tüüpKlassis õppimine
REGISTREERU
suured andmed hadoop sertifitseerimise kursus

Big Data Hadoop sertifitseerimise kursus ja koolitus

Ülevaade

Sihtrühm ja eeltingimused

Kursuse lühikirjeldus

Ajakava ja tasud

sertifikaat

Big Data Hadoopi sertifitseerimise kursuse ülevaade

See on kõikehõlmav Hadoop Big Data koolituskursus, mille on välja töötanud tööstuse eksperdid, pidades silmas praeguseid tööstuse töökohustusi, et pakkuda põhjalikku teavet suurte andmete ja Hadoop moodulite kohta. See on tööstusharu tunnustatud Big Data sertifitseerimise koolitus, mis ühendab Hadoopi arendaja, Hadoopi administraatori, Hadoopi testimise ja analüüsi kursused. See Cloudera Hadoopi väljaõpe valmistab teid ette, et tühjendada suurte andmeside sertifitseerimine.

Eesmärgid

  • Hadoop 2.7i ja YARNi põhialused ning kirjutades neid kasutades rakendusi
  • Pseudo-sõlme ja mitme sõlme klastri seadistamine Amazon EC2-is
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Siga, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Learn Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib kirjutamise spark rakendusi
  • Master Hadoopi haldustegevused nagu klastrite haldamine, seire, haldamine ja tõrkeotsing
  • ETL-tööriistade, näiteks Pentaho / Talendi, konfigureerimine MapReduce, Hive, Pig jne töötamiseks
  • Üksikasjalik arusaam Big Data analyticsist
  • Hadoopi testimise rakendused, mis kasutavad MR Unit'i ja muid automaatika tööriistu.
  • Töötage Avro andmevormingutega
  • Praktika reaalsetes projektides Hadoopi ja Apache Sparki abil
  • Ole varustatud, et tühjendada Big Data Hadoopi sertifikaati.

Eeldatav

  • Programmeerimine arendajatele ja süsteemi administraatoritele
  • Kogenud töötavad spetsialistid, projektijuhid
  • Big DataHadoopi arendajad soovivad õppida teisi vertikaale nagu testimine, Analytics, administreerimine
  • Keskseadmete spetsialistid, arhitektid ja katsetajad
  • Äriintelligentsus, andmetalletusteenused ja Analyticsi spetsialistid
  • Lõpetajad, üliõpilased, kes soovivad õppida uusimat Big Data-tehnoloogiat, saavad seda Big Data Hadoopi sertifitseerimise online-koolitust

Eeldused

  • Selle suure andmetega koolituse ja Hadoopi kapteni võtmise eelduseks ei ole. Kuid UNIX, SQL ja java põhitõdesid oleksid head. Intellipaadis pakume unikaalset ja unikaalset kursust meie Big Data sertifitseerimise väljaõppega, et harida vajalikke oskusi, et saaksite Hadoopi õppimisvõimalusi.

Kursuse kestuse kestus: 2 päeva

Sissejuhatus Big Data & Hadoopist ja selle ökosüsteemist, kaartide vähendamine ja HDFS

Mis on Big Data, kus Hadoop sobib, Hadoopi jaotusfailisüsteem - replikatsioonid, plokkide suurus, teisene nimeandeväärtus, kõrge kättesaadavus, õmbluste mõistmine - ResourceManager, NodeManager, erinevus 1.x ja 2.x vahel

Hadoop paigaldus ja seadistamine

Hadoop 2.x klastri arhitektuur, föderatsioon ja kõrge kättesaadavus, tavapärase tootmise klastri seadistamine, Hadoopi klastri režiimid, tavalised Hadoopi shelliprogrammid, Hadoop 2.xi konfiguratsioonifailid, Cloudera ühildajate klastrid

Sügav sukeldumine Mapreduce'is

Kuidas Mapreduce töötab, Kuidas Reduker töötab, Kuidas Driver töötab, Combiners, Partitioners, sisendvormingute, väljundvormingute, Shuffle ja Sorteeri, Mapside liited, vähenda külgliite, MRUnit, Distributed Cache

Lab harjutused:

HDFS-iga töötamine, WordCount'i kirjutamine, kohandatud partitionerite kirjutamine, Mapreduce koos Combineriga, kaart külgliige, külgliidete vähendamine, Mapesti vähendamine ühiku testimisega, kaardi vähendamine kaardil LocalJobRunneri režiimis

Graafiku probleemide lahendamine

Mis on Graafik, Graafi Esitus, Laius Esimene Otsing Algoritm, Kaart Graafik Mape Vähendamine, Graafi Algoritmi tegemine, Graafika Mape vähendamise näide,

    Harjutus 1: harjutus 2: harjutus 3:

Sigade üksikasjalik mõistmine

A. Sigade tutvustus

Mõistmine Apache Pig, omadused, mitmesugused kasutusalad ja õppimine suhtlema Pigiga

B. Siga andmete analüüsimiseks

Ladina siga süntaks, erinevad definitsioonid, andmete sorteerimine ja filtreerimine, andmetüübid, ETL-i seade, andmete laadimine, skeemi vaatamine, väljade määratlused, tavapäraselt kasutatavad funktsioonid.

C. keeruline andmetöötlus

Erinevad andmetüübid, sealhulgas pesastatud ja komplekssed, töötlemine andmetega Pig, grupeeritud andmete iteratsioon, praktiline kasutamine

D. Mitut andmetöötlustoimingu sooritamine

Andmekogumi ühendamine, andmekogumite jagamine, andmekogumite kombineerimise erinevate meetoditega, seatud toimingud, praktiline harjutus

E. Siga pikendamine

Kasutaja määratletud funktsioonide mõistmine, andmete töötlemine teiste keeltega, import ja makrosid, voogesituse ja UDF-ide kasutamine sigade laiendamiseks, praktilised harjutused

F. Pig Töökohad

Töötamine tõeliste andmekogumitega, mis hõlmavad Walmart ja Electronic Arts juhtumianalüüsina

Üksikasjalik arusaam Taru

A. Tüve sissejuhatus

Hive'i mõistmine, traditsiooniline andmebaasi võrdlus Hive, Pig and Hive võrdlemisega, Andmete salvestamine Hive ja Hive skeemis, Hive suhtlemine ja mitmesugused kasutamised Hive

B. Relvade andmete analüüsi tarvis

HiveQLi, põhilise süntaksi, erinevate tabelite ja andmebaaside, andmetüüpide, andmekogumite liitmise, erinevate sisseehitatud funktsioonide mõistmine, skriptide, shelli ja toonide hive päringute kasutamine.

C. Andmetöötlus koos pasuga

Mitmesugused andmebaasid, andmebaaside loomine, Andmevormingud Taruos, Andme modelleerimine, Hive-hallatud tabelid, isiklikult hallatavad tabelid, andmete laadimine, andmebaaside ja tabelite muutmine, vaadete lihtsustamine vaadetega, päringute salvestamine, andmetele juurdepääsu kontroll, andmete haldamine koos Taru, Hive Metastore ja Thrift serveriga.

D. Taru optimeerimine

Päringu tulemuste õpitulemused, andmete indekseerimine, jagamine ja jaotamine

E. Taru laiendamine

Kasutaja määratud funktsioonide kasutuselevõtt Taime laiendamiseks

F. Käed harjutustes - suurte andmekogumite ja ulatuslike päringutega töötamine

Taimerandi kasutamine suure hulga andmekogumite ja suure hulga päringute jaoks

G. UDF, päringu optimeerimine

Töötades laialdaselt kasutaja määratud päringutega, õppides, kuidas optimeerida päringuid, mitmesuguseid toimivuse häälestamise meetodeid.

Impala

A. Impala tutvustus

Mis on impala ?, kuidas Impala erineb tüvest ja sigast, kuidas Impala erineb relatsioonandmebaasidest, piirangutest ja edaspidistest juhistest Impala Shelli kasutamisega

B. Parima parima (hirv, siga, impala) valimine

C. Impala ja taruvahelise mudeli modelleerimine ja haldamine

Andmesalvestuse ülevaade, andmebaaside ja tabelite loomine, andmete laadimine tabelitesse, andmebaaside ja kataloogide vahemällu salvestamine

D. Andmete jagamine

Osade ülevaade, jagamine Impalas ja Taruos

(AVRO) andmekandjad

Failiformaadi valimine, failivormingute tööriista tugi, Avro skeemid, Avro kasutamine taru ja sqoopiga, Avro skeemi evolutsioon, kompressioon

Sissejuhatus Hbase arhitektuuri

Mis on Hbase, kus see sobib, mis on NOSQL

Apache Spark

A. Miks säde? Spark ja Hadoop jaotatud failisüsteemiga töötamine

Mis on Spark, Spark ja Hadoopi võrdlus, sädeme komponendid

B. Spark komponendid, ühised sädemissalgoritmid-iteraarsed algoritmid, graafianalüüs, masinõpe

Apache Spark - sissejuhatus, järjepidevus, kättesaadavus, partitsioon, unikaalne stacki säde, sädeme komponendid, peenestamise näide, mahout, torm, graafik

C. Käivitage spark klassiruumis, kirjutades spark rakendusi kasutades Python, Java, Scala

Selgitage pythoni näidet, näita säde paigaldamist, selgitage draiveri programmi, selgitades säri konteksti näiteks, määratlege nõrgalt sisestatud muutuja, kombineeri scala ja java sujuvalt, selgitage paralleelsust ja levitamist, selgitage, mis on tunnusjoon, selgitage kõrgemate tellimuste funktsiooni näiteks CFI määratlemiseks planeerija, sädeme eelised, näide Lamdast, kasutades sädemeid, selgitage näiteks mapreduce

Hadoopi klastri seadistamine ja jooksev kaart vähendavad töökohti

Multi Node Cluster Setup abil Amazon ec2 - 4 sõlmede klastri häälestuse loomine, kaardi käitamine, töökohtade vähendamine klastris

Suurprojekt - kokku panemine ja punktide ühendamine

Kogu see kokku ja punktide ühendamine, suurte andmekogumitega töötamine, suurte andmete analüüsimise etapid

ETL-ühenduvus Hadoopi ökosüsteemiga

Kuidas ETL-i tööriistad töötavad suurtes andmetöötluses, ETL-i vahendusel HDFS-i ühendamine ja kohalike süsteemide HDFS-i andmete teisaldamine, DBMS-i ja HDFS-i andmete teisaldamine, ETL tööriistadega töötamine, töölaua loomine ETL-tööriista lõpu lõpp, ETL-i lõpp-punkt PoC näitab suurt andmete integratsiooni ETL-i vahendiga.

Klastri konfiguratsioon

Konfiguratsiooni ülevaade ja oluline konfiguratsioonifail, konfiguratsiooni parameetrid ja väärtused, HDFS parameetrid, MapReduce parameetrid, Hadoopi keskkonna seadistused, konfiguratsioonifailide lisamine ja välistamine, Lab: MapReduce'i jõudluse häälestamine

Haldamine ja hooldus

Namenode / Datanode kataloogistruktuurid ja -failid, failisüsteemi kujutis ja redigeerimislogi, kontrollpunkti protseduur, nimekaardi tõrkeotsing ja taastamine, turvarežiim, metaandmete ja andmete varundamine, võimalikud probleemid ja lahendused / mida otsida, sõlmede lisamine ja eemaldamine, Lab: MapReduce'i failisüsteemi taastamine

Seire ja tõrkeotsing

Klastri seire parimad tavad, jälgimine ja tõrkeotsingute kasutamine logide ja virna jälgede jaoks. Klastri jälgimiseks avatud lähtekoodiga tööriistade kasutamine

Tööplaanija: Kaart vähendab töö esitamise voogu

Kuidas ajakohastada töökohti ühes ja samas klasteris, FIFO ajagraafikus, ausa planeerija ja selle konfiguratsioonis

Multi Node Clusteri seadistamine ja jooksev kaart Vähendage töökohti Amazon Ec2'is

Multi Node Cluster Setup abil Amazon ec2 - 4 sõlmede klastri häälestuse loomine, kaardi käitamine, töökohtade vähendamine klastris

Salongihoidja

ZOOKEEPER Tutvustus, ZOOKEEPERi kasutusjuhtumid, ZOOKEEPERi teenused, ZOOKEEPERi andmete mudel, Znodes ja selle tüübid, Znodes toimingud, Znode kellad, Znodes loeb ja kirjutab, järjepidevuse garantiid, klastrite haldamine, Leader-valimised, jaotatud eksklusiivsed lukud, olulised punktid

Advance Oozie

Miks Oozie ?, paigaldamine Oozie, Running näiteks Oozie- töövoo mootor, näide M / R meetmeid, Word count näiteks Töövoo taotluse Töövoo esitamise, Töövoo olekusiirde Oozie kulgemist, Oozie turvalisus, miks Oozie turvalisuse ?, Tööde Multi üüri ja mastaapsuse, Time rida Oozie töö koordinaator, Bundle, Kihid veevõtu, Arhitektuur, kasutusklass 1: aeg vallandab Kasuta kohtuasjas 2: andmed ja kellaaeg vallandab, kasutusklass 3: jooksva aknas

Advance Flume

Ülevaade Apache Flumeist, füüsiliselt levitatud Andmeallikad, andmete struktuuri muutmine, lähemal vaatlus, anatoomia, tuumikontseptsioonid, sündmus, kliendid, agendid, allikas, kanalid, valamud, retseptoreid, kanalivalija, valamu töötleja, andmete sisestamine, agenti torujuhe , Tehingute andmevahetus, marsruutimine ja replikatsioon, miks kanalid ?, Kasutada juhtumit - logi koondamine, flume agendi lisamine, serveri talu käitlemine, andmemaht agentuuri kohta, näide ühe võrguühenduse kasutuselevõtu kirjeldamiseks

Advance HUE

HUE sissejuhatus, HUE ökosüsteem, mis on HUE? HUE reaalmaailm, HUE eelised, failide sirvijana andmete üleslaadimine ?, sisu vaatamine, kasutajate integreerimine, HDFS-i integreerimine, HUE FRONTENDi põhialused

Advance Impala

IMPALA ülevaade: eesmärgid, Impala kasutaja vaade: ülevaade, Impala kasutaja vaade: SQL, Impala kasutaja vaade: Apache HBase, Impala arhitektuur, Impala riigi pood, Impala kataloogiteenus, päringute täitmise faasid, Impala ja Hive võrdlemine

Hadoopi rakenduste testimine

Miks testimine on oluline, Unit testimise, Integratsiooni katsetamine, katsetamine, Diagnostika, Öine QA test, Benchmark ja lõpuni teste, Funktsionaalne testimine, Release tüübikinnituskatseks turvalisuse testimine, mastaapsuse testimine, käivitamise ja seiskamise Andmete sõlmed testimine, usaldusväärsuse testimine , Vabastage test

Hadoopi testimise professionaalide rollid ja vastutus

Nõuete mõistmine, testimise hindamise ettevalmistamine, katsejuhtumid, katseandmed, katsestendide loomine, katse teostamine, defektide aruandlus, defektide uuesti esitamine, igapäevase seisundiaruande edastamine, katse lõpetamine, ETL-testimine igas etapis (HDFS, HIVE, HBASE), samas kui sisend (logid / failid / dokumendid jne) laadimine sqoop / flume abil, mis hõlmab muu hulgas andmete kinnistamist, sobitamist, kasutaja volitamist ja autentimise testimist (rühmitused, kasutajad, privileegid jne), aruande defekte arendusmeeskonnale või juhile ja sõidule need sulgeda, koondada kõik vead ja luua puuduste aruanded, valideerida uus funktsioon ja probleemid Core Hadoopis.

Raamistik nimetatakse MR-i osaks kaartide vähendamise programmide testimiseks

Teatage arendusmeeskonnale või juhtkonnale ilmuvatest defektidest ja juhtige neid sulgemiseks, ühendage kõik defektid ja looge defektiarvestused. Vastutus katserežiimi loomise eest, mida nimetatakse MR-seadmeks, et testida kaartide arvu vähendamise programme.

Üksuse testimine

Automatiseerimise katsetamine, kasutades OOZIE-d, andmete valideerimine päringu tõusu tööriista abil.

Katse sooritamine

HDFS-i täiendamise katseplaan, testimisautomaatika ja tulemus

Testplaani strateegia ja kirjutamine Hadoopi katsetamise testimise juhtumid

Kuidas testida installimist ja seadistamist

Töö ja sertifitseerimise tugi

Cloudera sertifitseerimise näpunäited ja juhendamise ja koondamise intervjuu ettevalmistamine, praktilise arendamise nõuanded ja tehnika

Palun kirjutage meile aadressil info@itstechschool.com & võtke meiega kursusel + 91-9870480053 kursuse hind ja sertifitseerimiskulud, ajakava ja asukoht

Anna meile päring

See koolitus on välja töötatud selleks, et aidata teil mõlemat puhastada Cloudera Spark ja Hadoopi arendaja sertifitseerimine (CCA175) eksam ja Cloudera sertifitseeritud administraator Apache Hadoopile (CCAH) eksam. Kogu koolituse sisu on kooskõlas nende kahe sertifitseerimisprogrammiga ja aitab teil neid sertifitseerimiskatsusi hõlpsalt puhastada ja parimaid töökohti saada parimates MNC-des.

Osana sellest koolitusest hakkate töötama reaalajas projektide ja ülesannetega, millel on tohutu mõju reaalmaailma tööstussektori stsenaariumile, aidates nii kiiresti oma karjääri pingutuseta.

Selle koolitusprogrammi lõpus toimuvad viktoriinid, mis täiuslikult kajastavad vastavates sertifitseerimiskatsetes esitatud küsimusi ja aitavad teil sertifitseerimiskatsel paremaid tulemusi skoorida.

ITS-i kursuse lõpetamise tunnistus antakse projektitundide lõpuleviimisel (eksperdihinnangu alusel) ja vähemalt viiekümne protsendimääraga punktide hindamisel viktoriinides. Intellipate sertifitseerimine on hästi tunnustatud ülemises 60 + MNC-s nagu Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware jt.

Lisateabe saamiseks palun Võta meiega ühendust.


Arvamused




KEYWORDS OTSINGI TERM

  • Big Data Hadoopi koolitus gurgaonis
  • Big Data Hadoopi sertifitseerimiskulud Gurgaonis
  • Suurte andmete instituut Hadoop gurgaonis
  • Big Data Hadoop Gurgaonis
  • Big Data Hadoopi sertifitseerimine gurgaonis
  • Big Data Hadoopi kursus Gurgaonis
  • Parim Big Data Hadoop koolitus Online
  • Big Data Hadoop koolitus
-count batches > 1 -->