MotaIkasgelako prestakuntza
ERREGISTRATU

Contact

Eremu batekin markatutako eremuak * beharrezkoak dira

 

big data hadoop ziurtapen ikastaroak

Big Data Hadoop Ziurtagiria Ikastaroa eta Prestakuntza

Orokorra

Audientzia eta aurrebaldintzak

Ikastaroaren eskema

Ordutegiak eta tarifak

Ziurtagiria

Big Data Hadoop Ziurtagiriaren Ikastaroaren Orokorra

Datu handi eta Hadoop moduluetan sakontzeko sakontzeko sakontzeaz gain, industriako adituek diseinatutako Hadoop Big Data prestakuntza ikastaroak eskaintzen ditu. Big Data ziurtapenen trebakuntza ikastaro bat aitortzen duen industria da, Hadoopen garatzaileentzako, Hadoopeko administratzaile, Hadoop probak eta analitikoen prestakuntza-ikastaroen konbinazioa. hau Cloudera Hadoop prestakuntza handitu egingo da datuen ziurtagiri handiak garbitzeko.

Helburuak

  • Hadoop 2.7 eta YARN-en funtsezko oinarriak eta horiek erabiltzen dituzten aplikazioak idaztea
  • Pseudo nodo eta multi nodoen kluster konfiguratu Amazon EC2-n
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Argibide Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib Spark aplikazioen idazketa
  • Master Hadoop administrazio-jarduerak, klusterren kudeaketa, jarraipena, administrazioa eta arazoak konpontzea bezalako jarduerak
  • Pentaho / Talend bezalako ETL tresnak konfiguratzea, MapReduce, Hive, Pig, eta abar egiteko
  • Big Data analyticsen ulermen zehatza
  • Hadoop probatzeko aplikazioak MR Unitatea eta beste automatizazio tresnak erabiliz.
  • Avro datu formatuekin lan egitea
  • Hadoop eta Apache Spark erabiliz bizitza errealeko proiektuak praktikatu
  • Big Data Hadoop ziurtagiria garbitzeko hornitu.

horren publikoa

  • Programazioko garatzaileak eta sistemako administratzaileak
  • Laneko profesional esperientziadunak, proiektuen arduradunak
  • Big DataHadoop garatzaileek Testing, Analytics, Administration bezalako beste bertikal batzuk ikasteko irrikan
  • Mainframe Profesionalak, Arkitektoak eta Proba Profesionalak
  • Enpresa-adimena, datuen biltegiratzea eta analisi profesionalak
  • Big Data Big Data teknologiak ikasteko irrikan dauden graduatuek Big Data Hadoop Ziurtapeneko online prestakuntza hau hartu dezakete

Aurrebaldintzak

  • Datuen prestakuntza handi hau eta Hadoop maisua hartzeko beharrezkoak ez diren baldintza guztiak daude. Baina UNIX, SQL eta Java sistemaren oinarrizkoak izango lirateke. Intellipaat-en, Unix eta Java ikastaro osagarriak eskaintzen ditugu gure Big Data ziurtagiriarekin. Horretarako beharrezkoak diren trebetasunak garatu ditugu, Hadoop-en ikasteko bide onak dituzu.

Ikastaroaren eskema Iraupena: 2 egun

Big Data eta Hadoop-ek eta bere ekosistema, mapa murriztu eta HDFS sarrera

Zer da Big Data, Non Hadoop egokitzen da, Hadoop banatutako Fitxategi Sistema - Erreplikazioen, Blokeen Tamaina, Bigarren mailako Namenode, Alta Disponibilitatea, YARN ulertzea - ​​ResourceManager, NodeManager, 1.x eta 2.x arteko aldea

Hadoop Instalazioa eta konfigurazioa

Hadoop 2.x Cluster Arkitektura, Federazioa eta Goi Erabilgarritasuna, Ekoizpen Produkzioaren Klusterra, Hadoop Cluster moduak, Ohiko Hadoop Shell Commands, Hadoop 2.x konfigurazio fitxategiak, Cloudera Nodo bakarreko klusterra

Deep Dive in Mapreduce

How Mapreduce Works, How Reducer works, How Driver works, Combiner, Partitioners, Input Formats, Output Formats, Shuffle and Sort, Mapside Joins, Side Joins murrizteko, MRUnit, Banatutako Cachea

Lab ariketak:

HDFS-rekin lan egitea, WordCount programaren idazketa, partizio pertsonalizatua idaztea, Mapreduce con Combiner, Map Side Join, Side Joins murriztea, Unit Testing Mapreduce, Mapreduce exekutatzea LocalJobRunner Mode-n

Grafikoaren arazoen konponketa

Zer da grafikoa, grafikoaren ordezkaritza, lehenengo bilaketa algoritmoa, maparen irudikapen grafikoa murriztea, nola egin grafiko algoritmoa, mapa grafikoaren adibidea murriztu,

    Ariketa 1: Ariketa 2: Ariketa 3:

Txerriaren ulermen zehatza

A. Pig sarrera

Apache Pig ulertu, ezaugarriak, erabilera ezberdinak eta Pig elkarreragin ikasten

B. Zaborra zabaltzea datuen azterketarako

Pig latinaren sintaxia, hainbat definizio, datu ordenatu eta iragazkia, datu motak, ETLko txerriak hedatzea, datuen kargatzea, eskema ikustea, eremuaren definizioak eta erabilitako funtzioak.

C. Txerriak datu konplexuen prozesamendurako

Hainbat datu mota, habiaratua eta konplexuena, Pig datuak tratatzeko datuak, iterazio datu multzoak, ariketa praktikoa

D. Multidaktateen eragiketak egitea

Datu multzo bateratua, datu multzoen banaketa, datu multzoa konbinatzeko datu multzoak, set eragiketak, ariketa praktikoak

E. Txerri zabaltzea

Erabiltzaile definitutako funtzioak ulertzea, beste hizkuntza batzuekin prozesatzea, inportazioak eta makroak, korronteak eta UDFak erabiliz, Pig zabaltzeko, ariketa praktikoak

F. Pig Jobs

Datu errealekin lan egitea, Walmart eta Electronic Arts kasu-azterketarekin batera

Hive-ren ulermen zehatza

A. Hive Sarrera

Hive ulertzeko, Hive, Pig eta Hive konparazioan datu base tradizionalak konparatzeko, Hive eta Hive eskemaren datuak gordetzeko, Hive elkarrekintza eta hainbat erabilera Hive kasuetan

B. Hive datuen azterketa erlazioetarako

HiveQL, oinarrizko sintaxia, taulak eta datu-baseak, datu motak, datu multzoak bateratzea, hainbat funtzio integratu ulertzea, Hive-ren kontsultak scriptak, shell eta Hue-ren inguruan.

C. Datuen kudeaketa Hiverekin

Hainbat datu-base, datu-baseen sortzea, Hive datu-formatuak, datuen modelizazioa, Hive-managed Tables, auto-kudeatutako taulak, datuen kargatzea, datu-base eta taulak aldatzea, kontsultak errazteko Ikuspegiak, bilaketak gordetzeko emaitza, datuen sarbide kontrola, datuen kudeaketa Hive, Hive Metastore eta Thrift zerbitzariarekin.

D. Hive-ren optimizazioa

Kontsulta, datuen indexazioa, banaketa eta ontziaren errendimendua ikastea

E. Hive luzatzea

Erabiltzaile definitutako funtzioak hedatzea Hive hedatzeko

F. Esku-hartzeak - datu-multzo handiekin eta kontsulta zabalarekin lanean

Hive-k datu-multzo handiak eta kontsulta-kopuru handiak biltzen ditu

G. UDF, kontsulta optimizazioa

Erabiltzaileei definitutako kontsultak zabaltzea, bilaketak optimizatzeko, hainbat modutara nola egin sintonizatzeko.

Impala

A. Impala-ren sarrera

Zer da Impala ?, nola Impala Hive eta Pig-ekoa bereizten du, nola Impala Datu-base erlazionalak, mugak eta etorkizuneko jarraibideak bereizten ditu, Impala Shell erabiliz

B. Onenak aukeratzea (Hive, Pig, Impala)

C. Aldaketak eta datuak kudeatzea Impala eta Hive-rekin

Datuen biltegiratze orokorra, datu-baseak eta taulak sortzea, datuen kargatzea tauletan, hkatalogan, impala metadatuen kapsulan

D. Partizioaren datuak

Partizioaren ikuspegi orokorra, partekatzea Impala eta Hive-n

(AVRO) Datuen formatuak

Fitxategi formatua hautatzea, Fitxategien formatuen euskarrien euskarria, Avro eskemak, Avro erabiliz Hive eta Sqoop erabiliz, Avro Schema Evolution, Konpresioa

Hbase arkitekturarako sarrera

Zer da Hbase, Non egokitzen da, Zer da NOSQL?

Apache Spark

A. Zergatik Spark? Spark eta Hadoop fitxategi sistema banatuarekin lan egitea

Zer da Spark, Spark eta Hadoop arteko konparazioa, Spark osagaiak

B. Spark osagaiak, Spark Algoritmo arruntak-Iterative Algorithms, Graph Analysis, Machine Learning

Apache Spark-Introduction, Consistency, Availability, Partition, Unified Stack Spark, Spark Components, Scalding example, mahout, storm, graph

C. Spark exekutatzen klusterretan, Python, Java, Scala erabiliz Spark aplikazioak idaztea

Azaldu python adibidea, Erakutsi txinparta bat instalatzea, Azaldu kontrolatzailea programa, Xehetasun testuingurua azaltzea adibidez, Idazkera ahula idatzi aldagaia, Konbinatu scala eta java zehaztasunez, Azaldu konkurrentzia eta banaketa. Azaldu zer da trebetasuna, Azaldu eskaera ordenatu handiagoa adibidez, Define OFI Scheduler, Spark abantailak, Lamda adibidea txinparta erabiliz, Azaldu Mapreduce adibidez

Hadoop Cluster konfigurazioa eta Mapa exekutatzen Lanak murriztea

Multiple Node Cluster konfigurazioa, Amazon ec2 erabiliz - 4 nodoen kluster konfigurazioa sortzea, Mapa exekutatzen murriztea Enplegua Clusterretan

Proiektu nagusiak - Dena elkarrekin jartzea eta Loturak lotzea

Elkarrekin jartzea eta Puntuak konektatzea, datu multzo handiekin lan egitea, datu handiak aztertzeko urratsak

ETL Konektagarritasuna Hadoop Ecosystemrekin

Nola funtzionatzen duten ETL tresnak Big Data Industry-n, ETF tresna batetik HDFSra konektatuz eta Tokiko sistemara HDFSra mugitzen diren datuak, DBMS eta HDFS datuak mugitzea, Hive-rekin lan egitea ETL Tool-ekin, Maparen sorrerarekin Lanak murrizteko ETL tresnarekin, End to End ETL PoC-k ETL tresnaren datu handien integrazioa erakusten du.

Klusterren konfigurazioa

Konfigurazioaren ikuspegi orokorra eta konfigurazio fitxategi garrantzitsua, konfigurazio parametroak eta balioak, HDFS parametroak MapReduce parametroak, Hadoop ingurune konfigurazioa, 'Sartu' eta 'Baztertu' konfigurazio fitxategiak, Lab: MapReduce Performance Tuning

Administrazioa eta mantentzea

Namenode / Datanode direktorioa egiturak eta fitxategiak, Fitxategi sistemaren irudia eta Editatu log, Checkpoint Prozedura, Namenode hutsegitea eta berreskurapen prozedura, Modu segurua, Metadatuen eta datuen babeskopia, Arazo eta arazo potentzialak / Zer bilatu, Nodo gehitzea eta ezabatzea, Lab: MapReduce File system Recovery

Jarraipen eta Arazoak

Klusterra kontrolatzeko jardunbide egokiak, Erregistroak erabiltzea eta jarraipen eta arazoak konpontzeari buruzko aztarnak pilatzea. Klusterra kontrolatzeko iturri irekiko tresnak erabiltzea.

Lanpostuen ordutegia: Mapa murrizteko laneko bidalketaren fluxua

Nola antolatu lanak kluster berean, FIFO programan, Fair Scheduler eta bere konfigurazioa

Multi Nodo Cluster konfigurazioa eta Mapa exekutatzen murriztea Jobs Amazon Ec2-n

Multiple Node Cluster konfigurazioa, Amazon ec2 erabiliz - 4 nodoen kluster konfigurazioa sortzea, Mapa exekutatzen murriztea Enplegua Clusterretan

Zookeeper

ZOOKEEPER Sarrera, ZOOKEEPER erabiltzeko kasuak, ZOOKEEPER Zerbitzuak, ZOOKEEPER datuak Modeloa, Znodes eta bere motak, Znodes eragiketak, Znodes erlojuak, Znodoak irakurtzen eta idazten ditu, Koherentzia bermeak, Cluster kudeaketa, Leader Hauteskundeak, Banatutako esklusiboen blokeoa, Garrantzitsuak.

Advance Oozie

Zergatik Oozie ?, Oozie instalatzen, adibide bat exekutatzen, Oozie- workflow engine, M / R ekintza adibideak, Word count example, Workflow aplikazioa, Workflow aurkezteko, Workflow egoera trantsizioak, Oozie enplegua prozesatzeko, Oozie segurtasuna, Zergatik Oozie segurtasuna ?, Enplegu bidalketa , Hiru arauketa eta eskalagarritasuna, Oozie lan ordua, Koordinatzailea, Sorta, Abstrakzioaren geruzak, Arkitektura, Erabilera Case 1: Denbora triggers, Erabili Case 2: datuak eta denbora triggers, Erabili Case 3: lerro laua

Advance Flume

Apache Flume-ren ikuspegi orokorra, Fisikoki banatutako datu-iturriak, Datuak egitura aldatzea, Hurbilago begirada, Flumearen anatomia, Core kontzeptuak, Gertaera, Bezeroak, Agenteak, Iturria, Kanalak, Sinkak, Interceptors, Kanalen hautagailua, Sink prozesadorea, Datu transakzioen trukea, Bideratzea eta errepikatzea, Zergatik kanalak ?, Erabili kasu-Log agregazioa, Flume agentea gehitzea, Zerbitzariaren ustiategi bat kudeatzea, Agente bakoitzeko datu bolumena, Nodo bakarreko inplementazio bat deskribatzen duen adibidea.

Aurrerapena HUE

Aurkezpena HUE, HUE ekosistema, Zer da HUE ?, HUE mundu errealaren ikuspegia, HUE abantailak, Nola kargatzeko datuak arakatzailean ?, Ikusi edukia, Erabiltzaileen integrazioa, HDFS integratzea, HUE FRONTEND oinarriak

Advance Impala

IMPALA Orokorra: Objektuak, Impala-ren Erabiltzailearen ikuspegia: Orokorra, Impala-ren Erabiltzailearen ikuspegia: SQL, Impala-ren Erabiltzailearen ikuspegia: Apache HBase, Impala arkitektura, Impala egoitza-denda, Impala katalogo zerbitzua, Kontsulta exekuzio faseak, Impala konbinazioa Hive-ra

Hadoopen eskaera probatzea

Zergatik probak garrantzitsua da, Unitate probak, Integrazioaren probak, Performanceen azterketak, Diagnostikoak, Gauean QA proba, Benchmark eta amaierako probak, Probak funtzionalak, Bertsioaren ziurtagiriaren probak, Segurtasun probak, Eskalatze probak, Datuak Nodoak probatzea eta Azalpena egiaztatzea. , Askatu probak

Hadoop Testing Professional-en rolak eta erantzukizunak

Betebeharra, proba-estimazioa prestatzea, proba-kasuak, proba-datuak, proba-ohearen sorrera, test-exekuzioa, akatsen berrikuspena, errekuperazio defizita, eguneroko txostenaren entrega, proba amaitzea, ETL probak etapa guztietan (HDFS, Hive, HBASE). sarrera (erregistroak / fitxategiak / erregistroak, eta abar) sqoop / flume-ean sartuz, datuen egiaztapenarekin, Birkonbilerarekin, Erabiltzaileen Baimenarekin eta Autentifikazioen azterketekin (Taldeak, Erabiltzaileak, Pribilegioak, eta abar) itxiera horiek, akats guztiak finkatzea eta akats txostenak sortzea, Core Hadoop-en eginbide eta gaitasun berrien balidazioa.

Framework Programak Maparen eta Murrizketen Programen Probak egiteko MR Unitatea deitu du

Jakinarazi akatsak garapen-taldeari edo kudeatzaileei eta itxiera gidatzeko, akats guztiak finkatzeko eta akatsen txostenak sortzeko, MR-ko Unitateko azterketarako Esparrua sortzeko arduraduna Map-Reduce programak probatzeko.

Unitate probak

Automatizazio saiakuntza OOZIE erabiliz, datuen baliozkotzea kontsulten hazkundearen tresna erabiliz.

Proba Egikaritzea

HDFSren bertsioaren proba proba, Test automatizazioa eta emaitza

Proba Plana Estrategia eta idazketa Proba kasuak Hadoop aplikazioa probatzeko

Nola instalatu eta konfiguratu probatu

Enplegua eta Ziurtapen Laguntzarako

Cloudera ziurtagiria Aholkuak eta Orientazioa eta Mock Elkarrizketa prestatzea, garapen praktikoa aholkuak eta teknikak

Mesedez idatzi gurekin at info@itstechschool.com eta jarri harremanetan gurekin + 91-9870480053 ikastaroaren prezioa eta ziurtapenaren kostua, ordutegia eta kokapena

Utzi kontsulta bat

Prestakuntza ikastaro hau biak garbitzeko diseinatuta dago Cloudera Spark eta Hadoop Garatzaileen Ziurtagiria (CCA175) azterketa eta Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) azterketa gainditu. Prestakuntza ikastaroaren edukiak bi ziurtapen programekin bat egiten du eta ziurtagiriaren azterketa hauek garbitu eta hobetzen laguntzen dizu MNC goian.

Prestakuntza honen zati gisa, benetako mundu mailako industria-esparruan inplikazio izugarriak dituzten proiektuak eta zereginak egongo dira denbora errealean.

Prestakuntza programa honen amaieran, azterketen azterketek eskatzen dituzten galderei buruzko informazioa modu egokian islatuko dute eta egiaztapenen gaineko azterketak hobeto markatzen lagunduko dizu.

ITS Ikastaroaren amaierako ziurtagiria Proiektuaren lana amaituko da (adituen berrikuspenean) eta gutxienez 60% markak puntuazioan lortutakoan. Intellipaat ziurtagiria ongi ezagutzen da Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware bezalako 80 + MNC gailuetan.

Informazio gehiago nahi izanez gero Jarri gurekin harremanetan.


Reviews




KEYWORDS BILAKETA DOAN

  • Big Data Hadoop entrenamendua gurgaonen
  • Big Data Hadoop ziurtagiriaren kostua Gurgaonen
  • Institute for Big Data Hadoop in Gurgaon
  • Big Data Hadoop Gurgaonen
  • Big Data Hadoop ziurtagiria gurgaonen
  • Big Data Hadoop ikastaroa Gurgaon-en
  • Big Data Hadoop Training Online onenaren onena
  • Big Data Hadoop prestakuntza