TypePagsasanay sa Klasroom
Register

dako nga datos nga hadoop certification course

Big Data Hadoop Certification Course & Training

Kinatibuk-ang Pagpasabut

Panagkita & Kinahanglanon

Gawas nga Kurso

Iskedyul & Bayad

certification

Big Data Hadoop Certification Course Course

Kini usa ka komprehensibo nga Hadoop Big Data nga pagbansay sa kurso nga gimugna sa mga eksperto sa industriya nga naghunahuna sa kasamtangan nga mga kinahanglanon sa trabaho sa industriya aron sa paghatag og dugang nga pagtuon sa dako nga datos ug mga Module sa Hadoop. Usa kini ka industriya nga giila nga Big Data certification training course nga kombinasyon sa mga kurso sa pagbansay sa Hadoop developer, administrator sa Hadoop, Hadoop testing, ug analytics. Kini Cloudera Ang Hadoop nga pagbansay mag-andam kanimo sa paglimpyo sa dako nga sertipikasyon sa datos.

tumong

  • Mga basehan sa Hadoop 2.7 ug YARN ug pagsulat gamit ang mga aplikasyon
  • Pagtukod sa Pseudo node ug Multi node cluster sa Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Pagkat-on sa Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib pagsulat sa mga aplikasyon sa Spark
  • Ang mga kalihokan sa pagdumala sa Master Hadoop sama sa pagdumala, pag-monitor, pagdumala ug pag-usisa
  • Pag-configure sa ETL nga mga himan sama sa Pentaho / Talend nga magtrabaho sa MapReduce, Hive, Pig, ug uban pa
  • Detalyadong pagsabot sa analytics sa Big Data
  • Hadoop nga mga aplikasyon sa pagsulay gamit ang MR Unit ug uban pang mga gamit sa automation.
  • Pagtrabaho sa mga format sa data sa Avro
  • Pagpraktis sa mga proyekto sa tinuod nga kinabuhi gamit ang Hadoop ug Apache Spark
  • Mahimong masangkapan aron paghubad sa Big Data Hadoop Certification.

gituyo Audience

  • Programming Developers ug System Administrators
  • Nakasinati nga mga propesyonal nga nagtrabaho, Mga manedyer sa proyekto
  • Big DataHadoop Developers nga maikagon sa pagkat-on sa ubang mga bertikal sama sa Testing, Analytics, Administrasyon
  • Mainframe Professionals, Architects & Testing Professionals
  • Business Intelligence, Data Warehousing ug Analytics Professionals
  • Ang mga graduates, ang mga undergraduates nga maikag sa pagkat-on sa pinakabag-o nga teknolohiya sa Big Data mahimo nga makakuha niining Big Data Hadoop Certification online nga pagbansay

Kinahanglanon

  • Walay pre-requisite sa pagkuha niining Big data nga pagbansay ug sa pag-master sa Hadoop. Apan ang mga sukaranan sa UNIX, SQL ug java maayo. Sa Intellipaat, naghatag kami og komplikadong Unix ug Java nga kurso sa among Big Data nga sertipikasyon nga pagbansay aron sa pagsulat sa gikinahanglan nga mga kahanas aron nga ikaw maayo diha kanimo Hadoop nga dalan sa pagkat-on.

Course Outline Duration: 2 Days

Pasiuna sa Big Data & Hadoop ug sa Ekosistema niini, Mapa nga Makunhod ug HDFS

Unsa ang Big Data, Diin ang Hadoop ang nahiangay, Hadoop nga Gipahathag nga Sistema sa File - Mga Replikasyon, Sukod sa Bloke, Ikaduhang Namenode, High Availability, Pagsabot sa YARN - ResourceManager, NodeManager, Ang kalainan tali sa 1.x ug 2.x

Pag-instalar sa Hadoop & pag-setup

Hadoop 2.x Cluster Architecture, Federation ug High Availability, Usa ka tipikal nga Production Cluster setup, Hadoop Cluster Modes, Mga Common Hadoop Shell Commands, Hadoop 2.x Configuration Files, Cloudera Single node cluster

Dagway nga Dive sa Mapreduce

Kung unsa ang mga buhat sa Mapreduce, kung unsa ang Reducer, kung unsa ang Driver, mga kombiners, Partitioners, Input Format, Output Format, Shuffle and Sort, Mapside Joins, Bawasan ang Side Joins, MRUnit, Distributed Cache

Ang ehersisyo sa Lab:

Pagtrabaho uban sa HDFS, Pagsulat sa WordCount Program, Pagsulat sa custom nga partitioner, Mapreduce sa Combiner, Map Side Join, Bungkagon ang Side Joins, Unit Testing Mapreduce, Running Mapreduce sa LocalJobRunner Mode

Graph Paglarag sa Problema

Unsa ang Graph, Graph Representation, Breadth unang Search Algorithm, Graph Representation sa Mapa Bawasan, Unsaon sa pagbuhat sa Graph Algorithm, Panig-ingnan sa Graph Map Bawasan,

    Pag-ehersisyo 1: Pag-ehersisyo 2: Pag-ehersisyo 3:

Detalyadong pagsabot sa baboy

A. Pasiuna sa Baboy

Pagsabot sa Apache Pig, ang mga bahin, nagkalain-laing mga gamit ug pagkat-on sa pagpakig-uban sa Baboy

B. Deploying Pig alang sa pag-analisar sa datos

Ang syntax sa Pig Latin, ang nagkalainlain nga mga kahulugan, data sort ug filter, mga tipo sa datos, pag-deploy sa Pig alang sa ETL, pagkarga sa data, pagtan-aw sa schema, mga paghubad sa field, mga sagad nga gigamit.

C. Baboy alang sa komplikadong pagproseso sa datos

Nagkalain-laing mga tipo sa datos lakip na ang nested ug komplikado, pagproseso sa datos sa Pig, pag-usab sa datos nga datos, praktikal nga ehersisyo

D. Performing multi-dataset operations

Nagtakda ang datos nga pag-apil, pag-set sa datos, nagkalainlain nga mga pamaagi alang sa pagkahimutang sa datos, pag-opera, pag-ehersisyo

E. Pagpalapad sa Baboy

Pagsabot sa mga gimbuhaton nga gitakda sa gumagamit, pagpahigayon sa pagproseso sa datos sa uban nga mga pinulongan, pag-import ug mga macros, gamit ang streaming ug UDFs aron i-extend ang Pig, praktikal nga mga ehersisyo

F. Mga Jobs sa Pig

Pagtrabaho kauban ang tinuod nga datos nga naglangkob sa Walmart ug Electronic Arts isip case study

Detalyadong pagsabot sa Hive

A. Hive Pasiuna

Ang pagsabut sa Hive, tradisyonal nga database nga pagtandi sa Hive, Pig ug Hive nga pagtandi, pagtipig data sa Hive ug Hive schema, Pagsulbad sa interaksiyon ug nagkalain-laing paggamit nga mga kaso sa Hive

B. Hive alang sa pag-analisar sa datos sa relational

Ang pagsabut sa HiveQL, ang batakang syntax, ang nagkalainlain nga mga lamesa ug mga database, mga tipo sa datos, mga datos nga nagsalmot, nagkalainlain nga mga gimbuhaton nga gitukod, nagdeploy sa mga pangutana sa Hive sa mga script, shell ug Hue.

C. Pagdumala sa datos sa Hive

Ang mga nagkalain-laing mga database, pagmugna sa mga database, data format sa Hive, data pagmodelo, Hive-managed Tables, kaugalingong pagdumala nga mga Tables, data loading, pag-usab nga mga databases ug mga Tables, pagpangutana sa pagpasimple sa Views, resulta pagtipig sa mga pangutana, data access control, pagdumala sa data uban sa Hive, Hive Metastore ug Thrift server.

D. Pag-optimize sa Hive

Pagkat-on sa pagbuhat sa pangutana, pag-indeks sa data, pag-partisyon ug pagbaligya

E. Pagpalapad sa Hive

Pag-deploy sa mga tinudlo nga mga gamit sa pagtawag sa gumagamit alang sa pagpalawig sa Hive

F. Mga Kamot sa mga Ehersisyo - nagtrabaho kauban ang dagkong mga datos sa datos ug daghang pagpangutana

Pag-deploy sa Hive alang sa dagkong gidaghanon sa datos sa datos ug daghan nga pagpangutana

G. UDF, pag-optimize sa pangutana

Gikahimutangan nga dunay mga Query Defined sa Gumagamit, pagkat-on kung unsaon pag-optimize ang mga pangutana, nagkalain-laing mga pamaagi aron mahimo ang performance tuning.

Impala

A. Pasiuna sa Impala

Unsa ang Impala ?, Kung Giunsa Impala ang Lahi gikan sa Hive ug Baboy, Giunsa Impala Lainlain sa Mga Relational Database, Limitasyon ug Kaugmaon nga mga Direksyon, Paggamit sa Imala Shell

B. Pagpili sa Pinakamaayo (Hive, Pig, Impala)

C. Modeling ug Pagdumala sa datos sa Impala ug Hive

Talan-awon sa Pagtipig sa Datus, Paghimo sa mga Databases ug mga Tables, Paggunita sa mga Tables, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Pagputol sa Data

Kinatibuk-an ang Pagputol, Pag-apil sa Impala ug Hive

(AVRO) Mga Format sa Data

Pagpili sa File Format, Tool Support alang sa File Format, Avro Schemas, Paggamit sa Avro uban sa Hive ug Sqoop, Avro Schema Evolution, Compression

Pasiuna sa Hbase architecture

Unsa ang Hbase, Diin kini mohaum, Unsa ang NOSQL

Apache Spark

A. Nganong Spark? Pagtrabaho kauban sa Spark ug Hadoop nga gi-apud-apod nga Sistema sa File

Unsa ang Spark, Pag-ila sa Spark ug Hadoop, Mga Bahin sa Spark

B. Spark Components, Common Spark Algorithms-Iterative Algorithms, Graph Analysis, Machine Learning

Apache Spark- Pasiuna, pagkasayod, Pagkaon, Pag-partisyon, Nagkahiusa nga Stack Spark, Mga Bahin sa Spark, Makapadasig nga panig-ingnan, mahout, bagyo, graph

C. Running Spark sa usa ka Cluster, Writing Spark Applications gamit ang Python, Java, Scala

Ipasabut ang ehemplo sa python, Ipakita ang pag-instalar sa usa ka aligato, Ipasabut ang programa sa drayber, Pagpatin-aw sa konteksto nga may pananglitan, Ihubit ang huyang nga pag-type variable, Gabayan ang scala ug java nga mauswagon, Ipasabut ang konklusyon ug pag-apud-apod. scheduler, Mga Kaayuhan sa Spark, Pananglitan sa Lamda gamit ang spark, Ipasabut ang Mapreduce uban sa panig-ingnan

Ang Hadoop Cluster Setup ug Running Map Pagpakunhod sa mga Jobs

Multi Node Cluster Setup gamit ang Amazon ec2 - Paghimo sa 4 node cluster setup, Running Map Makunhud ang Jobs sa Cluster

Major Project - Pag-ayo sa tanan ug Pag-Connect Dots

Nagbutang kini sa tanan ug ang Connecting Dots, Pagtrabaho uban sa Daghang mga datos sa mga datos, Mga lakang nga lambigit sa pag-analisar sa dagko nga datos

ETL Koneksyon uban sa Hadoop Ecosystem

Giunsa ang ETL nga mga himan sa pagtrabaho sa Big Data Industry, Pagkonekta sa HDFS gikan sa ETL nga himan ug pagbalhin data gikan sa Lokal nga sistema sa HDFS, Pagbalhin Data gikan sa DBMS ngadto sa HDFS, Pagtrabaho uban sa Hive uban sa ETL Tool, Paghimo Mapa Pagpakunhod sa trabaho sa ETL nga himan, Katapusan ngadto sa Katapusan ETL Ang PoC nagpakita sa dagkong pagsumpay sa data sa ETL nga himan.

Configuration sa Cluster

Kinatibuk-ang ideya sa pagsabot ug importante nga configuration file, Mga parameter ug mga sukdanan sa Configuration, mga parameter sa HDFS MapReduce parameters, pag-setup sa Hadoop environment, 'Include' ug 'Exclude' configuration file, Lab: MapReduce Performance Tuning

Pagdumala ug Pagmentinar

Namenode / Datanode nga direktoryo nga mga istruktura ug mga file, File system image ug Edit log, Ang Checkpoint Procedure, Namenode failure ug recovery procedure, Safe Mode, Metadata ug Data backup, Potensyal nga mga problema ug mga solusyon / unsa ang pangitaon, Pagdugang ug pagwagtang sa mga node, Lab: MapReduce File system Recovery

Pag-monitor ug Pag-troubleshoot

Ang labing maayo nga mga pamaagi sa pagmonitor sa usa ka cluster, Paggamit sa mga troso ug mga stack trace alang sa pag-monitor ug pagsulbad, Gamit ang mga pamaagi sa open-source aron masubay ang cluster

Ang Job Scheduler: Mapa mapaubos ang agianan sa pagsumite sa trabaho

Kung unsaon sa pag-eskedyul sa mga Jobs sa susamang cluster, FIFO Schedule, Fair Scheduler ug ang pagsulbad niini

Pag-setup sa Multi Node Cluster ug Running Map Pagpakunhod sa mga Jobs sa Amazon Ec2

Multi Node Cluster Setup gamit ang Amazon ec2 - Paghimo sa 4 node cluster setup, Running Map Makunhud ang Jobs sa Cluster

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Pasiuna, ZOOKEEPER naggamit sa mga kaso, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER data Modelo, Znodes ug mga tipo niini, mga operasyon sa Znodes, mga pagtuki sa Znodes, mga Znode nagbasa ug nagsulat, Mga kasegurohan sa Consistency, pagdumala sa Cluster, Pagpili sa Pangulo, Gipahat nga Eksklusibo nga Lock, Importante nga mga punto

Pag-uswag Oozie

Nganong Oozie ?, Pag-instalar sa Oozie, Pagpadagan sa usa ka ehemplo, Oozie-workflow engine, Pananglitan M / R nga aksyon, Numero sa panig-ingnan nga ehemplo, Workflow application, Pagsumite sa Workflow, Workflow transisyon sa estado, Oozie pagproseso sa trabaho, Oozie security, Nganong Oozie seguridad? , Multi-tenancy ug scalability, Panahon nga linya sa trabaho sa Oozie, Coordinator, Bundle, Mga Layer sa abstraction, Arkitektura, Paggamit sa Kaso 1: panahon sa pag-uswag, Paggamit sa Kaso 2: data and time trigger, Paggamit sa Case 3: rolling window

Pag-uswag

Ang kinatibuk-an sa Apache Flume, Pisikal nga pag-apod-apod sa mga datos, Pag-usab sa istruktura sa Data, Duol nga hitsura, Anatomy of Flume, Core nga konsepto, Hitabo, Mga kliyente, Ahente, Tinubdan, Channels, Sinks, Interceptors, Channel selector, Sink processor, Data ingest, Agent pipeline , Pagbalhin sa data sa transaksyon, Pag-routing ug pag-kopya, Nganong mga kanal ?, Paggamit sa kaso- Pag-agi sa log, Pagdugang sa flume agent, Pagdumala sa usa ka farm server, Dugang nga datos kada ahente, Pananglitan nga naghulagway sa usa ka pag-deploy sa usa ka node

Pag-uswag HUE

HUE pagpaila, HUE ecosystem, Unsa ang HUE ?, HUE tinuod nga panan-aw sa kalibutan, Mga Kaayuhan sa HUE, Unsaon sa pag-upload sa data sa File Browser ?, Tan-awa ang sulod, Pag-integrate sa mga tiggamit, Pag-integrate sa HDFS, Fundamentals of HUE FRONTEND

Pag-abut sa Impala

IMPALA Overview: Mga panglantaw, Panglantaw sa gumagamit sa Impala: SQL, Panglantaw sa gumagamit sa Impala: Apache HBase, Impala nga arkitektura, Impala state store, Impala catalog nga serbisyo, Pagpangita sa mga hugna sa pagpatuman, Pag-apil sa Impala sa Hive

Pagpamasa sa Hadoop Application

Nganong ang pagsulay importante, Unit testing, Integration testing, Performance testing, Diagnostics, Nightly QA test, Benchmark ug end to end tests, Functional testing, Release test testing, Security testing, Scalability Testing, Commissioning ug Decommissioning sa Data Nodes Testing, Reliability testing , Pagbalhin sa pagsulay

Mga tahas ug mga Responsibilidad sa Hadoop Testing Professional

Pag-ila sa gikinahanglan, pag-andam sa Pag-usisa sa Testing, Mga Kasulud sa Pagsulay, Data sa Pagsulay, Pagtukod sa pagsulay sa higdaanan, Pag-eksam sa Pagsulay, Pagsugid sa Kapakyasan, Pagbalibad sa Kapakyasan. naggamit sa input (logs / files / records etc) gamit ang sqoop / flume nga naglakip apan dili limitado sa pag-verify sa datos, Rekonsiliation, Authorization sa User ug Pagpamatood sa Pagpamatuod (Mga Grupo, Mga Gumagamit, Pribilehiyo etc), Report nga mga depekto sa development team o manager ug driving kini nga pagsirado, Magkonsolida sa tanan nga mga depekto ug paghimo mga taho sa depekto, Pagpamatuod sa bag-ong bahin ug mga isyu sa Core Hadoop.

Framework nga gitawag MR Unit alang sa Pagsulay sa Map-Buntag nga mga Programa

Pagreport sa mga depekto sa development team o manager ug pagdala kanila sa pagsirado, Magkonsolida sa tanan nga mga depekto ug paghimo sa mga taho sa depekto, Responsable sa paghimo sa usa ka Test Framework nga gitawag nga MR Unit alang sa pagsulay sa Map-Bawasan ang mga programa.

Pagsulay sa Unit

Automation testing gamit ang OOZIE, Data validation gamit ang query surge tool.

Pagsulay sa Pagpatay

Ang plano sa pagsulay alang sa pag-upgrade sa HDFS, Test automation ug resulta

Test Plan Strategy ug pagsulat Test Cases alang sa testing sa Hadoop Application

Unsaon pagsulay sa pag-instalar ug pag-adjust

Job ug Certification Support

Mga Tips sa Sertipikasyon sa Cloudera ug Giya ug Mock Pagpangandam Panaghisgutan, Praktikal nga Mga Tips sa Pagpalambo ug mga Teknik

Palihug pagsulat kanamo sa info@itstechschool.com & kontaka kami sa + 91-9870480053 alang sa presyo sa kurso ug sertipikasyon nga gasto, iskedyul ug lokasyon

Paghimog Usa ka Pangutana

Kini nga kurso sa pagbansay gidesinyo aron sa pagtabang kanimo sa paglimpyo sa duha Ang Cloudera Spark ug Hadoop Developer Certification (CCA175) exam ug Ang Cloudera Certified Administrator alang sa Apache Hadoop (CCAH) eksam. Ang kinatibuk-ang kasinatian sa pagbansaybansay nahiuyon niining duha nga mga programa sa certification ug makatabang kanimo nga malimpyohan ang mga eksamin sa sertipikasyon nga dali ug makuha ang pinakamaayong trabaho sa top MNCs.

Isip kabahin niini nga pagbansay ikaw magtrabaho sa mga proyekto sa tinuud nga panahon ug mga buluhaton nga adunay dako nga implikasyon sa tinuod nga sitwasyon sa industriya sa kalibutan sa ingon nagtabang kanimo sa madali nga pagsubay sa imong karera nga wala'y mahimo.

Sa katapusan sa kini nga programa sa pagbansay adunay mga eksaminasyon nga hingpit nga nagpakita sa matang sa mga pangutana nga gipangutana sa matag usa nga mga exam nga sertipiko ug makatabang kanimo nga makakuha og mas maayo nga marka sa certification exam.

KINI nga Sertipikasyon sa Pagkompleto sa Kurso ihatag sa pagkompleto sa trabaho sa Programa (sa pag-usisa sa ekspertong) ug sa pag-iskor sa dili mokubos sa 60 nga marka sa pasulit. Ang Intellipaat certification maayo nga giila sa mga 80 + MNCs sama sa Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, ug uban pa.

Alang sa dugang impormasyon nga mabination Kontaka kami.


Reviews