növüSınıf Dersleri
QEYDİYYATDAN

Əlaqə

Bir ilə qeyd olunan sahələr * tələb olunur

 

böyük data hadoop sertifikat kursu

Big Data Hadoop Sertifikatlaşdırma Kursu və Təlim

Baxış

Tamaşaçılar və şərtlər

Kursun xülasəsi

Proqram və tariflər

Sertifikatlaşdırma

Big Data Hadoop Sertifikatlaşdırma Kursuna Baxış

Böyük məlumatlar və Hadoop Modulları üzrə dərin öyrənməni təmin etmək üçün hazırkı sənaye işi tələblərini nəzərə alaraq sənaye mütəxəssisləri tərəfindən hazırlanmış geniş bir Hadoop Big Data təlim kursudur. Bu, Hadoop geliştiricisi, Hadoop administratoru, Hadoop testi və analitik üzrə təlim kurslarının birləşməsidir. Bu Cloudera Hadoop təlimləri böyük məlumatların sertifikatlaşdırılmasını hazırlayacaq.

Vəzifələr

  • Hadoop 2.7 və YARN əsaslı əsasları və onlardan istifadə edən proqramları yazmaq
  • Amazon EC2-da Pseudo node və Multi-node cluster qurulması
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib yazmağı öyrən
  • Kütləvi idarəetmə, monitorinq, idarəetmə və problemlərin həll edilməsi kimi Master Hadoop administrasiyasının fəaliyyəti
  • MapReduce, Hive, Pig və s. Ilə işləmək üçün Pentaho / Talend kimi ETL alətlərini konfiqurasiya
  • Big Data analitiklərinin ətraflı öyrənilməsi
  • MR vahidi və digər avtomatlaşdırma vasitələrini istifadə edərək Hadoop test tətbiqləri.
  • Avro məlumat formatları ilə işləmək
  • Hadoop və Apache Spark istifadə edərək real həyat layihələrini həyata keçirin
  • Big Data Hadoop Sertifikatını təmizləyin.

nəzərdə tutulub

  • Proqramlaşdırma Yaradıcıları və Sistem Administratorları
  • Təcrübəli işləyən mütəxəssislər, Layihə idarəçiləri
  • Big DataHadoop Yaradıcıları Test, Analitik, İdarəetmə kimi digər dikeyləri öyrənməyə can atırlar
  • Mainframe Professionals, Memarlar & Testing Professionals
  • Biznes Zəkası, Data Warehouse və Analytics Professionals
  • Məzunlar, ən son Big Data texnologiyasını öyrənmək istəyən məzunlar bu Big Data Hadoop Sertifikatlaşdırma onlayn təlimini ala bilərlər

Önkoşullar

  • Bu böyük məlumatların təhsili almaq və Hadoopu master etmək üçün heç bir ön şərt yoxdur. Lakin UNIX, SQL və java əsasları yaxşı olardı. Intellipaat, biz Hodoop öyrənmə yolunda yaxşı olduğunuz üçün lazımlı bacarıqları fırça-up etmək üçün Big Data sertifikatlaşdırma təlimimizlə pulsuz unix və Java kursunu təqdim edirik.

Kursun xülasəsi Müddəti: 2 Gün

Big Data & Hadoop və onun ekosisteminə giriş, Map azaltmaq və HDFS

HADOOP - 1.x və 2.x arasındakı fərq, HADOOP yerləşdirilən fayl sistemi - Çoğalmalar, Blok Ölçüləri, Orta Namenode, Yüksək mövcudluğu, YARN - ResourceManager, NodeManager anlayışı.

Hadoop Quraşdırma və quraşdırma

Hadoop 2.x Kümesi Mimarisi, Federasiya və Yüksək Mövcudluq, Tipik İstehsalat Kümesi Qurulumu, Hadoop Kümesi Modu, Ümumi Hadoop Shell Komutları, Hadoop 2.x Konfiqurasiya Faylları, Cloudera Tək Node Kümesi

Mapreduce ildə Deep Dive

Nasıl çalışır, Nasıl azalır, Nasıl çalışır? Nasıl çalışır, Birleştirici, Bölüşdürücüler, Giriş Formatları, Çıxış Biçimleri, Qarışdırma və Sıralama, Xəritəçəkmə Qrupları, Yan qatqıların azaldılması, MRUnit, Dağıtılmış Cache

Laboratoriya məşğələləri:

HDFS ilə işləmək, WordCount yazma proqramı, Xüsusi bölüşdürücüyü yazma, Birləşməni ilə Mapreduce, Map Side Qoşulma, Side qatılmalarının azaldılması, vahidlərin testləşdirilməsi Mapreduce, LocalJobRunner rejimində Mapreduce

Qrafik Problemlərin həlli

Qrafik, Qrafik Nümayəndəliyi, İlk Axtarış Alqoritmi, Qrafik Nümayəndəliyi, Qrafik Alqoritmi Nasıl Yapılır, Qrafik haqda məlumatın azaldılması nümunəsi,

    Exercise 1: İş 2: İş 3:

Donuzun ətraflı anlayışı

A. Donuza giriş

Apache Pig'i anlama, xüsusiyyətləri, müxtəlif istifadə və donuzla qarşılıqlı öyrənmə

B. Məlumatların təhlili üçün Domuzun yerləşdirilməsi

Pig Latin sözdizimində, müxtəlif təriflər, data sort və filter, data növləri, ETL üçün Pig yerləşdirilməsi, məlumat yüklənməsi, şemə görüntüləri, sahə tərifləri, istifadə edilən funksiyalar.

Kompleks məlumatların işlənməsi üçün C. Donuz

Daxili və mürəkkəb, donuz ilə emal məlumatları, məlumatların təkrarlaşdırılması, praktiki məşqlər daxil olmaqla, müxtəlif məlumat növləri

D. çox dataset əməliyyatları yerinə yetirmək

Data seti qoşulma, məlumatların müəyyənləşdirilməsi, məlumatların müəyyənləşdirilməsi üçün müxtəlif üsullar, müəyyən əməliyyatlar, əl-məşqlər

E. Donuzun uzadılması

İstifadəçi müəyyən edilmiş funksiyaları anlama, digər dillərlə məlumatların işlənməsini həyata keçirmək, idxal və makrolarla, donuzları genişləndirmək üçün axın və UDF istifadə edərək, praktiki məşqlər

F. Pig Jobs

Walmart və Elektron İncəsənətlə əlaqəli real məlumat dəstləri ilə nümunə tədqiqat kimi işləyirik

Hive'in ətraflı anlayışı

A. Hive Giriş

Hive, Hive, Pig və Hive müqayisəsi ilə ənənəvi verilənlər bazası müqayisə, Hive və Hive şemasında məlumat saxlama, Hive qarşılıqlı və Hive müxtəlif istifadə halları

B. İlişkisel məlumatların təhlili üçün kovan

HiveQQL, əsas sintaksis, müxtəlif cədvəllər və verilənlər bazaları, məlumat növləri, məlumat qoşulması, müxtəlif daxili funksiyalar, skriptlər, shell və Hue-də Hive sorgularının yerləşdirilməsi.

C. Hive ilə məlumatların idarə edilməsi

Müxtəlif verilənlər bazaları, məlumatların verilməsi, Hive-də məlumat formatları, məlumatların modelləşdirilməsi, Hive-idarə olunan masalar, özünü idarə edən masalar, məlumatların yüklənməsi, məlumat bazaları və masaları dəyişdirilməsi, Baxışlarla sorgulama sadələşdirilməsi, sorğuların nəticələrinin saxlanması, məlumatların idarə edilməsi, məlumatların idarə edilməsi Hive, Hive Metastore və Thrift server ilə.

D. Kovanın optimallaşdırılması

Sorgunun, məlumatların endekslenmesinin, partitioning və bucketing performanslarının öyrənilməsi

E. Kovanı uzatmaq

Kovanı uzatmaq üçün istifadəçi funksiyalarını yerləşdirmək

F. Hands Exercises - böyük məlumat dəstləri və geniş sorgulama ilə işləyirik

Böyük həcmli məlumat dəstləri və sorğuların böyük həcmləri üçün Hive yerləşdirilməsi

G. UDF, sorgu optimallaşdırması

Sorguları optimallaşdırmağı öyrənmək, performansın ayarlanması üçün müxtəlif üsulları öyrənmək, İstifadəçi Tanımlı Sorgularla geniş şəkildə işləmək.

Impala

A. Impala'ya giriş

Impala nədir ?, Impala Hive və Donuzdan necə fərqlənir, Rəqbiləşdirmə məlumat bazalarından necə fərqlənir, məhdudiyyətlər və gələcək istiqamətlərdən necə istifadə olunur, Impala Shell

B. Ən yaxşı seçilməsi (Kovan, Donuz, Impala)

C. Impala və Hive ilə məlumatların modelləşdirilməsi və idarə edilməsi

Data Depolama Baxışları, Verilənlər bazası və Masaların yaradılması, Masaların daxilində məlumatların yüklənməsi, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Məlumatların bölünməsi

Impala və Hive-ə bölünmə Baxış, bölmə

(AVRO) məlumat formatları

Fayl Formatının Seçilməsi, Fayl Biçimləri üçün Vasitə Dəstəyi, Avro Şemaları, Hive və Sqoop ilə Avro istifadə, Avro Şeması Təkamülə, Kompressiya

Hbase mimarisine giriş

Hbase nədir, NOSQL nədir?

Apache Spark

A. Niyə Spark? Spark və Hadoop Distributed File System ilə işləyirik

Spark nədir, Spark və Hadoop arasındakı müqayisə, Spark komponentləri

B. Spark komponentləri, Ümumi spark alqoritmləri-İterativ alqoritmlər, Qrafik təhlili, Maşın öyrənilməsi

Apache Spark - Giriş, ardıcıllıq, mövcudluq, bölmə, vahid yığın qığılcımı, qığılcım komponentləri, fəndin nümunəsi, mahout, fırtına, graph

C. Python, Java, Scala istifadə edərək spark tətbiqlərini yazma

Python nümunəsini izah edin, Bir qığılcımı qurun göstərin, Sürücü proqramını izah edin, nümunə ilə qığılcım kontekstini izah edin, Zəif yazılmış dəyişənləri müəyyənləşdirin, Skala və java birləşdirin, Dəqiqlik və paylanmanı izah edin. Xarakterin nə olduğunu izah edin. planlaşdırıcı, Sparkın üstünlükləri, qığılcımdan istifadə Lamda nümunəsi, nümunə ilə Mapreduce izah edin

Hadoop Cluster Quraşdırma və Koşma haqda məlumatları azaltmaq

Amazon ecxNUMX-dən istifadə edən Multi Node Cluster Setup - 2 node kümelenmə qurulmasını yaratmaq, Cluster'da Map Reduce Jobs

Böyük Layihə - Hamısı bir yerdə qoymaq və Noktaları birləşdirmək

Bütün bunları birləşdirərək və Noktaları birləşdirərək, Böyük məlumat dəstləri ilə işləyərək, böyük məlumatların analizinə cəlb edilmiş addımlar

Hadoop Ekosistemi ilə ETL Bağlantısı

ETL alətləri Böyük məlumatlar sənayesində necə işləyir, ETL alətindən HDFS-yə qoşulur və Yerli sistemdən HDFS-ə məlumatlar köçürür, DBMS-dən HDFS-ə hərəkət edir, ETL Tool ilə Hive ilə işləyir, Map yaratmaq, ETL alətində işin azaldılması, PoC, ETL vasitəsi ilə böyük məlumatların inteqrasiyasını göstərir.

Cluster Konfiqurasiyası

Konfiqurasiya baxışı və mühüm konfiqurasiya faylları, Konfiqurasiya parametrləri və dəyərləri, HDFS parametrləri MapReduce parametrləri, Hadoop ətraf mühitin yaradılması, 'Daxil et' və 'Dışla' konfiqurasiya faylları, Lab: MapReduce Performans Tuning

İdarəetmə və Bakım

Namenode / Datanode dizin strukturları və faylları, Fayl sisteminin görünüşü və Edit log, Checkpoint proseduru, Namenode çatışmazlığı və bərpa proseduru, Təhlükəsiz rejimi, Metadata və məlumatın ehtiyat nüsxəsi, Potensial problemlər və həllər / nə axtarmaq üçün, qovşaqların əlavə edilməsi və aradan qaldırılması, Lab: MapReduce Fayl sisteminin bərpası

Monitorinq və problemlərin həlli

Kümeyi izləmək üçün ən yaxşı təcrübələr, İzləmə və problemlərin həlli üçün qeydlər və yığma izləri istifadə edərək, Kümeyi izləmək üçün açıq mənbə vasitələrini istifadə edin

İş Planlayıcı: Xəritə, iş təqdim axını azaldır

Eyni kümədə, FIFO cədvəlində, Ədalətli Planlayıcının və onun konfiqurasiyasında İşləri necə planlaşdırmaq olar?

Amazon EcxNUMX-də Multi Node Cluster Setup və Running Map işlərini azaldır

Amazon ecxNUMX-dən istifadə edən Multi Node Cluster Setup - 2 node kümelenmə qurulmasını yaratmaq, Cluster'da Map Reduce Jobs

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Giriş, ZOOKEEPER istifadə halları, ZOOKEEPER Xidmətləri, ZOOKEEPER məlumatları Model, Znodes və növləri, Znodes əməliyyatları, Znodes saatlar, Znodes oxuyur və yazır, Ardıcıllıq Zəmanətləri, Klaster rəhbərliyi, Lider Seçimi, Distributed Exclusive Lock, Önemli Noktalar

Advokat Oozie

Niyə Oozie ?, Oozie qurmaq, Məsələn, Oozie - iş axını motoru, Məsələn M / R hərəkəti, Word count nümunəsi, İş akışı tətbiqi, İş axını təqdimatı, İş axını keçidləri, Oozie iş işlənməsi, Oozie təhlükəsizlik, Niyə Oozie təhlükəsizlik? , Multi tenancy və ölçeklenebilirlik, Oozie işinin vaxt xətti, Koordinator, Bundle, Abstraksiya qatışığı, Memarlıq, İstifadə şərtləri 1: Zaman tetikleyicileri, İstifadə şərtləri 2: məlumatlar və vaxt tetikleyicileri, istifadə Case 3:

İrəli Yumru

Apache Flume-a baxış, fiziki olaraq paylanmış məlumat mənbələri, məlumatların dəyişdirilməsi strukturu, yaxın görünüş, qaynaq anatomiyası, əsas anlayışlar, hadisə, müştərilər, agentlər, qaynaq, kanallar, sinklər, qarmaqlar, kanal selektoru, sink prosessoru, , Transactional data mübadiləsi, Routing və replicating, Niyə kanallar ?, istifadə halda - Log aggregation, Flume agent əlavə, Bir server təsərrüfatı idarə, Agent üzrə məlumat həcmi, Bir node dırmaşma yerləşdirilməsi nümunəsi

Advance HUE

HUE tətbiqi, HUE ekosistemi, HUE nədir ?, HUE real dünyagörüşü, HUE üstünlükləri, Fayl tarayıcısında məlumatları yükləmək üçün necə ?, İçeriği bax, istifadəçilər inteqrasiya, HDFS'i inteqrasiya, HUE FRONTEND əsasları

Advance Impala

İmpalaya baxış: Məqsədlər, Impala İstifadəçi görünüşü: Baxış, Impala İstifadəçi görünüşü: SQL, Impala İstifadəçi görünüşü: Apache HBase, Impala mimarisi, Impala dövlət mağaza, Impala kataloq xidmət, Sorgulama icra mərhələləri, Impala Hive üçün müqayisə

Hadoop Tətbiqi Testi

Niyə test vacibdir, Birlik testi, İnteqrasiya testi, Performans testi, Diaqnostika, Gecə QA testi, Qiymətləndirmə və sona çatma testləri, Funksional test, Reliz sertifikat testi, Təhlükəsizlik testi, Ölçeklenebilirlik testi, Data Dövrlərinin sınaqdan keçirilməsinin və istismarının dayandırılması, Etibarlılıq testi , Release testi

Hadoop Testi Professionalının vəzifələri və vəzifələri

Tələbləri anlama, test qiymətləndirməsinin hazırlanması, test halları, test məlumatları, test yataqlarının yaradılması, sınaq icraatı, qüsurlu hesabat, səhv testi, gündəlik vəziyyət hesabatının çatdırılması, testin tamamlanması, hər mərhələdə ETL testi (HDFS, HIVE, HBASE) Məlumatların yoxlanılması, razılaşma, istifadəçi yetkilendirme və Autentifikasiya testi (qruplar, İstifadəçilər, imtiyazlar və s.) daxil olmaqla, lakin məhdudlaşdırılmayan, sqoop / flume istifadə edərək, giriş qeydi (logs / fayllar / qeydlər və s. onları bağlamaq, bütün qüsurları birləşdirmək və qüsurlu hesabatlar yaratmaq, Core Hadoop-da yeni xüsusiyyət və məsələləri təsdiqləyin.

Map-Reducer proqramlarının sınaqdan keçirilməsi üçün MR vahidi adlanan çərçivə

Təminat qrupunu və ya meneceri qüsurları bildirin və onları bağlamaq üçün sürüşdürün, Bütün qüsurları birləşdirin və qüsurlu hesabatlar yaradın, Map-Reduce proqramlarının sınaqdan keçirilməsi üçün MR vahidi adlı Test Çərçivəsi yaratmaqdan məsuliyyət daşıyır.

Vahidi Testi

OOZIE istifadə edərək avtomatlaşdırma testi, sorgu dalğası vasitəsini istifadə edərək Data doğrulama.

Test icraatı

HDFS-in təkmilləşdirilməsi, Test avtomatlaşdırılması və nəticə üçün test planı

Test Planı Strategiyası və Hadoop tətbiqi testi üçün test işləri yazır

Quraşdırma və konfiqurasiya testlərini necə aparmaq olar?

İş və Sertifikatlaşdırma Dəstəyi

Cloudera Sertifikatlaşdırma haqqında göstərişlər və Rəhbərlik və Mock mübahisələrin hazırlanması, Praktik İnkişaf Tips və Təlimi

Xahiş edirik bizə yazın info@itstechschool.com Kurs qiyməti və sertifikatlaşdırma dəyəri, qrafiki və yeri üçün + 91-9870480053-da bizə müraciət edin

Bizə Sorgu Drop

Bu təlim kursu ikinizi həm də təmizləmək üçün hazırlanmışdır Cloudera Spark və Hadoop Developer Sertifikatı (CCA175) imtahan və s Apache Hadoop (CCAH) üçün Cloudera Sertifikat Administratoru imtahan. Bütün təlim kursları bu iki sertifikatlaşdırma proqramına uyğun gəlir və bu sertifikatlaşdırma imtahanlarını asanlıqla təmizləməyə və ən çox ÇNL-lərdə ən yaxşı işlərə nail olmağa kömək edir.

Bu təlimin bir hissəsi olaraq real dünya sənayesi ssenarisinə böyük təsir göstərən real vaxt layihələri və tapşırıqlar üzərində işləyəcək, beləliklə karyeranıza asanlıqla baxın.

Bu təlim proqramının sonunda müvafiq sertifikatlaşdırma imtahanlarına daxil olan sualların tipini mükəmməl şəkildə əks etdirən və sertifikatlaşdırma imtahanında daha yaxşı markalar qazanmanıza kömək edəcək sınavlar olacaqdır.

Kursun Tamamlanma Sertifikatı Layihə işləri başa çatdıqdan sonra (ekspert nəzərdən keçirilməsi) və viktorinada ən azı 60% marka verildikdən sonra veriləcəkdir. Intellipaat sertifikatı Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware və s. Kimi üst 80 + MNC-də yaxşı tanınır.

Daha ətraflı məlumat üçün xahiş edirik Bizimlə əlaqə saxlayın.


Reviews