TypeClassroom Training
REGISTER
grutte data hatoop sertifisearring kursus

Grutte data Hadoop Sertifikaasje Course & Training

Oersicht

Audienz en foarwerpen

Course Outline

Schedule & Fees

Certification

Grutte data Hadoop Sertifikaasje Course Oersjoch

It is in wiidweidige training fan Hadoop Big Data dy't ûntwikkele is troch yndustry-eksperts, om't de hjoeddeistige bedriuwsfieringskomplaren beskôgje om gewicht te learen op grutte gegevens en Hadoop-modules. Dit is in yndustry erkend Big Data sertifikaasje opliedingskursus dy't in kombinaasje fan de trainingen yn Hadoop-ûntwikkelders, Hadoop-behearder, Hadoop-testen en analytiken is. Dit Cloudera Hadoop-training sil jo meitsje om grutte data-sertifikaasje te heljen.

doelstellingen

  • Master fundamentals fan Hadoop 2.7 en YARN en skriuwe applikaasjes mei har
  • Opset Pseudo-node en Multi-node-kluster op Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Lear Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib skriuwen Sparkapplikaasjes
  • Master-hadoop-administraasjeaktiviteiten lykas klusterbehear, kontrôle, administraasje en troubleshooting
  • Konfigurearjen fan ETL-arken lykas Pentaho / Talend om te wurkjen mei MapReduce, Hive, Pig, etc
  • Detailed vergelyk van Big Data analytics
  • Hadoop testet applikaasjes mei help fan MR Unit en oare automatisearrings ark.
  • Wurkje mei Avro data formaten
  • Praktyk realistyske projekten mei Hadoop en Apache Spark
  • Wite ynrjochte om grutte data Hadoop sertifikaasje te heljen.

Doelgroep

  • Programmeringûntwikkelers en systemadministrators
  • Erfreone wurknimmers, projektmanager
  • Grutte DataHadoop-ûntwikkelders earbiedigje om oare vertikaasjes te learen lykas Testing, Analytics, Administration
  • Mainframe-profesjonals, arsjitekten en testen professionals
  • Bedriuwsynformaasje, Data Warehousing en Analytics Professionals
  • Graduaten, ûnderwizers dy't echt leare om de lêste grutte technology te learen, kinne dizze online-opliedings fan 'e Big Data Hadoop Certification nimme

dy talittingseasken pleatst

  • Der is gjin foardielen nedich om dizze grutte data-oplieding te nimmen en Master Hadoop te behearskjen. Mar de basis fan UNIX, SQL en Java sil goed wêze. Yn Intellipaat leverje wy komplekse unix- en Java-kursus mei ús Big Data sertifisearingsnûmer om de fereaske feardichheden op te bringen, sadat jo goed binne op jo Hadoop learende paad.

Course Outline Duration: 2 dagen

Ynlieding foar Big Data & Hadoop en har Ecosystem, Kaart Reduzieren en HDFS

What is Big Data, Where Does Hadoop fit into, Hadoop Distributed File System - Replications, Block Size, Secondary Namenode, High Availability, Understanding YARN - ResourceManager, NodeManager, Difference between 1.x and 2.x

Hadoop ynstallaasje & opset

Hadoop 2.x Cluster-arsjitektuer, Federaasje en Hoge beskikber, In typyske produksjecluster opset, Hadoop Cluster modellen, Hadoop Shell kommando's, Hadoop 2.x konfiguraasjetriemmen, Cloudera Single node cluster

Djiptaif yn panreduce

Hoe't Mapreduce wurket, hoe Reduzer wurket, hoe't Treiber wurket, Kombiners, Partitioners, Inputformaten, Utfierfoarmen, Shuffle en sorte, Mapside Joins, Redireiding Side Joins, MRUnit, Distributed Cache

Labearings:

Arbeid mei HDFS, Writing WordCount Programma, Skriuwe oanpaste partitioner, Mapreduce mei Combiner, Map Side Join, Soargje Side Side, Unit Testing Mapreduce, Laad Mapreduce yn LocalJobRunner Mode

Grafykprobleeming

Wat is grafyk, grafykfertsjintwurdiging, breedste earste sykopdata algoritme, grafere representaasje fan map redigje, hoe't it grafyk algoritme te dwaan is,

    Bewurkje 1: Beweegje 2: Beweech 3:

Detailed ferstean fan Pig

A. Yntroduksje nei Pig

Understanding Apache Pig, de funksjes, ferskate gebrûk en learje om mei Pig ynterakt te meitsjen

B. Deploy fan Pig foar gegevens analyse

De syntaksis fan Pig Latyn, de ferskillende definysjes, data sortearje en filterje, datatypen, deploy Pig foar ETL, gegevens laden, skema besjen, fjildôffiningen, funksjes brûke faak brûkt.

C. Pig foar komplekse dataferwurking

Ferskate datatypen ynklusyf nêst en komplekse, ferwurkingsgegevens mei Pig, groeperdata iteraasje, praktyske oefening

D. Dûbele multi-dataset operaasjes útfiere

Dates set jo gearfetsje, data-splitting, ferskate metoaden foar data set kombinearjen, set operaasjes, hantlieding

E. Ferhierlikjen fan Pig

Understanding user-defined functions, performing data processing with other languages, import and macros, using streaming and UDFs to extend pig, practical exercises

F. Pig Jobs

Wurkje mei echte datasken wêrby't Walmart en Elektronike Keunst as gefal fan stúdzje

Detailed ferstean fan Hive

A. Hive ynlieding

Understanding Hive, tradisjonele databaseferbining mei Hive, Pig en Hive fergeliking, it bewarjen fan gegevens yn Hive en Hive schema, Hive ynteraksje en ferskate gebrûk fan gefallen fan Hive

B. Hive foar relaasje-analyze

Understanding Hiveql, basisyteks, de ferskate tabellen en databases, datatypen, data set jogean, ferskate ynboude funksjes, it ynstellen fan Hive queries oer skripts, shell en Hue.

C. Datenbehear mei Hive

De ferskate databases, it meitsjen fan databases, gegevens formaten yn Hive, data modeling, Hive-managed tabellen, sels-behearde tabellen, data laden, wizigingen fan database en tabellen, fersifeling fan fraach, resultaat opslaan fan queries, data access control, mei Hive, Hive Metastore en Thrift-tsjinner.

D. Optimisaasje fan Hive

Learen fan prestaasjes fan query, gegevensynformaasje, partitioning en bucketing

E. Ferwiderje Hive

It ynstellen fan brûkte define funksjes foar it ferwiderjen fan Hive

F. Hannelingen op eksercises - wurkje mei grutte gegevensbestannen en wiidweidige querying

It ynheljen fan Hive foar heule voluminten fan gegevensbestannen en grutte bedragen fan querying

G. UDF, queryoptimaasje

Wurkje útwreide mei User Defined Queries, learje hoe't jo query optimisearje, ferskate metoades om performing tuning te dwaan.

Impala

A. Ynlieding by Impala

Wat is Impala ?, hoe Impala Differs út Hive en Pig, hoe Impala bestiet út relaasje-databases, beheinen en takomstige rigels, gebrûk fan de Impala-shell

B. Choosing the Best (Hive, Pig, Impala)

C. Modeling en ferwizing data mei Impala en Hive

Data Storage-oersicht, Databases en Tabelken meitsje, Daten yn tabellen laden, HCatalog, Impala Metadata-caching

D. Databanking

Partisipaasje Oersjoch, Partitioning yn Impala en Hive

(AVRO) data formaten

Selektearje in triemformaat, triemtafel foar triemformaten, Avro-skema's, Avro brûke by Hive en Sqoop, Avro Schema Evolúsje, kompensaasje

Yntroduksje nei Hbase-arsjitektuer

Wat is Hbase, wêr't it past, wat is NOSQL

Apache Spark

A. Wêrom Spark? Wurkje mei Spark en Hadoop Distributed File System

Wat is Spark, fergeliking tusken Spark en Hadoop, Komponinten fan Spark

B. Sparkomponinten, Common Spark Algoritme-Iterative Algoritme, Graph Analysis, Masinelearjen

Apache Spark- Yntroduksje, Konsistinsje, beskikberens, Partition, Unified Stack Spark, Spark Komponinten, Skolding foarbyld, mahout, stoarm, grafyk

C. Rinnen sparkje op in kluster, Spark Applications skriuwend mei Python, Java, Scala

Spesjaal foar python-ekspresje, ynstallearje fan in funksje, Explain-triemprogramma, Eksperimintearjend ferbân mei foarbyld, Define weakly typearre fariabele, Kombineas scala en java, ferklearje parallulearje en distribúsje., Ekspiterje hokker trait, Ferplette hegerderfunksje as foarbyld, Define OFI Scheduler, Advokaten fan Spark, Foarbyld fan Lamda, brûkend spark, Explain Mapreduce mei foarbyld

Hadoop Cluster opsetten en útfiere map feroarje Jobs

Multi Node Cluster ynstallaasje mei gebrûk Amazon AmazonXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Wichtich projekt - Soargje alles meiinoar en ferbine punten

It sammele it allegear en ferbine punten, wurkje mei grutte data sets, Steps belutsen by it analysearjen fan grutte gegevens

ETL-ferbining mei Hadoop-ekosysteem

Hoe't ETL-arken wurkje yn 'e grutte data-yndustry, ferbine mei HDFS fan ETL-ark en ferpleatse gegevens fan lokale systeem nei HDFS, Bewegingsgegevens fan DBMS nei HDFS, wurkje mei hive mei ETL-ark, map oanmeitsje Reduzje job yn ETL-ark, PoC jout grutte datayntegraasje mei ETL-ark.

Cluster konfiguraasje

Konfiguraasje-oersicht en wichtige konfiguraasjetriem, konfiguraasjeparameters en wearden, HDFS-parameters, MapReduce-parameters, Hadoop-omjouwing ynstellings, konfiguraasjemodule 'Include' en 'Exclude', Lab: MapReduce Performance Tuning

Bestjoer en ûnderhâld

Nammeodus / Datanode triemtekenstruktueren en triemmen, triemsysteemôfbylding en Bewurkje log, The Checkpoint-proseduere, nammeoade-fout en werhellingsproseduere, feilige modus, metadata en data-reservekopy, potensjele problemen en oplossings / wat te sykjen, knoppen tafoegje en te wiskjen, Lab: MapReduce bestannen fan triemsysteem

Monitoring en troubleshooting

Bêste praktiken fan it kontrolearjen fan in kluster, Gebrûk fan logs en stapke-spoaren foar kontrôle en troubleshooting, Mei help fan Open-Source-ark om de kluster te kontrolearjen

Jobscheduler: Kaart omtinken te meitsjen foar jobbeheining

Wizigje fan Jobs op deselde kluster, FIFO-Schedule, Fair Scheduler en har konfiguraasje

Multi Node Cluster ynstellings en rinnende map ferrassje Jobs op Amazon Ec2

Multi Node Cluster ynstallaasje mei gebrûk Amazon AmazonXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Yntroduksje, ZOOKEEPER gebrûk fan gefallen, ZOOKEEPER Tsjinsten, ZOOKEEPER gegevens model, Znodes en syn soarten, Znodes operaasjes, Znodes watches, Znodes lêze en skriuwt, Consistency Guarantees, Clusterbehear, Leaderwet, Distributed Exclusive Lock, Wichtige punten

Advance Oozie

Wêrom Oozie ?, Ynstallaasje fan Oozie, Oefening fan in foarbyld, Oozie- workflowmotor, Foarbyld M / R-aksje, Wurdtallen foarbyld, Workflow-tapassing, Workflow-yntsjinjen, Workflow-oerienkommingen, Oozie-wurktriere, Oozie-feiligens, wêrom Oozie-befeiliging? , Multy-hanthavening en skalberens, tiidline fan Oozie-funksje, Coordinator, Bundle, Lagen fan abstraksje, Arsjitektuer, brûkbere kaaien 1: tiid triggers, brûke case 2: gegevens en tiidriters, brûke case 3:

Advance Flume

Oersjoch fan Apache Flume, Fysike ferwurde data-boarnen, feroarjen fan struktuer fan gegevens, Closer look, Anatomy of Flume, Core-konsepten, Event, Clients, Aginten, Boarne, Channels, Sinks, Interceptors, Channel selector, Sink processor, Data ingest, Agent pipeline , Transaksjoneel gegevensferoaring, Routing en werplikearjen, Wêrom kanalen ?, Brûk case-log aggregaasje, Flume-agint taheakje, Ferwiderjen fan in server-fermogen, Data volume per agent, Foarbyld beskriuwt in single-node-flume-ynstallaasje

Advint HUE

HUE yndruk, HUE ekosysteem, wat is HUE ?, HUE echte wrâldferheging, Advanties fan HUE, hoe't jo gegevens yn File Browser ynlade ?, besykje de ynhâld, yntegrearjen fan brûkers, yntegrearjen fan HDFS, fundamentalen fan HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA-oersicht: Tafoegje, brûkersbehearder fan Impala: Oersjoch, brûkersbehearder fan Impala: SQL, brûkersicht fan Impala: Apache HBase, Impala-arsjitektuer, Impala-state-winkel, Impala-katalogus tsjinst, Query-útfieringsfaze,

Hadoop tapassing testen

Wêrom it toetsen is wichtich, Testing fan in ienheid, Yntegraasjeprotest, Prestaasjesproblemen, Diagnostyk, Nachtlik QA-test, Benchmark en ein-tocht-test, Funksjonele toetsen, Release-sertifikaasjeprotest, Feiligensproblemen, Skalabilitearjen, Inkommensjen en ôfbringjen fan dataknoten Testen, Reliabiliteitstests , Fersykje testen

Rollen en ferantwurdlikheden fan Hadoop Testing Professional

Understanding the Requirement, tarieding fan de Testing Estimaasje, Testêzen, Testdatum, Testbeseitsing, Testfoarsjenning, Defektberjochting, Defektwetst, Tydlike rapportaazjeferliening, Testbefoardering, ETL-testy op elke poadium (HDFS, HIVE, HBASE) wylst It laden fan de ynfier (logs / bestannen / registers ensfh.) mei gebrûk fan sqoop / flume wêrby't bepaald, mar net beheind is foar gegevensbestjoeren, ferwidering, brûkerberjochten en autentikaasje-testen (groepen, brûkers, privileezjes ensfh.), ûntfange defekten nei it ûntwikkelteam of manager en rydbewiis harren om te sluten, Ferbiede alle defekten en fereasket rapporten, Validearjen fan nije funksje en problemen yn Core Hadoop.

Framework hjit MR Unit foar Testen fan Map-Reduzearje Programma's

Rapportearje defekten nei it ûntwikkelteam of manager en ferwiderje har om te sluten, konsolidearje alle defekten en ferfange rapporten, ferantwurding foar it meitsjen fan in testrogramma hjitte MR Unit foar testen fan Map-Programma fergrutsje.

Unit Testing

Automatisearjende testen mei de OOZIE, Dwaandevalidaasje mei help fan it query-surge tool.

Testútfiering

Testplan foar HDFS-upgrade, testautomaasje en resultaat

Testplan Strategy en skriuwen Test Cases foar it testen fan Hadoop-tapassing

Hoe kinne jo ynstallearje en ynstelle

Job en sertifikaasje stipe

Cloudera-sertifikaasje tips en ynlieding en mockinterview foar tarieding, praktyske ûntwikkeling tips en techniken

Skriuw jo by ús op info@itstechschool.com & kontaktje ús by + 91-9870480053 foar de kursuspriis en sertifikaatkosten, skema en lokaasje

Drop Us in Query

Dizze opliedingstreek is ûntwikkele om jo beide helder te heljen Cloudera Spark en Hadoop Developer Certification (CCA175) eksamen en Cloudera sertifisearre administraasje foar Apache Hadoop (CCAH) eksamen. De folsleine opliedings fan kursussen is yn oerienstimming mei dizze twa sertifikaasjeprogramma's en helpt jo dizze sertifikaasje-eksamens mei maklik te meitsjen en de bêste wurken yn 'e top MNC's te krijen.

As part fan dizze oplieding wurkje jo oan echte tyd-projekten en opdrachten dy't immens ymplikaasjes hawwe yn 'e echte wrâld-yndustriële senario, sadat jo jo karrieren maklik slaan kinne.

Oan 'e ein fan dit treningsprogramma sille ek quizzes wêze dy't de soarte fragen freegje dy't frege binne yn' e betreffende sertifisearringskontrôles en helpt jo better marken yn sertifikaatekseks te skriuwen.

ITS-kursus-kompetysje-sertifikaat sil op 'e komplekse fan projekt wurkje (op ekspertreau) en op it stuit fan minimaal 60% marks yn it quiz. Intellipaat-sertifikaasje is goed erkend yn top 80 + MNC's lykas Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, ensfh.

Foar mear ynfo leuk Kontakt mei ús opnimme.


Resinsjes