Programa de Capacitação e Desenvolvimento para times de profissionais de dados.

Este programa foi elaborado para acelerar o processo de desenvolvimento de time de dados e atender a profissionais como Data Scientists, Data Engineers, Analytics Engineer e Data Analyst assim como dar suporte para times de infraestrutura ou DevOps de Big Data. As capacitações são divididas em trilhas que podem ser seguidos pela squads dentro das empresas para alavancar a alta performance das equipes de dados.

Trilha - DevOps para Big Data.

Esta trilha apoia profissionais de infraestrutura para se especializar em ferramentas de conteinerização e automação de infraestrutura, focado em necessidades de times de dados.

Automação e Orquestração de Ambientes

• Treinamento Python para DevOps – 32 Horas.
• Treinamento Docker – Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Kubernetes – Fundamental – 32 Horas.

Armazenamento de Objetos para Data Lakes

• Treinamento Minio – Fundamental – 32 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento básico em redes.
• Conhecimento básico de GNU/Linux.
• Conhecimento básico de programação/scripts.

Trilha - Data Engineer.

Esta trilha e voltada para profissionais responsáveis por manter e organizar toda a arquitetura para dados do ambiente de Big Data.
Atenção: Na maioria dos casos você pode selecionar apenas um software de cada categoria pois eles concorrem diretamente na montagem da sua Stack de dados.

Armazenamento e Processamento Distribuído

• Treinamento Apache Hadoop - Big Data Open Source – 32 Horas.
• Treinamento Apache Spark – Fundamental – 32 Horas.

Ingestão e Streaming

• Treinamento Apache Kafka – Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento Apache Flink – Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento Apache Flume – Fundamental – 16 Horas.
• Treinamento Real-Time Analytics com Apache Spark Streaming – Fundamental – 32 Horas.

Formatos de Armazenamento Colunar

• Treinamento Apache Parquet – Fundamental – 4 Horas.
• Treinamento Apache ORC – Fundamental – 8 Horas.
• Treinamento Apache Kudu – Fundamental – 24 Horas.

Data Lake Table Formats

• Treinamento Apache Iceberg – Fundamental – 24 Horas.

Data Orchestration & ETL Pipelines

• Treinamento Apache Hop - Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Apache NiFi – Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Apache AirFlow – Fundamental – 24 Horas.

Search Engines

• Treinamento Apache Solr - Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento ElasticSearch – Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento OpenSearch – Fundamental – 32 Horas.

NoSQL & Big Data Storage

• Treinamento Apache HBase – Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento Apache Cassandra – Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Administração em Apache Cassandra – DBA – 24 Horas.
• Treinamento Scylla – Fundamental – 24 Horas.

NoSQL & Cache

• Treinamento Redis - Fundamental – 24 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento básico em redes.
• Conhecimento básico de GNU/Linux.
• Conhecimento em lógica de programação.
• Conhecimento em banco de dados e SQL.

Trilha - Data Analyst.

Esta trilha foca em profissionais que atuarão no tratamento, apresentação e análise dos dados, sem as complexidades de um Data Scientist, mas com todo potencial para análise quantitativa e estatística através de técnicas e ferramentas tradicionais como Business Intelligence, OLAP, metadados, reports e dashboards
Atenção: Na maioria dos casos você pode selecionar apenas um software de cada categoria pois eles concorrem diretamente na montagem da sua Stack de dados.

SQL Query Engines

• Treinamento Trino - Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento PrestoDB - Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Apache Druid - Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Analise de Dados com Apache Hive, Impala e Pig - Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento Apache Doris - Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Apache Drill - Fundamental – 24 Horas.

Data Visualization & BI

• Treinamento Apache Grafana - Fundamental – 16 Horas.
• Treinamento Apache Superset – Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Metabase - 16 Horas.
• Treinamento Apache ECharts - 16 Horas.

Data Exploration & Query Assistants

• Treinamento HUE - Hadoop User Experience  – 8 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento em lógica de programação.
• Conhecimento em banco de dados e SQL.

Trilha - Data Scientist.

Esta trilha e voltada para profissionais que já tenham uma vivência com dados e vão evoluir agora no tratamento mais aprofundado usando técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning e Deep Learning.
Atenção: Na maioria dos casos você pode selecionar apenas um software de cada categoria pois eles concorrem diretamente na montagem da sua Stack de dados.

Machine Learning & Data Mining

• Treinamento IA, ML e Data Mining com Pentaho DM (WEKA) - Fundamental – 16 Horas.
• Treinamento Apache Mahout - Fundamental – 24 Horas.

Ambientes Interativos e Notebooks

• Treinamento Apache Zeppelin - 8 Horas.

Linguagens e Ferramentas de Análise Estatística

• Treinamento Análise de Dados com R - Fundamental – 32 Horas.

Deep Learning e Frameworks

• Treinamento Deep Learning com TensorFlow - Fundamental – 24 Horas.

Gerenciamento e Orquestração de Modelos de ML

• Treinamento mlFlow - 24 Horas.
• Treinamento Kubeflow – Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento BentoML – Fundamental – 24 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento em lógica de programação.
• Conhecimento de alguma linguagem de programação.
• Conhecimento em banco de dados e SQL.
• Conhecimento básico de estatística.

Trilha - Analytics Engineer.

Esta trilha e para especialista em Data Analytics que queiram ampliar seus conhecimentos para nova área que está se formando voltada a engenharia analítica. Esta trilha é uma ligação entre a trilha de engenharia de dados e a trilha de análise de dados.

• Treinamento dbt - Analytics Engineering Workflow - Fundamental – 24 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento em lógica de programação.
• Conhecimento em banco de dados e SQL.

Trilha - Data Governance.

Esta trilha e para especialista em governança de dados e segurança de dados, capacita profissionais para definir, implementar e manter políticas de governança, segurança, catálogo e qualidade dos dados.
Atenção: Na maioria dos casos você pode selecionar apenas um software de cada categoria pois eles concorrem diretamente na montagem da sua Stack de dados.

Catálogo de Dados e Metadados

• Treinamento Apache Atlas - Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento OpenMetadata - Fundamental – 24 Horas.

Segurança e Governança de Acesso a Dados

• Treinamento Apache Ranger - Fundamental – 24 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento em lógica de programação.
• Conhecimento em banco de dados e SQL.

Programa de Capacitação e Desenvolvimento para times de profissionais de DevOps.

Este programa foi elaborado para acelerar o processo de desenvolvimento de time Devops e atender a profissionais como Data Scientists, Data Engineers, Engineers Analytics e Data Analyst assim como dar suporte para times de infraestrutura de Big Data. As capacitações são divididas em trilhas que podem ser seguidos pela squads dentro das empresas para alavancar a alta performance das equipes de dados.

Trilha - Infraestrutura
Esta trilha apoia profissionais de infraestrutura para se especializar em ferramentas de conteinerização e automação de infraestrutura, focado em necessidades de times de dados.

• Treinamento Python para DevOps – 32 Horas.
• Treinamento Docker – Fundamental – 24 Horas.
• Treinamento Docker Compose - 8 horas
• Treinamento Kubernetes – Fundamental – 32 Horas.
• Treinamento Helm - 8 Horas.
• Treinamento Rancher - 24 Horas.
• Treinamento Operator - 4 Horas.

Pré-requisitos da trilha:

• Conhecimento básico em redes.
• Conhecimento básico de GNU/Linux.
• Conhecimento básico de programação/scripts.

Total de horas de capacitação: 88 Horas

Sobre o Treinamento.

Este treinamento capacita os alunos para com o software Trino. O Trino é um mecanismo de consulta distribuído para BIG DATA usando a linguagem de consulta SQL. Sua arquitetura permite que os usuários consultem fontes de dados como Hadoop, Cassandra, Kafka, AWS S3, Alluxio, MySQL, MongoDB e Teradata, e permite o uso de várias fontes de dados em uma consulta. o mesmo é um fork do PrestoDB.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Empregar o Trino em conceitos-chave para otimizar os sistemas de BIG DATA modernos.
• Executar armazéns de escala de exabyte.
• Clone os dados para um sistema de armazenamento de dados proprietário.
• Configurar os principais recursos do Trino.
• Utilizar as opções da interface do usuário do Trino.
• Conectar-se com ferramentas de visualização.

Público-alvo.

Este treinamento é direcionado para as seguintes profissionais:

• Engenheiros de infraestrutura de big data.
• Engenheiro de Dados.
• Desenvolvedores.
• Cientistas de Dados.

Dificuldade.

Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Trino 475 e foi modificado pela última vez em 10 de Maio de 2025.

Conteúdo Programático

Introdução e conceituais.

• SQL ANSI.
• Query Engines.
• O que é o Trino.
• Arquitetura do Trino.
• Recursos e benefícios do Trino.
• Comparação com outras ferramentas de processamento de dados.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Empresas usando Trino no mundo.
• Empresas usando Trino no Brasil.
• Versões do Trino.
• Trino X PrestoDB X Hive.
• Comunidade Trino no Brasil e no Mundo.
• Casos de Uso.
• Livros, sites, documentação e referências complementares.

Instalação e Configuração.

• Requisitos de hardware e software.
• Instalação do Trino em diferentes sistemas operacionais.
• Configuração básica do Trino.

Modelagem de Dados e Consultas

• SQL Statement Syntax.
• Tipos de dados suportados pelo Trino.
• Modelagem de dados no Trino.
• Consultas SQL básicas no Trino.
• Consultas SQL avançadas no Trino.
• Consultas distribuídas no Trino.
• Filtrando dados.
• Migrando fontes de dados.
• Trabalhando com bandas de bolllinger.
• Benchmarking com TCHP.
• Trabalhando com conectores.

Administração e Gerenciamento de Cluster

• Web Interface.
• Tuning Trino.
• Properties Reference.
• Conceitos de gerenciamento de cluster no Trino.
• Configuração de um cluster Trino.
• Adição e remoção de nós do cluster.
• Monitoramento e solução de problemas do cluster.

Integração com outras Ferramentas

• Driver JDBC para Trino.
• Integração com ferramentas de armazenamento de dados, como Hadoop HDFS, Amazon S3, Minio, e outros
• Integração com ferramentas de processamento de dados, como Apache Spark e Apache Flink.
• Integração com ferramentas de Business Intelligence e ETL (Pentaho, Hop).

Segurança

• Configuração de segurança.
• Password File Authentication.
• Authorization.

API

• HTTP Connector
• Trino Client REST API.
• Trino Worker REST API.
• SerializedPage Wire Format.

Uso Avançado

• Uso de funções personalizadas no Trino.
• Uso de UDFs (User-Defined Functions) no Trino.
• Uso de recursos avançados de segurança, como a criptografia de dados.
• Uso do Trino em ambientes de produção.

Práticas recomendadas

• Melhores práticas para modelagem de dados e consultas no Trino.
• Melhores práticas para gerenciamento de cluster no Trino.
• Melhores práticas para integração com outras ferramentas.
• Melhores práticas para uso avançado do Trino.

Carga Horária.

• 24 Horas.

Pré-requisitos.

Este treinamento pressupõe que o aluno seja competente com as seguintes ferramentas, tecnologias e conceitos:

• Conhecimento básico em Banco de Dados e SQL.
• Conhecimento Básico no Ecossistema de Big Data.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 8GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: 64 bits (chipsts de x64).
• CPU: 2 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Trino e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia.

• O treinamento apresenta uma empresa fictícia que necessita analisar dados de suas áreas e todas as fases da implantação.
• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Trino e cursos Trino. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

O treinamento Drools prepara profissionais para o processo de gerenciamento de regras de negócio. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções complexas em ambientes com larga escala em suas aplicações.
Todo o treinamento e ministrado sobre a versões Community do Drools com Materiais em Português do Brasil. Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Instalar e configurar o setup para utilizar o Drools.
• Entender o Design Rules,
• Implementar regras no Drools.
  • Compreender o mecanismos de regras.
  • Entender as sintax de regras.
  • Executar regras.
• Integrar aplicações ao BRMS Drools.
• Implantação regras sem compilar.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando Drools 8.44.0 e foi modificado pela última vez em 6 de Dezembro de 2023.

Conteúdo Programático.

Conceitual.

• Mecanismo de regras.
• Business Rules Management System (BRMS)
• Intelligent Automation.
• Casos de uso BRMs.
• Decision Model and Notation (DMN).
• Decision Requirements Diagram (DRD).
• O Projeto Drools.
• Histórico do Drools.
• Red Hat.
• Motivações para criação do Drools.
• Empresas usando Drools no Mundo.
• Empresas usando Drools no Brasil.
• Community X Enterprise.

Instalação e Setup com Drools.

• Pré-requisitos.
• Compilando o Drools.
• Workbench.
• KIE Server.
• Eclipse IDE.
• Drools Eclipse plugin.
• Drools CLI.

Primeiros passos.

• Criando um projetos de regras.
• Maven archetype.
• Decision Services.
• Usando a DMN.
• KIE DMN Editor.
• DMN Information Requirement.
• DMN custom data types.
• Configurando o Maven (pom.xml)
• Testando com curl.

Conceitos do Drools.

• Stateless Session.
• Statelessfull Session.
• Rule Template.

Domain Specific Language (DSL).

• Substituindo regras por DSL.
• Testando regras DSL.

Drools Rule Engine.

• Design Rules.
• Rules.
• Facts.
• Production memory.
• Working memory.
• Agenda.
• Inference and truth.
• Stated insertions.
• Logical insertions.
• Atributos de regras (salience, no-loop, lock-on-active).
• Activation groups.
• Fact propagation modes.
• Phreak rule algorith.
• Rule base configuration.
• Complex event processing (CEP).
• Negative patterns.
• Session clock.
• Sliding windows.
• rule engine queries and live queries.
• Melhores práticas de regras.

Drools Rule Language (DRL)

• Arquivo DRL.
• Syntax (nova X tradicional).
• DRL Packages.
• Rule unit.
• Rule unit use case.
• Import statements.
• Type declarations and metadata.
• Enumerative type declarations.
• Extended type declarations.
• Queries em DRL.
• Rule conditions.

DMN.

• DMN conformance levels.
• DMN decision requirements diagram (DRD).
• FEEL.
• Rule expressions - FEEL.
• DMN decision logic.
• DMN decision tables.
• DMN model.

KIE (Knowledge Is Everything) API.

• Kie Project.
• KieContainer.
• KieServices.
• KieSession.
• KieBase.
• kmodule.xml
• kbase Attributes.
• Engine dependency.
• KieModule programmatically.
• KieFileSystem.
• Result Severity
• KieScanner.

Drools Event Model.

• KieRuntimeEventManager.
• RuleRuntimeEventManager.
• EventListener.
• DebugRuleRuntimeEventListener.
• KieRuntimeEvent.
• KieRuntimeLogger.
• FileLogger.
• ExecutionResults.

Drools Commands.

• StatelessKieSession.
• KBatchExecutionCommand.
• ModifyCommand.
• InsertElementsCommand.
• FireAllRulesCommand.

BMPs.

• Caso de uso de BPMN, DMN e Regras.
• Integrando Drools ao jBPM.
• Integrando Drools ao Camunda.

Teste de Regras.

• Testando com KIE.
• Testando com JUnit.
• Simulação de regras.

Assuntos Complementares.

• IA integrada ao Drools.
• Pragmatic AI.
• Escalabilidade do Drools.
• Serverless Drools em Kubernetes.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.

Modalidades do Treinamento:

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores GNU/Linux.
• Conhecimento básico em desenvolvimento java.
• Conhecimento básico em Apache Maven.
• Conhecimento básico em git.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para Online ter uma boa conectividade com a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM: 8GB
• Espaço em Disco: 30GB
• Processador: 4 Cores.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Drools e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos Brasil, América Latina, Europa e África com Treinamentos Drools e Cursos Drools. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

O treinamento XWiki Open Source Enterprise Wiki é destinado para quem precisa conhecer o fundamental do XWiki para implantar uma solução de Wiki Corporativa. O curso permite desde o uso do XWiki no dia a dia de usuários colaborando com conteúdos e com suas principais funcionalidades, até funções mais avançadas como integrações e desenvolvimentos de extensões e a administração do software.

Todo o treinamento e ministrado sobre a versão Community do XWiki em Português do Brasil com Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada.

Calendário de turmas abertas .

Somente turmas in-company.

Dificuldade: Média.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o XWiki 15.10.10 e foi modificado pela última vez em 05 de Junho de 2024.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Realizar implantação do XWiki.
• Configuração de templates.
• Customização de páginas.
• Administração do Ambiente.
• Instalar um XWiki baseado em conteiners Docker.
• Escalar aplicações.
• Aplicar níveis de segurança no XWiki.
• Customizar Extensões para XWiki.

Conteúdo Programático

Conceitual - Visão geral da Plataforma XWiki

• Introdução ao conceito global de Wiki.
• Introdução ao XWiki.
• Arquitetura e Tecnologias utilizadas.
• Histórico da XWiki.
• Interfaces do XWiki.
• Empresas usando XWiki no Mundo.
• Empresas usando XWiki no Brasil.
• Licenciamento do XWiki e tipos de licenças.
• XWiki X MediaWiki.

Instalação do XWiki.

• Básico de Docker para XWiki.
• Preparação do ambiente de instalação.
• Requisitos mínimos de configuração.
• Principais decisões de arquitetura (Cloud, on-premises, etc).
• Instalação do XWiki no Linux.
• Configurações e propriedades globais.
• Configurações de e-mail
• Memória Java do Container Tomcat Java J2EE.
• Formas de Acesso (Share, FTP, Explorers, etc).
• Adicionando sua identidade visual e alterando detalhes do Layout

Funcionalidades do XWiki para Usuários

• Navegação em sua instância XWiki (espaço, subespaço, página, etc.)
• Estruturas do XWiki.
• Criação e edição colaborativa de páginas wiki (editor WYSIWYG, macros);
• Gerenciamento do histórico e controle de versão da sua página.
• Criando links entre páginas.
• Gerenciando documentos do Office.
• Colaboração in-page (comentários, anotações, etc.);
• Usando um aplicativo simples: blog;
• Personalização do perfil do usuário;
• Acompanhar a atividade (favoritos, fluxo de atividades);

Administrando a Plataforma XWiki.

• Configurando o idioma padrão.
• Gerenciando usuários e grupos.
• Right management.
• Editar a aparência.
• Personalizar o layout.
• Configurar e atualizar aplicativos Open Source.
• Criação de novos wikis;

Autenticação e Segurança.

• Overview de autenticação.
• Modelo de segurança.
• Papeis e usuários
• Grupos e subgrupos.
• Hierarquia de permissões.

Pesquisas Avançadas.

• Apache Lucene
• Pesquisas Lucene.

Arquitetura do XWiki.

• Data Model.
• Classes, Objects, e Properties.
• Apache Tomcat.
• Database Schema.
• Apache Solr.
• Extending XWiki.

Template Engine - Velocity.

• O Projeto Apache Velocity.
• Java-based template engine.
• Velocity Template Language (VTL).
• Hello Velocity World!
• Variáveis.
• Propriedades.
• Métodos.
• Property Lookup Rules.
• Rendering
• Index Notation.
• Directives.
• Literals.
• If / ElseIf / Else.
• Relational and Logical Operators.
• Foreach Loop.
• Velocimacros.
• Script Services.
• Features and Miscellany.
• Groovy scripting.

Groovy Script.

• O Projeto Apache Groovy.
• full-fledged scripting language.
• XWiki Component Access.

HQL.

• Public API (searchDocuments).
• Simple Query.
• Ordered Query.
• Advanced Query (date & time).
• Privileged API (search).
• Count Query.
• Simple Query with multiple fields.
• Objects of a specific class.
• List users.
• List attachments of a page.
• Simple Query with multiple fields.

API.

• Dataset.
• Interagindo com XWiki RESTful API.
• Authentication.
• CSRF Token.
• Sending representations.
• PUT vs POST.
• Headers.
• Root resources.
• Query API.
• Localization resources.
• Icon Theme resources.
• Custom resources.

Extensões para XWiki.

• Scripts
• Java API.
• Macros.
• Skins
• Skin Themes.
• Skin Extensions.

Migrações.

• Migrando de Confluence para XWiki.
• Confluence Migrator.

Backups e Exportação.

• Exportando conteúdos em XAR.
• Importando conteúdos em XAR.
• Métodos de Backup.
• Ferramentas de Backup.

Carga Horária.

• 32 Horas.

Pré-requisitos.

• Conhecimento Básico em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou Mac OS).
• Conhecimento básico de banco de dados.
• Conhecimento Básico em tecnologias de Front-End (HTML, CSS, JSON, JavaScript)
• Conhecimento básico de Programação.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 8GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: 64 bits (chipsts de x64).
• CPU: 2 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares XWiki e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia.

• O treinamento apresenta uma empresa fictícia chamada "CloudWiki" onde será implantado o XWiki e todas as fases da implantação.
• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos XWiki e cursos XWiki. Caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutores

Este treinamento Bonita BPM é voltado para usuários e desenvolvedores que pretendem conhecer o processo de implementação de workflows na Ferramenta Bonita BPM. Todo o treinamento é ministrado sobre a versão Community do Bonita, repassando conhecimentos sobre conceitos de Workflow e Business Process Management (BPM) os componentes do Bonita BPM Plataform.

O Bonita, é um motor de fluxo de trabalho (Workflow) de código aberto escrito em Java que pode executar processos de negócios descritos no BPMN 2.0.

• Plataforma aberta e moderna BPM permite flexibilidade para automatizar, personalizar e adaptar rapidamente os processos de negócio.
• Ferramentas gráficas tornando mais fácil para usuários menos técnicos para projetar e ajustar os processos de negócios, agilizando implementação de aplicativos e alinhamento dos negócios.
  
• Processos e formas em bibliotecas reutilizáveis que permitem montagem, aplicação rápida e simples e ao mesmo tempo garantir as melhores práticas e padrões à empresa são incorporadas.
  

Nosso conteúdo programático que foi construído para formação de consultores na plataforma de Bonita BPM, O mesmo mescla conhecimentos conceituais de Workflow, BPM, Modelagem de Processos e uma introdução ao ECM (Alfresco), assim como, necessidades de infraestrutura, integração e programação, necessários para implementação completa do Software Bonita.

Dificuldade: Média.

Aplicabilidade:

Este treinamento foi desenvolvido usando o Bonita Community 2023.2-u0 e foi modificado pela última vez em 22 de Maio de 2024.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Realizar implantação do Bonita.
• Desenvolver fluxos de processos usando a metodologia BPM e notação BPMN.
• Integrar os processos a aplicações externas.
• Orquestrar processos.
• Administração do Ambiente.
• Escalar aplicações.
• Aplicar níveis de segurança no Bonita.

Conteúdo Programático.

Conceitual.

• O que é um fluxo de trabalho (Workflow).
• Introdução ao BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation).
• Introdução ao DMN 1.1.
• Introdução a Notação BPMN.
• Principais Elementos da Notação BPMN.
• O Projeto Bonita BPM.
• Histórico do Bonita.
• Bonita X Activiti X Camunda X Flowable.
• Versões do Bonita.
• Licenciamento.

Instalação do Bonita BPM.

• Instalação do Bonita Studio.
• Instalação do Bonita Community Server.
• Instalando o bundle.
• Configurando o bundle.

UI do Bonita.

• Menus.
• Sub Menus.
• Primeiros passos na ferramenta.

Criando Processos no Bonita.

• Configuração Inicial do Bonita Studio.
• Telas.
• Desenho do primeiro processo.
• Pool
• Lanes.
• Atores.
• Organizações.
• Exportando um processo.
• Versionamento.
• Importando organizações.
• Importando um processo.
• Testando o processo.

Segurança.

• Controle de acessos
• Usuários e Grupos.
• Sistema de permissões.
• Formas de Integração com LDAP.

Conectores.

• Conceito de Conectores.
• E-mail.
• Banco de dados.
• Relatórios.
• GED.
• Conceitual do GED Alfresco.
• Integração com Alfresco.

Administração do Ambiente Bonita.

• Colocando o Bonita em produção.
• Tuning.
• Geração automática de cache.

Carga Horária.

• 24 Horas.

Pré-requisitos.

• Conhecimento Básico em Conceitos de Processos.
• Conhecimento Básico em algum Sistema Operacional (Windows, Linux).
• Conhecimento Básico de Programação.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de Hardware.

• Memória RAM: 4GB.
• Espaço em Disco: 10GB.
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Bonita Community e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia.

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Bonita e cursos Bonita. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

Apache ORC é um formato de armazenamento de dados orientado a colunas gratuito e de código aberto. É semelhante a outros formatos de arquivo de armazenamento colunar disponíveis no ecossistema Hadoop, como RCFile e Parquet. Seu conteúdo programático oferece uma estrutura abrangente para um treinamento sobre Apache ORC, abordando desde os conceitos básicos até técnicas avançadas e aplicação prática em projetos.

Modalidades do Treinamento:

• In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual Apache ORC.

• O que é Apache ORC?
• Vantagens e benefícios do uso do Apache ORC.
• História e evolução do Apache ORC.
• Empresas usando Apache ORC no Brasil
• Apache ORC X Apache Parquet X RCFile.

Estrutura Interna do Apache ORC.

• Visão geral da estrutura de arquivo ORC.
• Compreensão dos tipos de dados suportados.
• Exploração da compactação e codificação de dados.
• ACID support.
• Types.
• Indexes.

Configuração e Instalação

• Instalação do Apache ORC em diferentes ambientes (local, cluster, cloud).
• Configuração inicial e ajustes recomendados.
• Building ORC.

Escrita de Dados no Formato ORC.

• Como escrever dados no formato ORC usando diversas linguagens (Python, Java, etc.).
• Melhores práticas para otimização da escrita.
• ORC Adopters.

Leitura de Dados no Formato ORC

• Como ler dados ORC em diferentes ambientes e linguagens.
• Otimização da leitura de dados.

Otimização e Desempenho

• Estratégias para otimizar consultas em dados ORC.
• Uso de índices e estatísticas para melhorar o desempenho.

Compactação e Particionamento

• Estratégias para compactação eficiente de dados ORC.
• Particionamento de dados para melhorar o desempenho.

Integração com Ferramentas de Big Data

• Integração do Apache ORC com ecossistemas de Big Data como Hadoop e Spark.
• Uso de ORC em pipelines de dados.
• Java Tools.
• Hive DDL.
• Hive Configuration.

Casos de Uso Avançados

• Estudos de caso avançados de uso do Apache ORC em ambientes reais.
• Migração de dados para o formato ORC.
• Spark DDL.
• Spark Configuration.

Projeto Prático

• Desenvolvimento de um projeto prático utilizando o Apache ORC.
• Implementação de técnicas aprendidas ao longo do curso.

Carga Horária:

• 16 Horas de duração.

Modalidades do Treinamento:

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores Linux.
• Conhecimento básico de desenvolvimento.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para Online ter uma boa conectividade com a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 8GB
• Espaço em Disco: 20GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache ORC e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Apache ORC e cursos  Apache ORC. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O HUE (Hadoop User Experience) é uma interface de usuário web que facilita o uso do ecossistema Hadoop para processamento de big data. Este treinamento fundamental em HUE prepara profissionais para explorar e utilizar eficientemente as ferramentas do Hadoop para análise e processamento de dados em larga escala. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para capacitar os participantes a dominar as técnicas essenciais necessárias para lidar com big data de forma eficaz.

Modalidades do Treinamento:

• In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual Opensearch.

• Introdução a Pesquisas.
• Apache Lucene/Elasticsearch.
• Elasticsearch no ecossistema de Big Data.
• Opensearch Stack.
• Text Analytics e Geo Search.
• Terminologias.
• Cases de Opensearch.
• Empresas usando Opensearch no Brasil
• Elasticsearch X AWS Opensearch X Apache Solr.

Instalação do Opensearch.

• Instalando um nó de Opensearch.
• Iniciando o Opensearch.

Fundamentos do Opensearch

• Arquitetura do Opensearch.
• Sharding.
• Arquivos Básicos.
• Conceitos Básicos.
• Admin UI.
• Adicionando conteúdo ao Opensearch.
• Alterando parâmetros da URL.
• Adicionando conteúdo personalizado.
• indexando coleções de documentos.
• Deletando documentos.
• Pesquisando Documentos
• Operações de CRUD.

 Índices no Opensearch.

• Introdução aos índices no Opensearch.
• Estrutura de um índice: documentos, shards e réplicas.
• Criação de um índice
• Configurações de índice e mapeamento de tipos.
• Indexação de documentos
• Tokenização.
• Normalização.
• Encontrando a raiz das palavras.
• Stopwords.
• Sinônimos.
• Erros ortográficos
• Analysis.
• Index Shard Allocation.
• Index blocks.
• Mapper.
• Merge.
• Similarity module.
• Slow Log.
• Index Sorting.

Configurações do Opensearch.

• Introdução às configurações no Opensearch.
• Arquivo de configuração Opensearch.yml.
• Configuração de armazenamento (caminho de dados e log).
• Configuração de plugins e módulos.
• Configuração de indexação e busca.
• Configuração de idioma.

Cluster

• O modelo distribuído.
• Configuração de um cluster Opensearch.
• Configurações de rede e descoberta de nós.
• Shards: número, tamanho e alocação
• Réplicas e alta disponibilidade.

API

• API Opensearch.
• EQL search APIs.
• Data stream APIs

Opensearch e Java

• Overview.
• Apache Maven.
• Setup do Ambiente de Desenvolvimento.
• Java client.
• Conectando ao Opensearch.
• Java Low Level REST Client.
• Indexando documentos.

Logstash

• Instalação e Configuração.
• Inputs, Filters, and Outputs.
• Backup and restore.
• Melhores práticas.

Openseach Dashboard

• Instalação e configuração.
• Time Picker, Search, and Filters.
• Opensearch Discover, Visualization, and Dashboard Interfaces.
• Backup and restore
• Melhores práticas.

Monitoramento

• Monitoramento.
• Desdobramento, desenvolvimento.
• Manutenção e otimização básica.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.

Modalidades do Treinamento:

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores Linux.
• Conhecimento básico de desenvolvimento.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para Online ter uma boa conectividade com a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 8GB
• Espaço em Disco: 20GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Opensearch e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Opensearch e cursos Opensearch. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

Neste treinamento vamos explorar o Apache Ranger como uma solução central para controle de acesso e auditoria em ambientes Hadoop e outras ferramentas do ecossistema de Big Data. O foco será prático, com instalação e configuração do Apache Ranger, e integração com ferramentas como Apache Atlas, Elasticsearch e Kibana já pré-configuradas em uma máquina virtual fornecida pela Ambiente Livre.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Instalar e configurar o Apache Ranger em ambientes Big Data.
• Compreender a arquitetura do Ranger e o papel de cada componente.
• Criar políticas de segurança para Hive, HDFS, Kafka, entre outros serviços.
• Controlar acessos por usuários, grupos, IPs e condições avançadas.
• Criar e aplicar políticas dinâmicas baseadas em tags com Apache Atlas.
• Navegar e configurar o Ranger Admin UI.
• Integrar o Ranger com sistemas de autenticação como LDAP ou AD.
• Visualizar e auditar logs de acesso no Kibana com dados do Elasticsearch.
• Utilizar o Ranger com integração com o Apache Atlas.
• Aplicar boas práticas e segurança em ambientes distribuídos.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade:Avançado

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Ranger 2.6.0 e foi modificado pela última vez em 31 de maio de 2025.

Conteúdo Programático.

Conceitual Apache Ranger.

• Introdução à Segurança em Ambientes Big Data.
• Apache Ranger no Ecossistema Hadoop.
• Apache Ranger X Apache Sentry.
• Componentes e Arquitetura do Apache Ranger.
• Casos de uso do Ranger em ambientes corporativos.
• Empresas utilizando Apache Ranger no Mundo.
  Empresas utilizando Apache Ranger no Brasil.
• Apache Ranger em ambientes on-premise e na nuvem.

Instalação e Configuração.

• Requisitos de instalação.
• Instalando o Apache Ranger Server.
• Configuração inicial do Ranger Admin.
• Integração com Banco de Dados externo (MySQL/PostgreSQL).
• Inicializando o serviço do Ranger.
• Configuração via arquivos .xml e install.properties

Fundamentos do Apache Ranger

• Introdução ao Console Admin Web.
• Perfis, políticas e permissões.
• Criação de usuários, grupos e roles.
• Integração com LDAP/Active Directory.
• Políticas baseadas em recursos (Resource-Based Policies).
• Políticas baseadas em tags (Tag-Based Policies).
• Auditoria e logs de acesso.
• Workflows de aprovação (com Ranger KMS).

Integração com Sistemas de Big Data.

• HDFS Plugin: políticas e permissões de arquivos.
• Hive Plugin: controle de acesso a databases, tabelas e colunas.
• Kafka Plugin: controle de acesso por tópicos e consumidores.
• YARN, Knox, HBase, Solr: conceitos e exemplos de políticas.
• Integração com Apache NiFi.
• Integração com Trino e Presto.
• Plugins vs. Agentes Externos: modos de operação.

Gerenciamento de Políticas.

• Criação e gerenciamento de políticas no console.
• Clonagem e herança de políticas.
• Wildcards e expressões regulares em políticas.
• Auditoria e trilha de acesso: revisão e análise.
• Exportação e importação de políticas.
• Gerenciamento de múltiplos repositórios.
• Controle por tempo e condições (políticas dinâmicas).

Ranger KMS (Key Management Service)

• Introdução à Criptografia de Dados em Descanso (Encryption at Rest).
• Arquitetura do Apache Ranger KMS.
• Criação e gerenciamento de chaves.
• Integração com HDFS, Hive e HBase.
• Auditoria de uso de chaves.
• Políticas de acesso a chaves e rotação automática.

Auditoria e Monitoramento

• Configuração do Ranger Audit.
• Armazenamento de logs em Apache Solr, HDFS ou Elasticsearch.
• Integração com Kibana para visualização de eventos
• Alertas e notificações baseados em logs de auditoria.
• Boas práticas de retenção e análise de logs.
• Integração com sistemas SIEM.

Melhores Práticas e Manutenção

• Backup e restauração do Ranger Admin.
• Atualizações e upgrades de versão.
• Segurança do próprio Ranger Admin (HTTPS, firewalls).
• Hardening do Ranger Server.
• Performance tuning.
• Troubleshooting de plugins.
• Ranger em ambientes de alta disponibilidade (HA).

Tópicos Gerais.

• Aplicando políticas no Apache Ranger com base em tags do Apache Atlas.
• Apache Atlas no Cloudera Data Platform (CDP).

Carga Horária:

• 16 Horas de duração.

Modalidades do Treinamento:

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores Linux.
• Conhecimento básico em governança de dados 
• Conhecimento básico no ecossistema de Big Data e Apache Atlas.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para Online ter uma boa conectividade com a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 8GB
• Espaço em Disco: 20GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Ranger e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Apache Ranger e cursos Apache Ranger. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O Apache Sqoop é uma interface de linha de comando para mover dados de bancos de dados relacionais e Hadoop. O treinamento Apache Sqoop prepara profissionais a implantar , integrar e criar pipeline de dados.

Modalidades do Treinamento:

• In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual Sqoop.

• Introdução ao Apache Sqoop.
• Histórico do projeto Apache Sqoop.
• Características do Apache Sqoop.
• Conceitos fundamentais.
• O Sqoop no Ecossistema Hadoop.
• Exemplos de casos de uso.
• Principais empresas que usam Sqoop no Mundo.
• Principais empresas que usam Sqoop no Brasil.
• Apache Sqoop X Apache NiFi X Apache Hop X Pentaho Data Integration.

Instalação do Sqoop.

• Instalando Apache Sqoop.
• Configurando o Apache Sqoop.
• Compatibilidades de versões do Hadoop e Sqoop.

Fundamentos do Sqoop

• Arquitetura do Sqoop.

Executando o Sqoop.

• Sqoop CLI.
• Comando Sqoop.
• Conexão com bancos de dados.
• Configuração de drivers JDBC.
• Comandos básicos de importação.
• Parâmetros de configuração.
• Importar MySQL para HDFS.
• Importar MySQL para HDFS com metastore no Hive.
• Importar do HDFS paraa o MySQL.
• Executando trabalhos do Sqoop.

Pipeline de Dados.

• Criando pipelines de processos Sqoop.
• Importação Incremental.
• Append.

Sqoop e HBase

• Comandos específicos para HBase.

Sqoop e Oozie

• Automação de jobs Sqoop com Oozie.

Otimização e assuntos gerais do Sqoop

• Otimização de jobs Sqoop.
• Parâmetros de desempenho.
• Técnicas de tunning.
• Troubleshooting.

Carga Horária:

• 4 Horas de duração.

Modalidades do Treinamento:

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores Linux.
• Conhecimento básico de desenvolvimento.
• Conhecimento Básico em Hadoop e Banco de Dados.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para Online ter uma boa conectividade com a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 8GB
• Espaço em Disco: 20GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Sqoop e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Apache Sqoop e cursos Apache Sqoop. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor