Die Teilnehmer werden in der Lage sein, Hive-Datenbanken und -Tabellen zu entwerfen, Partitionen und Bucketing zu implementieren, Joins anzuwenden, SerDe zu konfigurieren, benutzerdefinierte UDFs zu erstellen und Abfragen für eine effiziente Big-Data-Verarbeitung zu optimieren. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer nicht nur die Grundlagen von Hive verstehen, sondern auch fortgeschrittene Funktionen wie Indizierung, Views, Slowly Changing Dimensions (SCDs), die Verarbeitung von XML-Daten, Variablenersetzung und Leistungsoptimierung anwenden können.

Dieser Kurs bietet einen schrittweisen Pfad vom Anfänger- zum Fortgeschrittenenniveau in Hive und gewährleistet eine solide Grundlage in HiveQL, während er gleichzeitig praxisnahe Szenarien vorstellt, die die Big-Data-Herausforderungen in Unternehmen widerspiegeln. Im Gegensatz zu allgemeinen SQL-Kursen ist dieses Programm speziell auf Hive innerhalb des Hadoop-Ökosystems zugeschnitten und hebt dabei das „Schema-on-Read“-Modell, die verteilte Abfrageausführung sowie die Integration mit der Skalierbarkeit von Hadoop hervor. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Abfrageoptimierung, Komprimierung und der Hive-Architektur und gewinnen so Sicherheit im Umgang mit großen Datensätzen. Nach Abschluss des Kurses sind sie in der Lage, Big Data effektiv zu analysieren, zu transformieren und zu optimieren, und sind damit bestens auf Karrieren in den Bereichen Data Engineering, Analytik und Hadoop-Ökosystem-Management vorbereitet.