Seminar Apache Atlas – Hive, Kafka, HBase und Impala integrieren

Dieses Seminar behandelt integration von Hive, Kafka, HBase und Impala mit Hooks, Metadatenereignissen, Entitäten, Spalten-Lineage, Fehlerdiagnose, Reprocessing und Betriebschecks. Fachliche Einordnung, Demonstration und Laborarbeit werden zu einem durchgängigen Arbeitsprozess verbunden; jede Änderung endet mit einer dokumentierten Funktions-, Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.

Inhaltsübersicht

  • Lernziele und fachliche Einordnung
  • Schrittweise Seminarinhalte
  • Praxisübungen und Laborszenarien
  • Zielgruppe und Voraussetzungen
  • Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

  • Quelloperationen und erwartete Metadatenereignisse erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
  • Hook und erforderliche Konfiguration aktivieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
  • Kafka-Verbindung und Atlas-Voraussetzungen konfigurieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
  • Integration mit der Laborumgebung verbinden und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
  • Logs und Kafka-Rückstände entlang der Kette prüfen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Gemeinsames Integrationsmodell

Schwerpunkt: Quellereignis, Hook, Kafka-Transport und Atlas-Verarbeitung werden als Ende-zu-Ende-Kette betrachtet.

  1. Quelloperationen und erwartete Metadatenereignisse erfassen
  2. Transport-, Authentifizierungs- und Namenskonventionen abgleichen
  3. Abnahmekriterien für Entitäten, Beziehungen und Lineage definieren

2. Hive-Integration und Spalten-Lineage

Schwerpunkt: Tabellen-, Spalten- und Prozessmetadaten werden anhand typischer DDL- und Abfragevorgänge geprüft.

  1. Hook und erforderliche Konfiguration aktivieren
  2. Tabelle, View und Transformationsabfrage ausführen
  3. Entitäten und Spalten-Lineage auf Vollständigkeit kontrollieren

3. Kafka-Metadaten und Streamingobjekte

Schwerpunkt: Topics und verwandte Metadaten werden mit konsistenten Namen und Zuständigkeiten katalogisiert.

  1. Kafka-Verbindung und Atlas-Voraussetzungen konfigurieren
  2. Topic-Lebenszyklus und zugehörige Entitäten erzeugen
  3. Suche, Klassifikation und Beziehungen prüfen

4. HBase und Impala integrieren

Schwerpunkt: Tabellen- und Abfragemetadaten werden für weitere Plattformkomponenten eingebunden.

  1. Integration mit der Laborumgebung verbinden
  2. Repräsentative Objekte und Operationen erzeugen
  3. Metadatenabdeckung, Namen und Lineage vergleichen

5. Fehlerdiagnose und Regelbetrieb

Schwerpunkt: Rückstände, Dubletten und Zuordnungsfehler werden mit einheitlichen Kontrollen bearbeitet.

  1. Logs und Kafka-Rückstände entlang der Kette prüfen
  2. Fehlerhafte oder doppelte Ereignisse reproduzieren und bereinigen
  3. Monitoring, Reprocessing und Qualitätsstichprobe dokumentieren

Praxisübungen und Laborszenarien

  • Praxisfall „Gemeinsames Integrationsmodell“: transport-, Authentifizierungs- und Namenskonventionen abgleichen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
  • Praxisfall „Hive-Integration und Spalten-Lineage“: tabelle, View und Transformationsabfrage ausführen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
  • Praxisfall „Kafka-Metadaten und Streamingobjekte“: topic-Lebenszyklus und zugehörige Entitäten erzeugen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
  • Praxisfall „HBase und Impala integrieren“: repräsentative Objekte und Operationen erzeugen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
  • Praxisfall „Fehlerdiagnose und Regelbetrieb“: fehlerhafte oder doppelte Ereignisse reproduzieren und bereinigen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Datenplattformadministration, Data Engineers, Hadoop- und Streaming-Teams, Integrationsentwickler und Data-Governance-Verantwortliche.

Voraussetzungen: Praktische Erfahrung mit mindestens einem Quellsystem, Linux, Konfiguration und Datenpipelines; Atlas-Grundlagen.

Didaktik und Arbeitsweise

Die Arbeitsphasen folgen einem festen Muster: Ausgangszustand erfassen, Ziel und Prüfkriterien festlegen, Änderung schrittweise durchführen, technische und fachliche Wirkung kontrollieren und den Ablauf als wiederverwendbare Checkliste dokumentieren. Änderungen erfolgen ausschließlich in der Laborumgebung. Für produktive Systeme werden Freigabe, Sicherung, Wartungsfenster und Rückfalloption vorausgesetzt.

Fachbereichsleitung und Trainerteam

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Datenplattformadministration, Data Engineers, Hadoop- und Streaming-Teams, Integrationsentwickler und Data-Governance-Verantwortliche
Voraussetzungen: Praktische Erfahrung mit mindestens einem Quellsystem, Linux, Konfiguration und Datenpipelines; Atlas-Grundlagen
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Fachvortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System und strukturierte Abnahme
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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