturen basieren auf verteilten Systemen, die horizontale Skalierbarkeit ermöglichen. Dieses Modul stellt die wichtigsten Architekturmuster vor und erklärt, wie Daten effizient über Cluster von Commodity-Hardware verarbeitet werden können. Lambda- und Kappa-Architektur werden als praxiserprobte Blaupausen eingehend behandelt.

• Distributed Computing Grundprinzipien und Skalierungsstrategien
• Hadoop Distributed File System (HDFS): Architektur, NameNode, DataNode
• MapReduce-Paradigma: Funktionsweise und typische Anwendungsfälle
• YARN als Ressourcenmanager im Hadoop-Ökosystem
• Lambda-Architektur: Batch Layer, Speed Layer, Serving Layer
• Kappa-Architektur als vereinfachte Alternative zur Lambda-Architektur

Modul 3 — Apache Spark: Grundlagen und Anwendung Apache Spark hat sich als de-facto-Standard für verteilte Datenverarbeitung etabliert und bietet im Vergleich zu klassischem MapReduce erhebliche Leistungsvorteile durch In-Memory-Verarbeitung. Dieses Modul führt in die Spark-Kernkonzepte ein und zeigt, wie der Stack für Batch-, Stream- und ML-Anwendungen eingesetzt wird.

• Spark-Architektur: Driver, Executors, Cluster Manager
• RDDs, DataFrames und Datasets als grundlegende Datenabstraktionen
• Spark SQL für strukturierte Datenabfragen
• Spark Streaming und Structured Streaming für Echtzeit-Verarbeitung
• MLlib für maschinelles Lernen auf verteilten Datasets
• Spark auf YARN, Kubernetes und in Cloud-Umgebungen betreiben

Modul 4 — Erweitertes Hadoop-Ökosystem und Cloud-Integration Das Hadoop-Ökosystem umfasst weit mehr als Hadoop selbst. In diesem Modul werden ergänzende Werkzeuge vorgestellt, die in der Praxis häufig zusammen eingesetzt werden. Zudem wird die Verlagerung von Big-Data-Workloads in Cloud-Umgebungen behandelt, die zunehmend an Relevanz gewinnt.

• Apache Hive: SQL-Schnittstelle für Hadoop-Daten
• Apache Pig: Datentransformation mit Pig Latin
• Apache HBase als spaltenorientierter NoSQL-Speicher
• Apache Kafka als verteilter Message Broker für Streaming-Architekturen
• Apache Flume und Sqoop für die Datenintegration
• Cloud-Dienste: Amazon EMR, Azure HDInsight, Google Dataproc im Vergleich

Praktische Übungen und Projektarbeit

• Einrichten einer lokalen Hadoop-Entwicklungsumgebung (Single-Node-Cluster)
• Erste HDFS-Operationen: Dateien hochladen, auflisten, herunterladen
• Schreiben und Ausführen eines einfachen MapReduce-Jobs (Word-Count-Beispiel)
• Einrichtung einer Spark-Entwicklungsumgebung und erste RDD-Transformationen
• Analyse eines größeren Datensatzes mit Spark DataFrames und Spark SQL
• Stream-Verarbeitung mit Structured Streaming an einem Kafka-Beispiel
• Abfragen eines Hive-Warehouses mit HQL
• Übertragung eines Datensatzes von einer relationalen Datenbank nach HDFS mit Sqoop
• Exploration eines NoSQL-Datasets mit HBase-Shell
• Konfiguration und Monitoring eines kleinen Spark-Clusters
• Profiling und Tuning eines Spark-Jobs (Partitionierung, Caching, Broadcast-Variablen)
• Konzipierung einer einfachen Lambda-Architektur für einen fiktiven Anwendungsfall

Die praktischen Übungen sind so gestaltet, dass die Teilnehmer unmittelbar Erfahrung mit realen Datensätzen sammeln und die erlernten Konzepte auf konkrete Problemstellungen anwenden. Abschließend wird ein größeres Fallbeispiel aus der Industrie gemeinsam analysiert: Vom Daten-Ingestion-Problem über die Wahl der richtigen Architektur bis hin zur Implementierung und dem Monitoring eines vollständigen Pipelines.

Die Weiterbildung richtet sich an Fachleute aus IT und Datenmanagement, die sich fundiertes Wissen über Big-Data-Technologien aneignen möchten, um in modernen datengetriebenen Projekten produktiv eingesetzt zu werden.

• Datenbankadministratoren und Data-Warehouse-Entwickler, die auf moderne Big-Data-Plattformen wechseln möchten
• Softwareentwickler, die an der Entwicklung datenintensiver Anwendungen beteiligt sind
• IT-Architekten, die Infrastrukturentscheidungen für Big-Data-Projekte treffen müssen
• Data Scientists und Analysten, die ein tieferes Verständnis der zugrundeliegenden Plattformen gewinnen wollen
• Projektmanager und technische Führungskräfte, die Big-Data-Projekte verantworten

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning durchgeführt, das Präsenz- und Online-Phasen flexibel kombiniert. Theorieinhalte werden anhand konkreter Anwendungsbeispiele aus der Praxis erläutert, Hands-on-Labs vertiefen das Gelernte unmittelbar. Die Gruppen sind klein gehalten, sodass individuelle Fragen ausreichend Raum bekommen. Ergänzende Lernmaterialien, Aufzeichnungen und Übungsaufgaben stehen zwischen den Unterrichtseinheiten zur Verfügung. Teilzeitmöglichkeiten machen die Weiterbildung auch für Berufstätige zugänglich.

Die Weiterbildung dauert im Vollzeit-Format mehr als eine Woche. In Teilzeit kann der Kurs über mehrere Wochen bis hin zu mehreren Monaten gestreckt werden. Individuelle Start- und Teilzeittermine können nach Absprache mit dem Anbieter vereinbart werden.

Nach Kursabschluss erhalten Teilnehmer ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Anbieters. Das Zertifikat belegt die erworbenen Kenntnisse in Big-Data-Konzepten, -Infrastrukturen und -Werkzeugen und wird von Unternehmen als anerkannter Qualifikationsnachweis für den Einsatz in Big-Data-Projekten akzeptiert.

Die Nachfrage nach Fachkräften mit Big-Data-Kenntnissen ist auf dem deutschen Arbeitsmarkt seit Jahren hoch und wächst weiter. Unternehmen aus nahezu allen Branchen — Automobilindustrie, Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Logistik — investieren massiv in datengetriebene Entscheidungsinfrastrukturen und suchen Experten, die Hadoop- und Spark-Umgebungen aufbauen, betreiben und optimieren können. Mit den Kenntnissen aus dieser Weiterbildung sind Teilnehmer in der Lage, als Big-Data-Engineer, Data-Pipeline-Entwickler oder Plattformarchitekt in entsprechenden Teams mitzuwirken. Über den reinen Berufseinstieg hinaus eröffnet das erworbene Wissen zahlreiche Weiterentwicklungspfade. Die Kombination von Big-Data-Plattform-Know-how mit maschinellem Lernen und Cloud-Diensten ist eine der aktuell gefragtesten Qualifikationskombinationen. Teilnehmer, die nach der Weiterbildung tiefer in Spark ML oder Cloud-native Big-Data-Dienste einsteigen wollen, haben dafür das nötige Fundament.