TypeKlasseværelsetræning
REGISTRER

store data hadoop certificering kursus

Big Data Hadoop Certification Course & Training

Oversigt

Målgruppe og forudsætninger

Kursus skitse

Tidsplan og gebyrer

Certificering

Big Data Hadoop Certification Course Oversigt

Det er et omfattende Hadoop Big Data-kursus, der er designet af branchens eksperter, der overvejer de nuværende branchens jobkrav for at give en grundig læring om store data og Hadoop-moduler. Dette er en industri anerkendt Big Data certificering kursus, der er en kombination af træningskurserne i Hadoop udvikler, Hadoop administrator, Hadoop test og analytics. Det her Cloudera Hadoop træning vil forberede dig til at rydde stor datacertificering.

Mål

  • Grundlæggende principper for Hadoop 2.7 og YARN og skriv programmer der bruger dem
  • Opsætning af Pseudo node og Multi node cluster på Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Gris, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Lær gnist, gnister RDD, Graphx, MLlib skrivning Gnist applikationer
  • Master Hadoop administrationsaktiviteter som klyngehåndtering, overvågning, administration og fejlfinding
  • Konfiguration af ETL-værktøjer som Pentaho / Talend til at arbejde med MapReduce, Hive, Pig, osv
  • Detaljeret forståelse af Big Data analytics
  • Hadoop test applikationer ved hjælp af MR Unit og andre automatiseringsværktøjer.
  • Arbejde med Avro dataformater
  • Øv virkelige projekter med Hadoop og Apache Spark
  • Være rustet til at rydde Big Data Hadoop Certification.

Tilsigtet publikum

  • Programmeringsudviklere og systemadministratorer
  • Erfarne fagfolk, Projektledere
  • Store DataHadoop-udviklere ivrige efter at lære andre vertikaler som Testing, Analytics, Administration
  • Mainframe Professionals, Architects & Testing Professionals
  • Business Intelligence, Data Warehousing og Analytics Professionals
  • Kandidater, kandidater, der er ivrige efter at lære den nyeste Big Data teknologi, kan tage denne Big Data Hadoop Certification online træning

Forudsætninger

  • Der er ingen forudsætning for at tage denne store datatræning og at beherske Hadoop. Men grundlæggende i UNIX, SQL og java ville være godt. På Intellipaat tilbyder vi gratis unix og Java kursus med vores Big Data certificering træning til at pusse op de nødvendige færdigheder, så du er god på din Hadoop læringssti.

Kursusoversigt: 2 dage

Introduktion til Big Data & Hadoop og dets økosystem, kortreduktion og HDFS

Hvad er Big Data, Hvor har Hadoop passet ind, Hadoop Distributed File System - Replikationer, Blokstørrelse, Sekundær Namenode, Høj tilgængelighed, Forståelse YARN - ResourceManager, NodeManager, Forskel mellem 1.x og 2.x

Hadoop Installation & opsætning

Hadoop 2.x Cluster Arkitektur, Federation og Høj tilgængelighed, En typisk Production Cluster opsætning, Hadoop Cluster Modes, Common Hadoop Shell kommandoer, Hadoop 2.x Konfigurationsfiler, Cloudera Enkeltknude klynge

Deep Dive i Mapreduce

Hvordan Mapreduce virker, hvordan Reducer virker, Hvordan Driver fungerer, Kombinatorer, Partitioners, Inputformater, Outputformater, Shuffle og Sort, Mapside Joins, Reducer sideforbindelser, MRUnit, Distributed Cache

Lab øvelser:

Arbejde med HDFS, Skrivning af WordCount-program, Skrivning af brugerdefineret partitioner, Mapreduce med combiner, Map Side Tilmeld dig, Reducer sideforbindelser, Unit Testing Mapreduce, Kørsel Mapreduce i LocalJobRunner Mode

Graf problemløsning

Hvad er graf, grafrepræsentation, bredde første søgealgoritme, grafrepræsentation af kortreduktion, hvordan man gør grafalgoritmen, eksempel på grafkortreduktion,

    Træning 1: Træning 2: Træning 3:

Detaljeret forståelse af svin

A. Introduktion til grise

Forstå Apache Pig, funktionerne, forskellige anvendelser og lære at interagere med grise

B. Implementering af gris til dataanalyse

Synkroniseringen af ​​gris latin, de forskellige definitioner, datasort og filter, datatyper, implementering af gris til ETL, dataindlæsning, skemavisning, feltdefinitioner, almindeligt anvendte funktioner.

C. Grise til kompleks databehandling

Forskellige datatyper inklusive indlejrede og komplekse, behandlingsdata med gris, grupperet data iteration, praktisk øvelse

D. Udførelse af multi-datasæt operationer

Datasæt sammenføjning, datasæt opdeling, forskellige metoder til datasæt kombination, sæt operationer, hands-on motion

E. Forlængelse af svin

Forstå brugerdefinerede funktioner, udføre databehandling med andre sprog, import og makroer, ved hjælp af streaming og UDF'er for at udvide grise, praktiske øvelser

F. Pig Jobs

Arbejder med rigtige datasæt, der involverer Walmart og Electronic Arts som casestudie

Detaljeret forståelse af Hive

A. Hive Introduktion

Forståelse Hive, traditionel database sammenligning med Hive, Pig og Hive sammenligning, lagring af data i Hive og Hive skema, Hive interaktion og forskellige brug tilfælde af Hive

B. Hive til relationel data analyse

Forståelse af HiveQL, grundlæggende syntaks, de forskellige tabeller og databaser, datatyper, datasætning, forskellige indbyggede funktioner, implementering af Hive-forespørgsler på scripts, shell og Hue.

C. Databehandling med Hive

De forskellige databaser, oprettelse af databaser, dataformater i Hive, datamodellering, Hive-managed tabeller, selvstyrede tabeller, dataindlæsning, ændring af databaser og tabeller, forenkling af forespørgsler med visninger, resultatopbevaring af forespørgsler, dataadgangskontrol, administration af data med Hive, Hive Metastore og Thrift server.

D. Optimering af Hive

Læring ydeevne af forespørgsel, data indeksering, partitionering og bucketing

E. Udvidelse af bikube

Implementere brugerdefinerede funktioner til udvidelse af Hive

F. Hænder på øvelser - arbejder med store datasæt og omfattende forespørgsler

Implementere Hive til store mængder datasæt og store mængder forespørgsler

G. UDF, forespørgselsoptimering

Arbejder udførligt med brugerdefinerede forespørgsler, lærer at optimere forespørgsler, forskellige metoder til at gøre præstationsindstilling.

Impala

A. Introduktion til Impala

Hvad er Impala ?, Hvordan Impala Afviger fra Hive og Pig, Hvordan Impala Afviger fra Relationelle Databaser, Begrænsninger og Fremtidige Retninger, Brug af Impala Shell

B. At vælge det bedste (Hive, Pig, Impala)

C. Modellering og styring af data med Impala og Hive

Data Storage Oversigt, Oprettelse af Databaser og Tabeller, Indlæser Data i Tabeller, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Datadisitionering

Partitionering Oversigt, Partitionering i Impala og Hive

(AVRO) Dataformater

Valg af filformat, Værktøjsstøtte til filformater, Avro-skemaer, Brug af Avro med Hive og Sqoop, Avro Schema Evolution, Kompression

Introduktion til Hbase arkitektur

Hvad er Hbase, Hvor passer det, Hvad er NOSQL

Apache Spark

A. Hvorfor gnister? Arbejder med Spark and Hadoop Distributed File System

Hvad er Spark, Sammenligning mellem Spark og Hadoop, Components of Spark

B. Spark Komponenter, Fælles Spark Algoritmer-Iterative Algoritmer, Graf Analyse, Maskinindlæring

Apache Spark-Introduktion, Konsistens, Tilgængelighed, Partition, Unified Stack Gnist, Gnister Komponenter, Skoldning Eksempel, Mahout, Storm, Graf

C. Kører gnister på en klynge, skrivning gnistprogrammer ved hjælp af Python, Java, Scala

Forklar python eksempel, Vis installation af en gnist, Forklar driverprogram, Forklaring af gnistekontekst med eksempel, Definer svagt skrevet variabel, Kombiner scala og java problemfrit, Forklar sammenfaldende og distribution. Forklar hvad er egenskab, Forklar højere ordensfunktion med eksempel Definer OFI planlægger, fordelene ved gnister, eksempel på Lamda ved brug af gnist, Forklar Mapreduce med eksempel

Hadoop Cluster Setup og Running Map Reducer Jobs

Multi Node Cluster Setup ved hjælp af Amazon ec2 - Oprettelse af 4 node cluster setup, Running Map Reducer Jobs på Cluster

Stort projekt - Sæt det hele sammen og Tilslut prikker

Sætte det hele sammen og Tilslut prikker, Arbejde med store datasæt, Trin involveret i analyse af store data

ETL-forbindelse med Hadoop Ecosystem

Sådan fungerer ETL-værktøjer i Big Data Industry, Tilslutning til HDFS fra ETL-værktøj og flytning af data fra Lokalt system til HDFS, Flytning data fra DBMS til HDFS, Arbejde med Hive med ETL Tool, Oprettelse af kort Reducer job i ETL-værktøj, Slut til slutning ETL PoC viser stor data integration med ETL værktøj.

Klusterkonfiguration

Konfigurationsoversigt og vigtig konfigurationsfil, Konfigurationsparametre og værdier, HDFS-parametre MapReduce-parametre, Hadoop-miljøopsætning, 'Inkluder' og 'Ekskluder' konfigurationsfiler, Lab: MapReduce Performance Tuning

Administration og vedligeholdelse

Namenode / Datanode-katalogstrukturer og -filer, Filsystembillede og Rediger log, Checkpoint Procedure, Namenode-fejl og genoprettelsesprocedure, Sikker tilstand, Metadata og Data backup, Potentielle problemer og løsninger / Hvad skal du se efter, Tilføjelse og fjernelse af noder, Lab: MapReduce File System Recovery

Overvågning og fejlfinding

Bedste praksis til overvågning af en klynge, Brug af logfiler og stakspor til overvågning og fejlfinding, Brug af open source-værktøjer til overvågning af klyngen

Jobplanlægning: Kort reducere jobindsendelsesstrømmen

Sådan planlægger du Jobs på samme klynge, FIFO Schedule, Fair Scheduler og dens konfiguration

Multi Node Cluster Setup og Running Map Reducer Jobs på Amazon Ec2

Multi Node Cluster Setup ved hjælp af Amazon ec2 - Oprettelse af 4 node cluster setup, Running Map Reducer Jobs på Cluster

DYREPASSER

ZOOKEEPER Introduktion, ZOOKEEPER brug cases, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER data Model, Znodes og dens typer, Znodes operationer, Znodes ure, Znodes læser og skriver, Konsistensgarantier, Cluster Management, Leader Valg, Distributed Exclusive Lock, Vigtige punkter

Advance Oozie

Hvorfor Oozie ?, Installere Oozie, Køre et eksempel, Oozie-workflowmotor, Eksempel M / R-handling, Word tælleeksempel, Workflow-applikation, Workflow-indsendelse, Overgang til arbejdsgangsstatus, Oozie-jobbehandling, Oozie-sikkerhed, Hvorfor Oozie-sikkerhed? , Multi leje og skalerbarhed, Tidslinje for Oozie job, Koordinator, Bundle, Abstraktionslag, Arkitektur, Brugs case 1: Tidsudløsere, Brug Case 2: Data- og tidsudløsere, Brug Case 3: Rullegardin

Advance Flume

Oversigt over Apache Flume, Fysisk distribuerede datakilder, Ændring af data struktur, Nærmere udseende, Flume anatomi, Kernekoncepter, Begivenhed, Kunder, Agenter, Kilde, Kanaler, Vask, Interceptors, Kanalvælger, Vaskprocessor, Dataindtag, Agent pipeline , Transaktionelt dataudveksling, Routing og replikering, Hvorfor kanaler ?, Brug case-Log aggregering, Tilføjelse af flammeagent, Håndtering af en server farm, Datavolumen pr. Agent, Eksempel som beskriver en enkelt node flume implementering

Advance HUE

HUE introduktion, HUE økosystem, Hvad er HUE ?, HUE virkelige verdensbillede, Fordele ved HUE, Sådan uploades data i File Browser ?, Se indholdet, Integrere brugere, Integrere HDFS, Fundamentals of HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Oversigt: Mål, Brugervisning af Impala: Oversigt, Brugervisning af Impala: SQL, Brugervisning af Impala: Apache HBase, Impala-arkitektur, Impala-statsbutik, Impala-katalogtjeneste, Query-udførelsesfaser, Sammenligning af Impala til Hive

Hadoop Application Testing

Hvorfor testning er vigtig, Enhedstestning, Integrationstestning, Prøveprøvning, Diagnostik, Nattlig QA-test, Benchmark og end-to-end test, Funktionelt test, Afgivelse af certificeringstestning, Sikkerhedsprøvning, Scalability Testing, Commissioning og Decommissioning of Data nodes Testing, Reliability Testing , Frigivelse test

Roller og ansvar for Hadoop Testing Professional

Forståelse af kravet, forberedelse af testoverslag, testfaser, testdata, testbedeling, testudførelse, fejlrapportering, fejlfejl, levering af daglige statusrapporter, afslutning af testen, ETL-test på alle trin (HDFS, HIVE, HBASE) indlæsning af input (logfiler / filer / optegnelser osv.) ved hjælp af sqoop / flume, som omfatter men ikke begrænset til dataverifikation, afstemning, brugerautorisering og godkendelse test (grupper, brugere, privilegier osv.), rapporter fejl til udviklingsholdet eller manager og kørsel dem til lukning, konsolidere alle defekter og oprette fejlrapporter, validere ny funktion og problemer i Core Hadoop.

Ramme kaldet MR Unit for Testing of Map-Reducer Programmer

Rapporter fejl til udviklingsholdet eller lederen og kør dem til lukning, Konsolidér alle defekter og opret fejlrapporter, Ansvarlig for at oprette en testramme kaldet MR Unit til test af Map-Reducer programmer.

Enhedstestning

Automatiseringstestning ved hjælp af OOZIE, Data validering ved hjælp af forespørgselsoverskæringsværktøjet.

Testudførelse

Testplan for HDFS-opgradering, Testautomatisering og resultat

Testplan Strategi og skrive Test Cases til testning Hadoop Application

Sådan testes installering og konfiguration

Job og certificeringsstøtte

Cloudera Certification Tips og Vejledning og Mock Interview forberedelse, Praktiske Udvikling Tips og Teknikker

Skriv venligst til os på info@itstechschool.com & kontakt os på + 91-9870480053 for kursusprisen og certificeringsprisen, tidsplanen og placeringen

Sæt os en forespørgsel

Dette kursus er designet til at hjælpe dig med at rydde begge dele Cloudera Spark and Hadoop Developer Certification (CCA175) eksamen og Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) eksamen. Hele kursusforløbet er i overensstemmelse med disse to certificeringsprogrammer og hjælper dig med at fjerne disse certificeringseksaminer med lethed og få de bedste job i de øverste MNC'er.

Som led i denne uddannelse arbejder du på projekter i realtid og opgaver, der har enorme implikationer i scenariet i den virkelige verden, hvorved du hurtigt kan følge din karriere uden problemer.

I slutningen af ​​dette træningsprogram vil der være quizzer, der perfekt afspejler den type spørgsmål, der stilles i de respektive certificeringseksaminer og hjælper dig med at score bedre karakterer i certificeringseksamen.

ITS kursus afsluttende certifikat vil blive tildelt ved afslutningen af ​​projektarbejde (om ekspertvurdering) og ved scoring af mindst 60% -mærker i quizzen. Intellipaat certificering er velkendt i top 80 + MNC'er som Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, etc.

For mere info venlig Kontakt os.


Anmeldelser