tipoKlasĉambro Trejnado
REGISTER

Kontaktu nin

Kampoj markitaj per * deviĝas

 

granda datumo haveoop-certiga kurso

Kurso kaj Trejnado de Big Data Hadoop

Superrigardo

Aŭdienco & Prerequisites

Kurba Skizo

Horaro & Fezoj

atestado

Superrigardo pri Kursoj pri Big Data Hadoop

Ĝi estas kompleta Hadoop Big Data-trejnada kurso desegnita de industriaj fakuloj konsiderante nunajn industriajn laborpostojn por provizi profundan lernadon pri grandaj datumoj kaj Hadoop-Moduloj. Ĉi tio estas industrio rekonata kurso de trejnado pri Big Data, kiu estas kombinaĵo de la trejnaj kursoj en Hadoop-programisto, Hadoop-administranto, Hadoop-testado kaj analitiko. Ĉi tio Cloudera Hadoop-trejnado preparos vin por forigi grandajn datumtestojn.

Celoj

  • Majstraj fundamentoj de Hadoop 2.7 kaj YARN kaj skribu aplikojn uzante ilin
  • Agordi Pseudo nodo kaj Multi nodo racimo sur Amazon EC2
  • Majstro HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Lernu Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib-skribanta Spark-aplikojn
  • Ĉefaj agadoj pri mastrumado de Hadoop kiel agordado, kontrolo, administrado kaj problemoj
  • Agordi ilojn ETL kiel Pentaho / Talend por labori kun MapReduce, Hive, Pig, ktp
  • Detala kompreno pri Big Data Analytics
  • Hadoop-provoj aplikoj uzante MR-Unuecon kaj aliajn aŭtomatigajn ilojn.
  • Labori kun avroformaj formatoj
  • Praktiku vivajn projektojn uzante Hadoop kaj Apache Spark
  • Estu ekipita por liberigi Big Data Hadoop Certification.

intencita spektantaro

  • Programaj Programistoj kaj Sistemaj Administrantoj
  • Profesiaj laboristoj spertaj, Projektivaj administrantoj
  • Big DataHadoop Developers fervora lerni aliajn vertikalaĵojn kiel Testing, Analytics, Administration
  • Ĉefaj Profesiaj, Arkitektoj kaj Atestantaj Profesiuloj
  • Komerca inteligenteco, Datumaj magazenoj kaj Analizaj Profesiaj
  • Diplomatoj, lernantoj, kiuj volas lerni la plej lastan Teknologion de Datumoj, povas preni ĉi tiun trejnadon enreta Big Data Hadoop Certification

antaŭkondiĉoj

  • Ne estas antaŭ-necesa por preni ĉi tiun Grandan datuman trejnadon kaj mastri Hadoop. Sed bazajxoj de UNIKSO, SQL kaj java estus bonaj.At Intellipaat, ni provizas kompletan unikso kaj Java-kurson kun nia Big Data-certiga trejnado por streĉi la bezonajn kapablojn por ke vi estu bona sur vi Hadoop-lernanta vojon.

Kurma Skemo Daŭro: 2 Tagoj

Enkonduko al Big Data & Hadoop kaj ĝia Ekosistemo, Map Redukti kaj HDFS

Kio estas Big Data, Kie estas Hadoop adaptita, Hadoop Distributed File System - Replikoj, Bloko Grandeco, Malĉefa Namenodo, Alta Disponibilidad, Komprenanta Lernon - ResourceManager, NodeManager, Diferenco inter 1.x kaj 2.x

Instalado & instalinstrukcio Hadoop

Hadoop 2.x Cluster Architecture, Federacio kaj Alta Disponibilidad, Tipa Produkta Komputila Instalado, Hadoop Cluster Modes, Komunaj Hadoop Shell Commands, Hadoop 2.x Agordaj Dosieroj, Cloudera Ununura nodo kolekto

Profunda Dive en Mapreduce

Kiel funkcias Mapreduce, Kiel Redukilo funkcias, Kiel Driver funkcias, Kombiniloj, Partitioners, Enmetaj Formatoj, Eliga Formatoj, Ŝanĝi kaj Ordigi, Mapoj Kunigas, Redukti Flanksajn Aliĝojn, MRUnit, Distribuita Kaŝmemoron

Ekzercoj de laboratorio:

Laborante kun HDFS, Skribante WordCount-Programon, Skribanta personan partion, Mapreduce kun Kombinilo, Mapo Side Aliĝi, Redukti Flankajn Junulojn, Unue Provanta Mapribon, Rulanta Mapadon en LocalJobRunner Mode

Grafika problemo solvanta

Kio estas Grafikaĵo, Grafika Reprezento, Breadth unua Serĉa Algoritmo, Grafika Reprezento de Mapo Redukti, Kiel fari la Grafikan Algoritmon, Ekzemplo de Grafika Mapo Redukti,

    Ekzerco 1: Ekzerco 2: Ekzerco 3:

Detala kompreno pri Porko

A. Enkonduko al Porko

Kompreni Apache Pig, la trajtojn, diversajn uzojn kaj lernadon por interagi kun Porko

B. Disbatanta Porkon por datuma analizo

La sintakso de Pig Latin, la diversaj difinoj, datumaj specoj kaj filtriloj, datumtipoj, uzanta Porkon por ETL, datumŝargado, skemo-vidado, kampo-difinoj, funkcioj ofte uzataj.

C. Porko por kompleksa datuma prilaborado

Diversaj tipoj de datumoj inkluzive de nestaj kaj kompleksaj, prilaborado de datumoj kun Porko, kolektitaj datumoj, praktika ekzerco

D. Agado de mult-datasetaj operacioj

Datuma aro aliĝanta, datumaj aroj dividantaj, diversaj metodoj por datumaj aro kombinantaj, agordi operaciojn, praktikajn manojn

E. Etendanta Porkon

Kompreni uzantojn difinitajn uzantojn, plenumante prilaboron de datumoj kun aliaj lingvoj, importadoj kaj macros, uzante streaming kaj UDF por etendi porkon, praktikajn ekzercojn.

F. Porkaj laboroj

Laborante kun realaj aroj kun Walmart kaj Elektronikaj Artoj kiel kaza studo

Detala kompreno pri Hive

A. Hive Enkonduko

Kompreni Hive, tradicia datumbazo kompare kun Hive, Pig and Hive komparo, stokante datumojn en Hive and Hive schema, Hive interago kaj diversaj uzaj kazoj de Hive

B. Hive por rilata datuma analitiko

Kompreni HiveQL, bazan sintakson, la diversajn tabulojn kaj datumbazojn, datumtipojn, datumojn, kunigitajn, diversajn funkciojn, depilante Hive-demandojn pri skriptoj, ŝelo kaj Hue.

C. Datumo-administrado kun Hive

La diversaj datumbazoj, kreado de datumbazoj, datumformoj en Hive, datumodado, Hive-administritaj tabeloj, memregataj Tabeloj, datumŝargado, ŝanĝado de datumbazoj kaj Tabuloj, konsulto simpligado kun Vidoj, rezulto konservado de demandoj, datumoj aliro kontrolo, administrado de datumoj kun Hive, Hive Metastore kaj Thrift-servilo.

D. Optimumigo de Hive

Lernado de pridemandado, datumaj indeksado, disigo kaj rubujo

Kaj. Etendanta Hive

Funkciigante uzajn difinitajn funkciojn por etendi Hive

F. Manoj sur ekzercoj - laborante kun grandaj datumoj kaj vastaj demandoj

Disvolvante Hive por grandegaj volumoj de datumaj aroj kaj grandaj kvantoj da demandoj

G. UDF, konsulto optimumigo

Laborante vaste kun Uzantoj Difinitaj Demandoj, lernante kiel optimumigi demandojn, diversajn metodojn por agado.

Impala

A. Enkonduko al Impala

Kio estas Impala ?, Kiel Impala Differs de Hive and Pig, Kiel Impala Differs de Relational Databases, Limigoj kaj Estontaj Direktoj, Uzanta la Impala Konko

B. Elektanta la Plej Bonan (Hive, Pig, Impala)

C. Modeligado kaj Administrado de Datumoj kun Impala kaj Hive

Superrigardo pri Datuma Stokado, Kreado de Datumbazoj kaj Tabuloj, Ŝarganta Datumoj en Tabeloj, HCatalogo, Impala Metadatata Caching

Dividaj datumoj

Foriga Superrigardo, Disdonanta en Impala kaj Hive

(AVRO) Datumoj Formatoj

Elektante dosieron de dosiero, ilo-subteno por dosieroj, avro-skemoj, uzado de Avro kun Hive kaj Sqoop, Avro Schema Evolution, Compression

Enkonduko al Hbase-arkitekturo

Kio estas Hbase, Kie ĝi havas, Kio estas NOSQL

Apache Spark

A. Kial Sparko? Laborante kun Spark kaj Hadoop Distributed File System

Kio estas Sparko, Komparo inter Spark kaj Hadoop, Komponantoj de Sparko

B. Sparkaj Komponantoj, Komunaj Sparkaj Algoritmoj-Atestaj Algoritmoj, Grafika Analizo, #Ma? Ino Lernado

Apache Spark - Enkonduko, Konsekvenco, Havebleco, Partigo, Unigita Stako-Sparko, Sparkaj Komponantoj, Skala Ekzemplo, Mahout, Ŝtormo, Grafeo

C. Rulanta Sparkon sur Kreketo, Skribanta Sparkajn Aplikojn uzanta Python, Java, Scala

Klarigu ekzemplon de ekzemplo, Montri instigon de fajrero, Klarigi ŝoforprogramon, Klarigi sparkan kuntekston ekzemple, Difini malforte tipan variablon, Kombini skaladon kaj java perfekte, Klarigi samtempecon kaj disdonadon. Klarigu, kio estas trajto, Klarigu pli altan funkcion ekzemple, Difini OFI programisto, Avantaĝoj de Sparko, Ekzemplo de Lamda uzante sparkon, Klarigu Mapreduce ekzemple

Hadoop Cluster Setup kaj Running Map Reduktas Laborpostenojn

Multi-Nodo-Komputila Agordo per Amazon ec2 - Kreante 4-nodo-agordojn, Running Map Reduktas Laborpostenojn pri Komputilo

Major Projekto - Metante ĝin kune kaj Konektante Dotojn

Metante ĝin kune kaj Konektanta Dotojn, Laborante kun Grandaj datumaj aroj, Paŝoj implikitaj en analizado de grandaj datumoj

ETL Konektebleco kun Hadoop Ekosistemo

Kiel ETL-iloj funkcias en granda datuma industrio, konektante al HDFS el ETL-ilo kaj movas datumojn de Loka sistemo al HDFS, Movante Datumoj de DBMS ĝis HDFS, Laborante kun Hive kun ETL-Ilo, Kreante Mapo Redukti laboron en ETL-ilo, Fini Fini ETL PoC montrante grandan integrilan datumon kun ETL-ilo.

Cluster-agordo

Agordi superrigardo kaj grava agorda dosiero, Agordoj de parametroj kaj valoroj, parametroj HDFS MapReduce parametroj, Hadoop-medio-instalado, 'Inkluzivi' kaj 'Ekskludi' agordajn dosierojn, Lab: MapReduce Elfaro-Tunado

Administrado kaj Bontenado

Namenode / Datanode dosierujo-strukturoj kaj dosieroj, File-sistemo-bildo kaj Redaktado, La kontrolpunkto-proceduro, Namenode-malsukceso kaj reakiro, Sekura Modo, Metadatumoj kaj Datuma rezervo, Potencaj problemoj kaj solvoj / Kion serĉi, Aldonanta kaj foriganta nodojn, Lab: MapReduce File-sistemo Reakiro

Viglado kaj Problemo

Plej bonaj praktikoj pri viglado de racimo, Uzado de logoj kaj stilaj spuroj por viglado kaj problemoj, Uzante malfermajn fontajn ilojn por monitori la grupon

Job Scheduler: Mapo reduktas laborpostenan fluon

Kiel prizorgi Laborpostenojn en la sama racimo, FIFO-horaro, Fair Scheduler kaj ĝia agordo

Multi Nodo-Kluster-aranĝo kaj Running Map Reduktas Laborpostenojn sur Amazon Ec2

Multi-Nodo-Komputila Agordo per Amazon ec2 - Kreante 4-nodo-agordojn, Running Map Reduktas Laborpostenojn pri Komputilo

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Enkonduko, ZOOKEEPER uzo kazoj, ZOOKEEPER Servoj, ZOOKEEPER datumoj Modelo, Znodes kaj ĝiaj tipoj, Znodes operacioj, Znodes horloĝoj, Znodes legas kaj skribas, Konsistenciaj Garantioj, Komputila administrado, Ĉefo Elekto, Distribuita Ekskluziva Ŝlosilo, Gravaj punktoj

Antaŭu Oozie

Kial Oozie? Instali Oozie, ekzekuti ekzemplon, Oozie-workflow-motoro, Ekzemplo M / R-agado, Vorto-kalkulformo, Workflow-aplikaĵo, Workflow-submetiĝo, Laborfluaj ŝtataj transiroj, Oozie-laborpostigo, Oozie-sekureco, Kial Oozie-sekureco? , Multenazeco kaj skalo, Tempo de Oozie-laboro, Kunordigilo, Bundle, Abstraktaĵoj, Arkitekturo, Uzu Kazo 1: tempo ellasiloj, Uzu Kazon 2: datumojn kaj tempon deĉenigas, Uzu Kazon 3: ruliĝantan fenestron

Advance Flume

Superrigardo pri Apache Flume, Fizike distribuitajn Datumojn, Ŝanĝanta strukturon de Datumoj, Pli klara rigardo, Anatomio de Flume, Kernaj konceptoj, Evento, Klientoj, Agentoj, Fonto, Kanaloj, Flugiloj, Interkaptiloj, Kanalo-elektilo, Sink-procesilo, Datumaj ingestoj, Agent-dukto Transakcia datumŝanĝo, Rulanta kaj replikanta, Kial kanaloj? Uzu kazon- Ensaluti agregadon, Aldonanta flumeran agenton, Uzado de servila bieno, Datumoj-volumo per agento, Ekzemplo priskribanta ununura nodo flume deplojo

Antaŭu HUE

HUE-enkonduko, HUE-ekosistemo, Kio estas HUE ?, HUEa vera mondvido, Avantaĝoj de HUE, Kiel alŝuti datumojn en dosierujo de arkivoj ?, Rigardu la enhavon, Integri uzantojn, Integri HDFS, Fundamentals of HUE FRONTEND

Antaŭu Impala

Superrigardo de IMPALA: Celoj, Uzanta Vido de Impala: Superrigardo, Uzanta Vido de Impala: SQL, Uzanta Vido de Impala: Apache HBase, Impala arkitekturo, Impala ŝtata butiko, Impala kataloga Servo, Ekzekutaj fazoj, Komparanta Impala al Hive

Provo de Hadoop Apliko

Kial provado estas grava, Unueca provado, Integra provado, Elprovado, Diagnostiko, Nokta QAa provo, Benchmark kaj finfinaj provoj, Funkciaj provoj, Liberiga atesto provoj, Sekurecaj provoj, Scalability Testing, Komisionanta kaj Malmermesanta Datumajn Datumajn Provizojn, Fidinda provo , Liberiga provo

Roloj kaj Respondecoj de Hadoop Testing Professional

Kompreni la postulon, preparadon de la Atestado, Testprogramoj, Provaj datumoj, Provo-lito kreado, Provo Ekzekuto, Malfaŭta Raportado, Perfekta Retesto, Ĉiutaga raporta transdono, Testprogramo, ETL-provoj ĉe ĉiuj stadioj (HDFS, HIVE, HBASE) dum ŝarĝi la enigon (registrojn / dosierojn / rekordojn ktp) uzante sqoop / flume, kiu inkluzivas sed ne limigas al datumoj konfirmoj, Reconciliación, Uzanto-Rajtigo kaj Aŭtentigo-provoj (Grupoj, Uzantoj, Privilegoj ktp) Informu difektojn al la teamo aŭ administranto de disvolviĝo kaj veturado ili fermu ilin, Konsolidu ĉiujn difektojn kaj krei difektajn raportojn, Validigante novajn trajtojn kaj temojn en Core Hadoop.

Framework nomita MR-Unueco por Provado de Map-Redukti Programojn

Informu difektojn al la teamo de disvolviĝo aŭ administranto kaj konduki ilin al fermo, Konsolidi ĉiujn difektojn kaj krei difektajn raportojn, Respondema por krei testigan Framework nomitan MR-Unuecon por provado de Map-Redukti programojn.

Unueco Testing

Aŭtomateprovanta uzado de la OOZIE, Datuma kontrolada uzado de la konsilo.

Testo Ekzekuto

Testo-plano por HDFS-ĝisdatigo, Provo-aŭtomatigo kaj rezulto

Projekto-Plano-Strategio kaj skribaj Provprogramoj por provado de Hadoop-Apliko

Kiel provi instali kaj agordi

Ijob kaj Atestiga Subtenado

Konsiloj pri Konservado pri Cloudera kaj Gvidado kaj Moka Intervjuo-Preparado, Praktikaj Evoluaj Konsiletoj kaj Teknikoj

Bonvolu skribi al ni ĉe info@ititschschool.com & kontaktu nin ĉe + 91-9870480053 por kurso prezo & atesto kosto, horaro & loko

Donu al ni Demandon

Ĉi tiu trejnada kurso estas desegnita por helpi vin forigi ambaŭ Cloudera Spark kaj Hadoop Developer Certification (CCA175) ekzameno kaj Administranto Certigita de Cloudera por Apache Hadoop (CCAH) ekzameno La tuta entreniga kurso enhavas ĉi tiujn du atestajn programojn kaj helpas vin klare ĉi tiujn atestilojn kun facileco kaj akiri la plej bonajn laborpostenojn en la supraj MNCoj.

Kiel parto de ĉi tiu trejnado vi laboras en reala tempo projektoj kaj taskoj, kiuj havas grandajn implikaĵojn en la reala monda industrio, tiel helpante vin rapide trakuri vian karieron sen penado.

Al la fino de ĉi tiu trejnado programo estos kvizoj, kiuj perfekte reflektas la tipon de demandoj demanditaj en la respektivaj atestoj kaj certigas, ke vi atentu pli bonajn markojn en atestado.

ITS Kurso Kompletiga Atesto estos donita al la kompletigo de Projekto-laboro (sur sperta recenzo) kaj post gajnado de almenaŭ 60-% markoj en la kvizo. Intellipaat-atesto estas bone agnoskita en supraj 80 + MNCs kiel Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, ktp.

Por pli da informoj bonkore Kontakti Nin.


Recenzoj