Bienvenida e introducción al curso

1

Iniciando con Big Data

2

Cloud Computing en proyectos de BigData

3

Introducción al manejo de datos en Cloud

4

Datos en Cloud

5

¿Qué nube debería utilizar en mi proyecto de Big Data?

Arquitecturas

6

Arquitecturas Lambda

7

Arquitectura Kappa

8

Arquitectura Batch

Extracción de información

9

Llevar tu información al cloud

10

Demo - Creando nuestro IDE en la nube con Python - Boto3

11

¿Cómo usar Boto3?

12

API Gateway

13

Storage Gateway

14

Kinesis Data Streams

15

Configuración de Kinesis Data Streams

16

Demo - Despegando Kinesis con Cloudformation

17

Kinesis Firehose

18

Demo - Configuración de Kinesis Firehose

19

Reto - Configurando Kinesis Firehose

20

AWS - MSK

21

Demo - Despliegue de un clúster con MSK

Transformación de Información

22

AWS - Glue

23

Demo - Instalando Apache Zeppelin

24

Creación del Developer Endpoint

25

Demo - Conectando nuestro developer Endpoint a nuestro Zeppelin Edpoint

26

Demo - Creando nuestro primer ETL - Crawling

27

Demo - Creando nuestro primer ETL - Ejecución

28

Demo - Creando nuestro primer ETL - Carga

29

AWS - EMR

30

Demo - Desplegando nuestro primer clúster con EMR

31

Demo - Conectándonos a Apache Zeppelin en EMR

32

Demo- Despliegue automático de EMR con cloudformation

33

AWS - Lambda

34

Ejemplos AWS- Lambda

35

Demo - Creando una lambda para BigData

Carga de Información

36

AWS - Athena

37

Demo - Consultando data con Athena

38

AWS - RedShift

39

Demo - Creando nuestro primer clúster de RedShift

40

AWS - Lake Formation

Consumo de información

41

AWS - ElasticSearch

42

Demo - Creando nuestro primer clúster de ElasticSearch

43

AWS - Kibana

44

AWS - QuickSight

45

Demo - Visualizando nuestra data con QuickSight

Seguridad, Orquestación y Automatización

46

Seguridad en los Datos

47

AWS Macie

48

Demo - Configurando AWS Macie

49

Apache Airflow

50

Demo - Creando nuestro primer clúster en Cloud Composer

51

Arquitectura de referencia

Clase pública

52

¿Qué es Big Data?

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Carlos Andrés Zambrano Barrera

Carlos Andrés Zambrano Barrera

Demo - Creando nuestro primer ETL - Ejecución

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Estimados estoy utulizando jupyter Notebook para hacer las consultas, es una interfaz generada por AWS, y por el momento todo anda bien, es muy simple configurar, mucho mas que zepellin, en mi opinión.

Les dejo la documentación.

https://docs.aws.amazon.com/es_es/glue/latest/dg/dev-endpoint-tutorial-sage.html

Si al momento de intentar conectar el Zeppelin con el Endpoint les sale un error en la consola de connection refused, en mi caso lo solucioné creando el endpoint en la consola de Glue en las opciones de Security configuration, script libraries, and job parameters en la casilla de Glue Version seleccioné Spark 2.2, Python 2 (Glue Version 0.9).

interesante

Muy buen ejemplo.!