Anasayfa›Veri ve Analitik›Büyük Veri Teknolojileri
Veri ve Analitik Büyük Veri Teknolojileri

TALEND BÜYÜK VERİ ENTEGRASYONU EĞİTİMİ

Talend ile büyük veriyi kod yazmadan uçtan uca akıt

Talend Studio bileşenleriyle HDFS, Hive ve Spark üzerinde büyük veri ETL/ELT işlerini görsel olarak tasarlayın, çalıştırın ve izleyin.

Talend Studio for Big Data ile HDFS, Hive ve Spark üzerinde görsel ETL/ELT job'ları tasarlayan orta seviye eğitim: tHDFS, tHiveInput, tMap dönüşümleri, context yönetimi ve Spark batch işleriyle uçtan uca büyük veri akışı kurarsınız.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

tHDFS, tHiveInput, tMap ve Spark iş tasarımı ile büyük veri entegrasyonu

Bu orta seviye eğitim, Talend Studio for Big Data ile Hadoop ekosistemine veri akıtmanın görsel yollarını uygulamalı öğretir. tHDFSInput/tHDFSOutput ile HDFS'e dosya yazma-okuma, tHiveInput/tHiveRow ile Hive sorgulama, tMap ile birleştirme ve dönüştürme, tFileInputDelimited ile kaynak okuma işlenir. MapReduce yerine Spark çalıştırma çatısı (tez/Spark job), bağlam değişkenleri (context), metadata repository, tLogRow ile hata ayıklama ve job çizelgeleme (TAC/komut satırı) ele alınır. Katılımcı, görsel bir job tasarlayıp Spark üzerinde çalıştırabilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar Talend job'unu kaynak okumadan Spark üzerinde dönüştürmeye kadar aşamalı kurar.

Seviye

Orta Seviye — Talend Studio ile Hadoop/Spark üzerinde büyük veri alım, dönüştürme ve yükleme işlerinin görsel olarak tasarlanması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar Talend Studio'da sürükle-bırak bileşenlerle gerçek job'lar tasarlayıp HDFS/Hive/Spark hedeflerine karşı çalıştırarak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🔗Görsel ETL

Kod yazmadan sürükle-bırak bileşenlerle büyük veri akışları tasarlarsınız.

🐘Hadoop Entegrasyonu

HDFS, Hive ve Spark'a tek stüdyodan bağlanıp iş çalıştırırsınız.

⚙️Yeniden Kullanım

Context değişkenleri ve metadata ile job'ları ortamlar arası taşırsınız.

Anahtar Konular

talend eğitimitalend big datatalend studiothdfsthivetmapbüyük veri etlspark talendhadoop entegrasyonveri entegrasyonu
“İyi bir entegrasyon, veriyi taşımaz; onu güvenle yerine ulaştırır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veri Temeli

Tablo, kolon ve basit SQL kavramlarına aşinalık faydalıdır.

2
Hadoop Farkındalığı

HDFS ve Hive'ın ne işe yaradığına dair temel bilgi beklenir.

3
ETL Mantığı

Kaynak-dönüşüm-hedef (ETL) akış mantığına aşinalık yararlıdır.

4
Çalışma Ortamı

Talend Studio kurulu bir makine ve erişilebilir bir Hadoop kümesi/sandbox.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, Talend Studio'da proje açıp Hadoop kümesine bağlanarak ilk job'u çalıştırabilir.
Modül 1
Studio ve Repository
  • Talend Studio arayüzü, Designer ve Repository panelleri
  • Proje, job ve alt-job (subjob) kavramları
  • Palet üzerinden bileşen arama ve yerleştirme
  • tRunJob ile job'ları birbirine bağlama
  • Metadata repository ile bağlantı tanımlarının saklanması
  • Job sürümleme ve dışa aktarım (export) mantığı
Modül 2
Hadoop Küme Tanımı
  • Hadoop cluster metadata ile NameNode/ResourceManager adresleri
  • Dağıtım seçimi (Cloudera, Hortonworks, EMR) ve sürüm uyumu
  • core-site/hdfs-site parametrelerinin Studio'ya aktarılması
  • Kerberos'lu kümeye kimlik doğrulama ayarları
  • Bağlantı testi ile küme erişilebilirliğinin doğrulanması
  • Context ile farklı ortamlara (dev/prod) bağlanma
Modül 3
İlk HDFS Job'u
  • tHDFSConnection ile tek bağlantıyı paylaşma
  • tHDFSPut/tHDFSGet ile yerel-HDFS dosya transferi
  • tHDFSOutput ile delimited dosya yazma
  • tHDFSInput ile HDFS dosyasını okuma
  • tFileInputDelimited şema (schema) tanımı
  • tLogRow ile akan satırların konsola yazdırılması
Modül 4
Hata Ayıklama Temeli
  • Run sekmesinde job loglarının okunması
  • Debug (Traces) modu ile satır satır izleme
  • tWarn/tDie ile kontrollü hata üretimi
  • Exception ve subjob error bağlantıları (OnSubjobError)
  • Satır sayısı ve throughput metriklerinin izlenmesi
  • Şema uyuşmazlığı kaynaklı hataların çözümü
Günün hedefiKatılımcı, tMap ile karmaşık dönüşümler yapar ve Hive tablolarını okuyup yazabilir.
Modül 1
tMap ile Dönüşüm
  • tMap editöründe giriş-çıkış şema eşlemesi
  • İfade (expression) ile kolon hesaplama ve dönüştürme
  • Lookup akışıyla referans tablodan zenginleştirme
  • Inner/left join türlerinin tMap'te seçimi
  • Reddedilen (reject) satırların ayrı akışa yönlendirilmesi
  • Var/Expression değişkenleriyle ara hesaplama
Modül 2
Filtre ve Birleştirme
  • tFilterRow ile koşullu satır eleme
  • tAggregateRow ile gruplama ve toplama
  • tSortRow ile sıralama
  • tUniqRow ile tekilleştirme
  • tJoin ve tMap join performans karşılaştırması
  • tReplicate ile akışı çoğaltma
Modül 3
Hive Bileşenleri
  • tHiveConnection ile HiveServer2 bağlantısı
  • tHiveCreateTable ile yönetimli/dış tablo oluşturma
  • tHiveInput ile HiveQL sorgu sonucu okuma
  • tHiveRow ile DDL/DML komutu çalıştırma
  • tHiveOutput ile tabloya veri yazma
  • Partition'lı tabloya yükleme stratejisi
Modül 4
Veri Kalitesi
  • tSchemaComplianceCheck ile şema doğrulama
  • tMap içinde null ve boş değer yönetimi
  • tReplace ile veri temizliği
  • tFilterColumns ile gereksiz kolon atma
  • Reject akışının hata tablosuna yazılması
  • Dönüşüm sonucunun satır sayısıyla doğrulanması
Günün hedefiKatılımcı, Talend ile Spark batch job tasarlar, context'le ortam yönetir ve işleri çizelgeler.
Modül 1
Spark Job Tasarımı
  • Big Data Batch job ile Spark çalıştırma çatısı seçimi
  • tFileInputDelimited ve Spark bileşenlerinin farkı
  • Spark üzerinde tMap ve tAggregate çalışması
  • Spark configuration (executor/memory) ayarları
  • YARN üzerinde job gönderimi (spark-submit arka planı)
  • Spark job logları ve Spark UI ile izleme
Modül 2
Context ve Parametre
  • Context grupları ile dev/test/prod ayrımı
  • Implicit context load ile dışarıdan parametre okuma
  • Değişkenlerin bağlantı ve dosya yollarında kullanımı
  • tContextLoad ile dosyadan context yükleme
  • Parametrelerin komut satırından geçirilmesi
  • Hassas bilgilerin (şifre) güvenli yönetimi
Modül 3
Çizelgeleme ve Dağıtım
  • Job'un bağımsız (standalone) olarak dışa aktarımı
  • Üretilen kabuk betiğiyle (.sh) çalıştırma
  • cron veya iş zamanlayıcı ile periyodik tetikleme
  • TAC (Talend Admin Console) ile iş planlama kavramı
  • Job dönüş kodları ve başarı/başarısızlık kontrolü
  • Loglama ve uyarı (alert) entegrasyonu
Modül 4
Uçtan Uca Senaryo
  • Delimited kaynaktan HDFS'e ham veri alımı
  • tMap ile temizleme ve referans zenginleştirme
  • Hive tablosuna partition'lı yazma
  • Spark ile toplulaştırılmış özet üretimi
  • Sonuç kontrolü ve satır sayısı mutabakatı
  • Pipeline'ın tekrar çalıştırılabilir (idempotent) kurgusu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Studio Yetkinliği

Talend Studio'da proje, job ve repository yapısını kurarsınız.

✅
HDFS Akışı

tHDFS bileşenleriyle HDFS'e veri okuyup yazarsınız.

✅
tMap Dönüşümü

tMap ile join, lookup ve ifade tabanlı dönüşümleri tasarlarsınız.

✅
Hive Entegrasyonu

tHive bileşenleriyle tablo oluşturup sorgulayıp yüklersiniz.

✅
Spark İşleri

Big Data Batch job ile Spark üzerinde iş çalıştırırsınız.

✅
Context Yönetimi

Context gruplarıyla job'ları ortamlar arası taşırsınız.

✅
Veri Kalitesi

Şema doğrulama ve reject akışlarıyla veriyi temizlersiniz.

✅
Operasyon

Job'ları dışa aktarıp çizelgeleyerek üretime alırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • ETL geliştiricileri
  • veri entegrasyon uzmanları
  • Hadoop ortamına veri taşıyan veri mühendisleri
  • görsel araçlarla büyük veri akışı kurmak isteyenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
ETL geliştiricileri, veri entegrasyon uzmanları ve Hadoop ortamına veri taşıyan veri mühendisleri için uygundur.
Kod yazmam gerekir mi?
Talend görsel bir araçtır; işler sürükle-bırak bileşenlerle kurulur, yalnızca tMap ifadelerinde sade Java ifadeleri kullanılır.
Hadoop kümesi gerekli mi?
Uygulamalar için erişilebilir bir Hadoop kümesi veya sandbox gerekir; eğitim HDFS, Hive ve Spark hedeflerine karşı çalışır.
Spark işleri de kapsanıyor mu?
Evet, Big Data Batch job ile Spark çalıştırma çatısı üzerinde tMap ve toplulaştırma işleri tasarlanır.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Talend Büyük Veri Entegrasyonu Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
AlanVeri ve Analitik
KonuBüyük Veri Teknolojileri
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
Bilgi için:
+90 (501) 369 40 14
[email protected]
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Büyük Veri TeknolojileriData Analysis using Spark SQL Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Analysis using Spark SQL Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Spark SQL ile büyük veriyi sorgulayın: tablo tanımı, join, pencere fonksiyonları, karmaşık tipler ve Catalyst/AQE ile performans ayarı. Orta seviye eğitim.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriData Analysis ve Big Data'ye Pratik Bir Giriş - Gün Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Analysis ve Big Data'ye Pratik Bir Giriş - Gün Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python ve pandas ile veri analizine başlayın, pandas sınırlarını görüp Spark'a geçerek büyük veriyle tanışın. Pratik, temel seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriData Cleaning and Preparation with Spark Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Cleaning and Preparation with Spark Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Spark ile büyük veri temizleme: profilleme, eksik ve aykırı değer yönetimi, standartlaştırma, doğrulama ve yeniden kullanılabilir hazırlık pipeline'ı. Orta sevi

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriData Flow for the Hadoop Ecosystem Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Flow for the Hadoop Ecosystem Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hadoop ekosisteminde veri akışı kurun: Sqoop, Flume, Kafka ve NiFi ile alım, Hive/Spark ile dönüşüm, Oozie/Airflow ile orkestrasyon. Orta seviye eğitim.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriData Repository with Sqoop Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Repository with Sqoop Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Sqoop ile RDBMS ve Hadoop arasında import/export, artımlı aktarım, Hive/HBase yükleme ve Sqoop job otomasyonu öğrenin. Orta seviye DVA eğitimi.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn