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Big-Data-Hadoop-Zertifizierungskurs

Big Data Hadoop Zertifizierung Kurs und Training

Beschreibung

Zielgruppe und Voraussetzungen

Kursübersicht

Zeitplan und Gebühren

Zertifizierung

Big Data Hadoop-Zertifizierung Kursübersicht

Hierbei handelt es sich um einen umfassenden Hadoop Big Data-Kurs, der von Branchenexperten unter Berücksichtigung der aktuellen Anforderungen der Branche für ein detailliertes Lernen von Big Data und Hadoop-Modulen entwickelt wurde. Dies ist ein branchenweit anerkannter Big Data-Zertifizierungsschulungskurs, der eine Kombination aus den Schulungen für Hadoop-Entwickler, Hadoop-Administrator, Hadoop-Tests und Analytik darstellt. Dies Cloudera Das Hadoop-Training bereitet Sie darauf vor, Big-Data-Zertifizierungen zu löschen.

Ziele

  • Beherrschen Sie die Grundlagen von Hadoop 2.7 und YARN und schreiben Sie Anwendungen mit diesen
  • Einrichten von Pseudoknoten und Multi-Node-Cluster auf Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Bienenstock, Schwein, Oozie, Sqoop, Gerinne, Zookeeper, HBase
  • Lernen Sie Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib schreiben Spark-Anwendungen
  • Master-Hadoop-Verwaltungsaktivitäten wie Cluster-Verwaltung, Überwachung, Verwaltung und Fehlerbehebung
  • Konfigurieren von ETL Tools wie Pentaho / Talend um mit MapReduce, Hive, Pig, etc
  • Detailliertes Verständnis von Big Data Analytics
  • Hadoop-Testanwendungen mit MR-Einheit und anderen Automatisierungswerkzeugen.
  • Arbeiten Sie mit Avro-Datenformaten
  • Praktizieren Sie reale Projekte mit Hadoop und Apache Spark
  • Ausgerüstet sein, um die Big Data Hadoop-Zertifizierung zu löschen.

Zielgruppe

  • Entwickler und Systemadministratoren programmieren
  • Erfahrene Berufstätige, Projektleiter
  • Big DataHadoop-Entwickler, die gerne andere Branchen wie Testen, Analytics, Administration kennenlernen möchten
  • Mainframe-Profis, Architekten und Testprofis
  • Business Intelligence, Data Warehousing und Analytics Professionals
  • Absolventinnen und Absolventen, die gerne die neueste Big Data-Technologie erlernen möchten, können dieses Big Data Hadoop-Zertifizierung-Online-Training absolvieren

Voraussetzungen

  • Es ist nicht erforderlich, dieses Big-Data-Training zu absolvieren und Hadoop zu meistern. Aber die Grundlagen von UNIX, SQL und Java wären gut. Bei Intellipaat bieten wir einen kostenlosen Unix- und Java-Kurs mit unserem Big-Data-Zertifizierungstraining an, um die erforderlichen Fähigkeiten aufzufrischen, damit Sie gut mit Ihrem Hadoop-Lernpfad umgehen können.

Course Outline Dauer: 2 Tage

Einführung in Big Data & Hadoop und sein Ecosystem, Map Reduce und HDFS

Was ist Big Data, wo passt Hadoop, Hadoop verteiltes Dateisystem - Replikationen, Blockgröße, sekundärer Name, hohe Verfügbarkeit, Verständnis YARN - ResourceManager, NodeManager, Unterschied zwischen 1.x und 2.x

Hadoop Installation und Einrichtung

Hadoop 2.x-Clusterarchitektur, Föderation und hohe Verfügbarkeit, typische Clusterkonfiguration, Hadoop-Clustermodi, allgemeine Hadoop-Shellbefehle, Hadoop 2.x-Konfigurationsdateien, Cloudera-Cluster mit einem Knoten

Tieftauchen in Mapreduce

Wie Mapreduce funktioniert, wie Reducer funktioniert, wie Driver funktioniert, Combiner, Partitionierer, Eingabeformate, Ausgabeformate, Shuffle und Sortierung, Mapside Joins, Reduce Side Joins, MRUnit, Distributed Cache

Laborübungen:

Mit HDFS arbeiten, WordCount-Programm schreiben, benutzerdefinierten Partitionierer schreiben, Mapreduce mit Combiner, Map Side Join, Reduce Side Joins, Unit Mapreduce testen, Mapreduce im LocalJobRunner Mode ausführen

Graph Problemlösung

Was ist Graph, Graph Representation, Breitens erster Suchalgorithmus, Graph Representation of Map Reduce, Wie man den Graphalgorithmus durchführt, Beispiel Graph Map Map Reduce,

    Übung 1: Übung 2: Übung 3:

Detailliertes Verständnis von Pig

A. Einführung in Schwein

Verstehen Apache Pig, die Funktionen, verschiedene Anwendungen und lernen, mit Pig zu interagieren

B. Bereitstellen von Pig für die Datenanalyse

Die Syntax von Pig Latin, die verschiedenen Definitionen, Datensortierung und Filter, Datentypen, Bereitstellen von Pig für ETL, Laden von Daten, Schemaanzeige, Felddefinitionen, häufig verwendete Funktionen.

C. Schwein für komplexe Datenverarbeitung

Verschiedene Datentypen einschließlich verschachtelt und komplex, Verarbeitung von Daten mit Pig, gruppierte Daten Iteration, praktische Übung

D. Ausführen von Operationen mit mehreren Datensätzen

Datensatzzusammenführung, Datensatzaufteilung, verschiedene Methoden zur Datensatzzusammenführung, Set-Operationen, praktische Übungen

E. Ausziehendes Schwein

Verständnis von benutzerdefinierten Funktionen, Datenverarbeitung mit anderen Sprachen, Import und Makros, Verwendung von Streaming und UDFs zur Erweiterung von Pig, praktische Übungen

F. Schwein Jobs

Arbeiten mit realen Datensätzen mit Walmart und Electronic Arts als Fallstudie

Detailliertes Verständnis von Hive

A. Bienenstock Einführung

Understanding Hive, traditioneller Datenbankvergleich mit Hive, Pig und Hive Vergleich, Speicherung von Daten in Hive und Hive Schema, Hive Interaktion und verschiedene Anwendungsfälle von Hive

B. Hive für relationale Datenanalyse

Grundlegendes zu HiveQL, der grundlegenden Syntax, den verschiedenen Tabellen und Datenbanken, Datentypen, dem Verbinden von Dateien, verschiedenen integrierten Funktionen, dem Bereitstellen von Hive-Abfragen für Skripts, Shell und Hue.

C. Datenverwaltung mit Hive

Die verschiedenen Datenbanken, Erstellen von Datenbanken, Datenformate in Hive, Datenmodellierung, Hive-verwaltete Tabellen, selbstverwaltete Tabellen, Laden von Daten, Ändern von Datenbanken und Tabellen, Abfragevereinfachung mit Ansichten, Ergebnisspeicherung von Abfragen, Datenzugriffssteuerung, Datenverwaltung mit Hive, Hive Metastore und Thrift-Server.

D. Optimierung des Bienenstocks

Lernleistung von Abfrage, Datenindexierung, Partitionierung und Bucketing

E. Erweitern des Bienenstocks

Bereitstellen von benutzerdefinierten Funktionen zum Erweitern von Hive

F. Praktische Übungen - Arbeiten mit großen Datensätzen und umfangreichen Abfragen

Bereitstellen von Hive für große Mengen von Datensätzen und große Mengen an Abfragen

G. UDF, Abfrageoptimierung

Umfangreiche Arbeit mit benutzerdefinierten Abfragen, Lernen, wie Abfragen optimiert werden können, verschiedene Methoden zur Leistungsoptimierung.

Impala

A. Einführung in Impala

Was ist Impala ?, Wie Impala unterscheidet sich von Schwarm und Schwein, Wie Impala unterscheidet sich von relationalen Datenbanken, Einschränkungen und zukünftige Richtungen, mit der Impala Shell

B. Die Wahl des Besten (Bienenstock, Schwein, Impala)

C. Modellierung und Verwaltung von Daten mit Impala und Hive

Überblick über die Datenspeicherung, Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Laden von Daten in Tabellen, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Datenpartitionierung

Partitionierung im Überblick, Partitionierung in Impala und Hive

(AVRO) Datenformate

Auswählen eines Dateiformats, Werkzeugunterstützung für Dateiformate, Avro Schemas, Verwenden von Avro mit Hive und Sqoop, Avro Schema Evolution, Komprimierung

Einführung in die Hbase-Architektur

Was ist Hbase? Wo passt es? Was ist NOSQL?

Apache Funken

A. Warum Funken? Arbeiten mit dem verteilten Dateisystem von Spark und Hadoop

Was ist Spark, Vergleich zwischen Spark und Hadoop, Komponenten von Spark

B. Spark-Komponenten, allgemeine Spark-Algorithmen - Iterative Algorithmen, Graph Analysis, Machine Learning

Apache Spark - Einführung, Konsistenz, Verfügbarkeit, Partition, Unified Stack Spark, Spark-Komponenten, Verbrühung Beispiel, Mahout, Sturm, Grafik

C. Ausführen von Spark auf einem Cluster, Schreiben von Spark-Anwendungen mit Python, Java, Scala

Erklären Sie Python-Beispiel, Zeige die Installation eines Funkens, Erklären Treiberprogramm, Erklären Funkenkontext mit Beispiel, Definieren schwach typisierte Variable, Scala und Java nahtlos kombinieren, erklären Nebenläufigkeit und Verteilung. Erklären, was Merkmal ist, erklären Funktion höherer Ordnung mit Beispiel, definieren OFI Scheduler, Vorteile von Spark, Beispiel von Lamda mit Funken, Erklären Mapreduce mit Beispiel

Hadoop-Cluster-Setup und Laufende Karte reduzieren Jobs

Multi-Node-Cluster-Setup mit Amazon ec2 - Erstellen des 4-Node-Cluster-Setups, Ausführen von Map Reduce Jobs im Cluster

Hauptprojekt - Alles zusammensetzen und Punkte verbinden

Alles zusammenfügen und Punkte verbinden, Mit großen Datensätzen arbeiten, Schritte zur Analyse großer Datenmengen

ETL-Konnektivität mit Hadoop Ecosystem

Funktionsweise von ETL-Tools in Big Data Industry, Verbinden mit HDFS vom ETL-Tool und Verschieben von Daten vom lokalen System nach HDFS, Verschieben von Daten aus DBMS nach HDFS, Arbeiten mit Hive mit ETL-Tool, Erstellen von Map Reduce-Jobs im ETL-Tool, End-to-End ETL PoC zeigt große Datenintegration mit ETL-Tool.

Clusterkonfiguration

Konfigurationsübersicht und wichtige Konfigurationsdatei, Konfigurationsparameter und -werte, HDFS-Parameter MapReduce-Parameter, Hadoop-Umgebungskonfiguration, Konfigurationsdateien 'Include' und 'Exclude', Lab: MapReduce Performance Tuning

Verwaltung und Wartung

Verzeichnisstrukturen und -dateien von Nameode / Datanode, Dateisystemabbild und Bearbeitungsprotokoll, Die Prüfpunktprozedur, Ausfall und Wiederherstellungsprozedur des Namenscodes, Abgesicherter Modus, Metadaten und Datensicherung, Mögliche Probleme und Lösungen / was zu suchen ist, Hinzufügen und Entfernen von Knoten, Übung: MapReduce Dateisystemwiederherstellung

Überwachung und Fehlerbehebung

Best Practices beim Überwachen eines Clusters, Verwenden von Protokollen und Stack-Traces zur Überwachung und Fehlerbehebung, Verwenden von Open-Source-Tools zum Überwachen des Clusters

Job Scheduler: Karte reduzieren Job Submission Flow

Wie man Jobs auf dem gleichen Cluster, FIFO-Schedule, Fair Scheduler und seiner Konfiguration plant

Multi-Node-Cluster-Setup und Ausführen von Karten reduzieren Jobs auf Amazon Ec2

Multi-Node-Cluster-Setup mit Amazon ec2 - Erstellen des 4-Node-Cluster-Setups, Ausführen von Map Reduce Jobs im Cluster

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Einführung, ZOOKEEPER Anwendungsfälle, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER Datenmodell, Znodes und seine Typen, Znodes Operationen, Znodes Uhren, Znodes Lesen und Schreiben, Konsistenz Garantien, Cluster Management, Leader Wahl, Distributed Exclusive Lock, Wichtige Punkte

Advance Oozie

Warum Oozie ?, Installation von Oozie, Ausführen eines Beispiels, Oozie-Workflow-Engine, Beispiel-M / R-Aktion, Word-Zählbeispiel, Workflow-Anwendung, Workflow-Übergabe, Workflow-Statusübergänge, Oozie-Jobverarbeitung, Oozie-Sicherheit, Warum Oozie-Sicherheit? , Mandantenfähigkeit und Skalierbarkeit, Zeitleiste von Oozie Job, Koordinator, Bundle, Abstraktionsschichten, Architektur, Anwendungsfall 1: Zeitauslöser, Use Case 2: Daten- und Zeitauslöser, Use Case 3: Rollendes Fenster

Voraus Flume

Überblick über Apache Flume, Physikalisch verteilte Datenquellen, Ändern der Struktur von Daten, genaueres Hinsehen, Anatomie von Flume, Kernkonzepte, Ereignis, Clients, Agenten, Quelle, Kanäle, Senken, Interzeptoren, Kanalselektor, Senke-Prozessor, Datenaufnahme, Agentenpipeline , Transaktionaler Datenaustausch, Routing und Replikation, Warum Kanäle ?, Anwendungsfall - Log-Aggregation, Hinzufügen von Kanalagenten, Behandlung einer Serverfarm, Datenvolumen pro Agent, Beispiel zur Beschreibung einer einzelnen Knotenrumpel-Implementierung

Fortschritt HUE

HUE-Einführung, HUE-Ökosystem, Was ist HUE ?, HUE-Real-World-View, Vorteile von HUE, So laden Sie Daten im Dateibrowser ?, Sehen Sie den Inhalt, Integration von Benutzern, Integration von HDFS, Grundlagen von HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Übersicht: Ziele, Benutzeransicht von Impala: Übersicht, Benutzeransicht von Impala: SQL, Benutzeransicht von Impala: Apache HBase, Impala-Architektur, Impala-Statusspeicher, Impala-Katalogservice, Abfrageausführungsphasen, Vergleich von Impala zu Hive

Hadoop-Anwendungstests

Warum Tests wichtig sind, Komponententests, Integrationstests, Leistungstests, Diagnosen, nächtlicher QA-Test, Benchmark- und End-to-End-Tests, Funktionstests, Release-Zertifizierungstests, Sicherheitstests, Skalierbarkeitstests, Inbetriebnahme und Außerbetriebnahme von Datenknotenprüfungen, Zuverlässigkeitstests , Freigabetests

Rollen und Verantwortlichkeiten von Hadoop Testing Professional

Verständnis der Anforderung, Vorbereitung der Testschätzung, Testfälle, Testdaten, Testbettbildung, Testdurchführung, Fehlerbericht, Fehlerprüfung, Tägliche Statusberichtübermittlung, Testabschluss, ETL-Test in jeder Phase (HDFS, HIVE, HBASE) während Laden der Eingabe (Protokolle / Dateien / Datensätze usw.) mit sqoop / rumme, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Datenüberprüfung, Abstimmung, Benutzerautorisierung und Authentifizierungstest (Gruppen, Benutzer, Berechtigungen usw.), Melden von Fehlern an das Entwicklungsteam oder den Manager und Fahren sie schließen, konsolidieren alle Fehler und erstellen Fehlerberichte, Validierung neuer Features und Probleme in Core Hadoop.

Framework namens MR-Unit zum Testen von Map-Reduce-Programmen

Melden Sie Defekte an das Entwicklungsteam oder den Manager und fahren Sie sie zur Schließung, konsolidieren Sie alle Defekte und erstellen Sie Fehlerberichte. Verantwortlich für die Erstellung eines Test-Frameworks namens MR-Unit zum Testen von Map-Reduce-Programmen.

Komponententest

Automatisierungstests mit dem OOZIE, Datenvalidierung mit dem Abfrage-Surge-Tool.

Test Ausführung

Testplan für HDFS-Upgrade, Testautomatisierung und Ergebnis

Testen Sie die Strategie und schreiben Sie Testfälle zum Testen der Hadoop-Anwendung

Wie installiere und konfiguriere ich?

Job- und Zertifizierungsunterstützung

Cloudera Certification Tipps und Anleitungen und Mock Interview Vorbereitung, praktische Entwicklungstipps und Techniken

Bitte schreiben Sie uns an info@itschschool.com & Kontaktieren Sie uns unter + 91-9870480053 für den Kurs Preis & Zertifizierungskosten, Zeitplan und Standort

Lass uns eine Anfrage fallen

Dieser Trainingskurs soll Ihnen helfen, beides zu klären Cloudera Spark- und Hadoop-Entwickler-Zertifizierung (CCA175) Prüfung und Cloudera Certified Administrator für Apache Hadoop (CCAH) Prüfung. Der gesamte Schulungsinhalt steht im Einklang mit diesen beiden Zertifizierungsprogrammen und hilft Ihnen, diese Zertifizierungsprüfungen mit Leichtigkeit zu erledigen und die besten Jobs in den besten MNCs zu erhalten.

Im Rahmen dieser Schulung arbeiten Sie an Echtzeit-Projekten und -Aufträgen, die im realen Branchenumfeld enorme Implikationen haben, sodass Sie Ihre Karriere mühelos verfolgen können.

Am Ende dieses Trainingsprogramms gibt es Quizfragen, die die Art der Fragen in den jeweiligen Zertifizierungsprüfungen perfekt widerspiegeln und Ihnen helfen, bessere Noten in der Zertifizierungsprüfung zu erzielen.

ITS-Kursabschlusszertifikat wird nach Abschluss der Projektarbeit (nach Expertenüberprüfung) und nach der Bewertung von mindestens 60% im Quiz vergeben. Intellipaat-Zertifizierung ist in Top-80 + MNCs wie Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, MU Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware usw. gut anerkannt.

Für mehr Informationen bitte Kontakt


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