પ્રકારવર્ગખંડ તાલીમ
નોંધણી

મોટા ડેટા હૂડ સર્ટિફિકેશન કોર્સ

મોટા ડેટા Hadoop સર્ટિફિકેશન કોર્સ અને તાલીમ

ઝાંખી

પ્રેક્ષકો અને પૂર્વજરૂરીયાતો

કોર્સ રૂપરેખા

સૂચિ અને ફી

પ્રમાણન

બિગ ડેટા Hadoop સર્ટિફિકેશન કોર્સ ઝાંખી

તે વિશાળ ડેટા અને Hadoop મોડ્યુલ્સ પર ઊંડાણવાળી શિક્ષણ પૂરું પાડવા માટે ઉદ્યોગ ઉદ્યોગ નિષ્ણાતો દ્વારા રચાયેલ વ્યાપક Hadoop મોટા ડેટા તાલીમ અભ્યાસક્રમ છે. આ ઔદ્યોગિક માન્યતાપ્રાપ્ત મોટા ડેટા સર્ટિફિકેટ તાલીમ અભ્યાસક્રમ છે જે હડુપ ડેવલપર, હડૉપ એડમિનિસ્ટ્રેટર, હડોપ પરીક્ષણ અને એનાલિટિક્સમાં તાલીમ અભ્યાસક્રમોનું મિશ્રણ છે. આ ક્લોડેરા Hadoop તાલીમ તમે મોટા માહિતી પ્રમાણપત્ર સાફ કરવા માટે તૈયાર કરશે.

ઉદ્દેશો

  • Hadoop 2.7 અને YARN ના માસ્ટર ફંડામેન્ટલ્સ અને તેમને ઉપયોગ કરીને કાર્યક્રમો લખો
  • એમેઝોન EC2 પર સ્યુડો નોડ અને મલ્ટી નોડ ક્લસ્ટર સેટ કરી રહ્યું છે
  • માસ્ટર એચડીએફએસ, મેપરેડ્યુસ, મધપૂડો, ડુક્કર, ઓઝી, સ્કૂપ, ફ્લુમ, ઝૂકીપર, એચબેઝ
  • સ્પાર્ક, સ્પાર્ક RDD, ગ્રાફક્સ, એમએલલિબ લખવા સ્પાર્ક એપ્લિકેશન્સ જાણો
  • ક્લસ્ટર મેનેજિંગ, મોનીટરીંગ, એડમિનિસ્ટ્રેશન અને મુશ્કેલીનિવારણ જેવી માસ્ટર હડોપ વહીવટી પ્રવૃત્તિઓ
  • મેટાપ્રોડ્યુસ, મધપૂડો, ડુક્કર, વગેરે સાથે કામ કરવા માટે પેન્ટાહો / ટેલેન્ડ જેવી ઇટીએલ સાધનો ગોઠવી રહ્યા છે
  • મોટા ડેટા એનાલિટિક્સની વિગતવાર સમજ
  • એમડી યુનિટ અને અન્ય ઓટોમેશન સાધનોનો ઉપયોગ કરીને Hadoop પરીક્ષણ કાર્યક્રમો.
  • એવરો ડેટા બંધારણો સાથે કામ કરો
  • Hadoop અને અપાચે સ્પાર્કનો ઉપયોગ કરીને વાસ્તવિક જીવનના પ્રાયોજનાઓનું સંચાલન કરો
  • મોટા ડેટા હડોપ પ્રમાણનને સાફ કરવા સજ્જ રહો.

ધારેલા પ્રેક્ષકો

  • પ્રોગ્રામિંગ ડેવલપર્સ અને સિસ્ટમ સંચાલકો
  • અનુભવી કાર્યશીલ વ્યાવસાયિકો, પ્રોજેક્ટ મેનેજર
  • મોટા ડેટાહાડોપ ડેવલપર્સ અન્ય વર્ટિકલ્સ જેમ કે ટેસ્ટિંગ, ઍનલિટિક્સ, એડમિનિસ્ટ્રેશન શીખવા આતુર છે
  • મેઇનફ્રેમ પ્રોફેશનલ્સ, આર્કિટેક્ટ અને ટેસ્ટિંગ પ્રોફેશનલ્સ
  • વ્યાપાર ઇન્ટેલિજન્સ, ડેટા વેરહાઉસીંગ અને ઍનલિટિક્સ પ્રોફેશનલ્સ
  • ગ્રેજ્યુએટ્સ, અંડરગ્રેજ્યુએટ, નવીનતમ બીગ ડેટા ટેકનોલોજી જાણવા આતુર છે, આ બીગ ડેટા હડોપ સર્ટિફિકેશન ઑનલાઇન તાલીમ લઈ શકે છે

પૂર્વજરૂરીયાતો

  • આ મોટા ડેટા તાલીમ લેવા અને હડીપૉને માસ્ટ કરવા માટે કોઈ પૂર્વ-આવશ્યકતા નથી. પરંતુ યુનિક્સ, એસક્યુએલ અને જાવાની મૂળભૂત બાબતો સારી રહેશે. ઇન્ટ્લીલીપાટ પર, અમે આવશ્યક કુશળતાને બ્રશ અપ કરવા માટે અમારા મોટા ડેટા સર્ટિફિકેટ તાલીમ સાથે સ્તુત્ય યુનિક્સ અને જાવા અભ્યાસક્રમ પ્રદાન કરીએ છીએ કે જેથી તમે હડીપ લર્નિંગ પથ પર સારી છો.

Course Outline Duration: 2 Days

બિગ ડેટા એન્ડ હેડોપ અને તેની ઇકોસિસ્ટમના પરિચય, નકશો ઘટાડો અને એચડીએફએસ

મોટા ડેટા શું છે, Hadoop કેવી રીતે ફિટ છે, Hadoop વિતરણ થયેલ ફાઇલ સિસ્ટમ - રિપ્લેક્શન્સ, બ્લોક સાઈઝ, સેકન્ડરી નામેડોડે, ઉચ્ચ ઉપલબ્ધતા, સમજણ યાર્ન - રિસોર્સ મેનેજર, નોડ મેનેજર, 1.x અને 2.x વચ્ચે તફાવત

Hadoop સ્થાપન અને સેટઅપ

Hadoop 2.x ક્લસ્ટર આર્કિટેક્ચર, ફેડરેશન અને ઉચ્ચ ઉપલબ્ધતા, લાક્ષણિક ઉત્પાદન ક્લસ્ટર સેટઅપ, હડોપ ક્લસ્ટર મોડ્સ, સામાન્ય હડોપ શેલ આદેશો, હડોપ 2.x રૂપરેખાંકન ફાઈલો, ક્લોડેરા સિંગલ નોડ ક્લસ્ટર

મૅપિરાડોમાં ડીપ ડાઇવ

કેવી રીતે કામ કરે છે, કેવી રીતે રીડુસ્ટર કામ કરે છે, કેવી રીતે ડ્રાઈવર કામ કરે છે, કોમ્બિનર્સ, પાર્ટીશનર્સ, ઇનપુટ ફોર્મેટ્સ, આઉટપુટ ફોર્મેટ્સ, શફલ અને સૉર્ટ, નકશામાં જોડાય છે, સાઇડ જોડાય છે, MRUnit, Distributed Cache

લેબ વ્યાયામ:

એચડીએફએસ સાથે કામ કરવું, વર્ડકાઉટ પ્રોગ્રામ લખવું, કસ્ટમ પાર્ટિશનર લખવું, કોમ્બિનર સાથે મેપ્રેટ, મેપ સાઇડ જોડાઓ, સાઇડ જોડાય છે, યુનિટ ટેસ્ટિંગ મેપ્રેડોસ, સ્થાનિકજૉબરનર મોડમાં મેડ્રીડ ચલાવવું

ગ્રાફ સમસ્યા ઉકેલવા

ગ્રાફ, ગ્રાફ પ્રતિનિધિત્વ, વિસ્તૃત પ્રથમ શોધ એલ્ગોરિધમ, નકશોના ઘટાડાનો ગ્રાફ પ્રતિનિધિત્વ, ગ્રાફ ઍલ્ગોરિધમ કેવી રીતે કરવું, ગ્રાફ નકશાનું ઉદાહરણ ઘટાડવા,

    1 કસરત કરો: 2 વ્યાયામ: 3 વ્યાયામ:

પિગની વિગતવાર સમજ

પિગ પરિચય

અપાચે પિગની સમજ, લક્ષણો, વિવિધ ઉપયોગો અને ડુક્કર સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાનું શીખવું

બી. માહિતી વિશ્લેષણ માટે પિગ જમાવવા

પિગ લેટિનની સિન્ટેક્સ, વિવિધ વ્યાખ્યાઓ, ડેટા સૉર્ટ અને ફિલ્ટર, ડેટા પ્રકારો, ઇટીએલ માટે પિગ જમાવવા, ડેટા લોડિંગ, સ્કિમા જોવાથી, ક્ષેત્રની વ્યાખ્યાઓ, સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા કાર્યો.

સી. પિગ જટિલ ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે

પુનરાવર્તિત અને સંકુલ સહિત વિવિધ ડેટા પ્રકારો, ડુક્કર, જૂથ કરેલ માહિતી પુનરાવર્તન, વ્યવહારુ કસરત સાથે પ્રક્રિયા ડેટા

D. Performing multi-dataset operations

ડેટા સેટ જોડાવવાનું, ડેટા સેટ વિભાજન, ડેટા સેટિંગ માટે વિવિધ પદ્ધતિઓ, સેટ ઓપરેશન, હૅન્ડ-ઓન ​​કસરત

ઇ. વિસ્તરે પિગ

પિગ, પ્રાયોગિક કસરતોને વિસ્તૃત કરવા માટે સ્ટ્રિમિંગ અને યુડીએફ્સનો ઉપયોગ કરીને અન્ય ભાષા, આયાત અને મેક્રો સાથે ડેટા પ્રોસેસિંગ કરવું

એફ. પિગ જોબ્સ

કેસ સ્ટડી તરીકે વોલમાર્ટ અને ઇલેક્ટ્રોનિક આર્ટ્સને સંલગ્ન વાસ્તવિક ડેટા સમૂહો સાથે કામ કરવું

મધપૂડોની વિગતવાર સમજ

એ મધપૂડો પરિચય

મધપૂડો, મધપૂડો, ડુક્કર અને મધપૂડોની તુલના સાથે પરંપરાગત ડેટાબેઝ સરખામણી, મધપૂડો અને મધપૂડો પદ્ધતિમાં સંગ્રહિત ડેટા, મધપૂડો ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને મધપૂડોના વિવિધ ઉપયોગના કિસ્સાઓ

બી. સંબંધી માહિતી વિશ્લેષણ માટે મધપૂડો

HiveQL, મૂળભૂત વાક્યરચના, વિવિધ કોષ્ટકો અને ડેટાબેસેસ, ડેટા પ્રકારો, ડેટા સેટ જોડાવા, સ્ક્રિપ્ટ, શેલ અને હ્યુ પર મધપૂડો ક્વેરીઝની ગોઠવણી, વિવિધ બિલ્ટ-ઇન વિધેયોને સમજવું.

સી. મધપૂડો સાથે ડેટા મેનેજમેન્ટ

વિવિધ ડેટાબેઝો, ડેટાબેઝની રચના, મધપૂડોમાં ડેટા ફોરમેટ, ડેટા મોડેલિંગ, હિવ-મેનેજ્ડ કોષ્ટકો, સેલ્ફ-મેનેજ્ડ ટેબલ્સ, ડેટા લોડિંગ, ડેટાબેઝ અને ટેબલ્સ બદલતા, દૃશ્યો સાથે ક્વેરી સરળતા, ક્વેરીઝના ડેટા સ્ટોર કરવા, ડેટા એક્સેસ કન્ટ્રોલ, ડેટા મેનેજિંગ મધપૂડો, હાઇવ મેટાસ્ટોર અને થ્રીફ્ટ સર્વર સાથે.

ડી. હાઇપ ઓફ ઓપ્ટિમાઇઝેશન

ક્વેરી, ડેટા ઈન્ડેક્ષિંગ, પાર્ટીશનિંગ અને બકેટિંગનું પ્રદર્શન કરવું

ઇ. વિસ્તરણ મધપૂડો

મધપૂડો વિસ્તરે તે માટે વપરાશકર્તા વ્યાખ્યાયિત કાર્યો જમાવવા

એક્સ. વ્યાયામ પર હાથ - મોટા ડેટા સમૂહો અને વ્યાપક ક્વેરીંગ સાથે કામ કરવું

ડેટા સમૂહોના વિશાળ ગ્રંથો અને મોટા પ્રમાણમાં ક્વેરીંગ માટે મધપૂડો જમાવવા

જી. યુડીએફ, ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન

વપરાશકર્તા નિર્ધારિત ક્વેરીઝ સાથે વ્યાપક રીતે કામ કરવું, ક્વેરીઝ ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું, પ્રભાવ ટ્યુનિંગ કરવા માટેની વિવિધ પદ્ધતિઓ કેવી રીતે શીખી શકાય.

ઇમ્પાલા

એ. ઇમ્પેલા પરિચય

Impala શું છે, કેવી રીતે Impala મધપૂડા અને ડુક્કર અલગ પડે છે, હાઉ Impala રીલેશનલ ડેટાબેસેસ અલગ, મર્યાદાઓ અને ભવિષ્ય દિશા, Impala શેલ મદદથી

B. શ્રેષ્ઠ પસંદ કરી રહ્યા છે (મધપૂડો, પિગ, ઇમ્પાલા)

સી. ઇમ્પાલા અને મધપૂડો સાથેના મોડેલિંગ અને મેનેજિંગ ડેટા

માહિતી સંગ્રહ ઝાંખી, ડેટાબેસેસ અને કોષ્ટકો બનાવી, કોષ્ટકો માં ડેટા લોડ કરી રહ્યું છે, HCatalog, Impala મેટાડેટા કેશીંગ

ડી. ડેટા પાર્ટિશનિંગ

પાર્ટીશનિંગ ઝાંખી, ઇમ્પેલા અને મધપૂડોમાં પાર્ટીશન

(એવ્રો) ડેટા ફોર્મેટ્સ

ફાઇલ ફોર્મેટ, ફાઇલ ફોર્મેટ્સ, એવરો સ્કીમાઝ, એવ્રો સાથે હિવ અને સ્ક્વો, એવ્રો સ્કિમા ઇવોલ્યુશન, કમ્પ્રેશન

Hbase આર્કીટેક્ચર પરિચય

Hbase શું છે, જ્યાં તે બંધબેસે છે, NOSQL શું છે

અપાચે સ્પાર્ક

શા માટે સ્પાર્ક? સ્પાર્ક અને હડોપ વિતરણ થયેલ ફાઇલ સિસ્ટમ સાથે કામ કરવું

સ્પાર્ક શું છે, સ્પાર્ક અને હડોપ વચ્ચેની સરખામણી, સ્પાર્કના ઘટકો

બી સ્પાર્ક ઘટકો, સામાન્ય સ્પાર્ક ઍલ્ગોરિધમ્સ-ઇક્વેટરીંગ એલ્ગોરિધમ્સ, ગ્રાફ એનાલિસિસ, મશીન લર્નિંગ

અપાચે સ્પાર્ક- પરિચય, સુસંગતતા, ઉપલબ્ધતા, પાર્ટીશન, યુનિફાઇડ સ્ટેક સ્પાર્ક, સ્પાર્ક ઘટકો, સ્કૅડીંગ ઉદાહરણ, મહોઉટ, તોફાન, ગ્રાફ

સી. ક્લસ્ટર પર ચાલી રહેલ સ્પાર્ક, Python, Java, Scala નો ઉપયોગ કરીને સ્પાર્ક એપ્લિકેશન્સ લખવાનું

ઉદાહરણ અજમાવો, સ્પાર્ક સ્થાપિત કરો, ડ્રાઇવર પ્રોગ્રામ સમજાવો, ઉદાહરણ તરીકે સ્પાર્ક સંદર્ભ સમજાવીને, નબળું ટાઇપ કરેલ ચલ વ્યાખ્યાયિત કરો, સ્ક્લા અને જાવાને એકીકૃત રીતે જોડો, એકીકૃત અને વિતરણ સમજાવે છે., લક્ષણ શું છે તે સમજાવો, ઉદાહરણ તરીકે ઉચ્ચ ક્રમમાં વિધેય સમજાવો, Define OFI સુનિશ્ચિત, સ્પાર્કના ફાયદા, સ્પાર્કનો ઉપયોગ કરીને લમ્ડાનું ઉદાહરણ, ઉદાહરણ તરીકે મેપ્રીક્યુસ સમજાવી

Hadoop ક્લસ્ટર સેટઅપ અને ચાલી રહેલ નકશો નોકરીઓ ઘટાડો

એમેઝોન એક્ક્ટેક્સના ઉપયોગથી મલ્ટિ નોડ ક્લસ્ટર સેટઅપ - 2 નોડ ક્લસ્ટર સેટઅપ બનાવવું, ક્લસ્ટર પર નકશા ઘટાડો નોકરીઓ

મુખ્ય પ્રોજેક્ટ - તે બધાને એક સાથે અને કનેક્ટિંગ બિંદુઓને મૂકો

તે બધાને એક સાથે અને કનેક્ટિંગ બિંદુઓ, મોટા ડેટા સમૂહો સાથે કામ કરવું, મોટા ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટેનાં પગલાં

Hadoop ઇકોસિસ્ટમ સાથે ઇટીએલ કનેક્ટિવિટી

ઇટીએલ સાધનો મોટા માહિતી ઉદ્યોગમાં કેવી રીતે કામ કરે છે, ઇટીએલ સાધનથી એચડીએફએસથી કનેક્ટ કરે છે અને સ્થાનિક સિસ્ટમમાંથી એચડીએફએસ ડેટા ખસેડી રહ્યા છે, ડીબીએમએસથી એચડીએફએસ ડેટા ખસેડી રહ્યા છે, ઇટીએલ ટૂલ સાથે હિવિંગ સાથે કામ કરવું, ઇટીએલ ટૂલમાં નકશા ઘટાડવું નોકરી બનાવવી, ETL અંત PoC ઇટીએલ ટૂલ સાથે મોટું ડેટા ઇન્ટિગ્રેશન દર્શાવે છે.

ક્લસ્ટર રુપરેખાંકન

રૂપરેખાંકન વિહંગાવલોકન અને મહત્વનું રૂપરેખાંકન ફાઇલ, રૂપરેખાંકન પરિમાણો અને કિંમતો, એચડીએફએસ પરિમાણો મેપ પરિમાણોને ઢંકાઇ, હડુપ પર્યાવરણ સુયોજન, 'શામેલ કરો' અને 'બહાર કાઢો' રૂપરેખાંકન ફાઈલો, લેબ: મેપ રીડુસ પર્ફોર્મન્સ ટ્યુનિંગ

સંચાલન અને જાળવણી

નામેડોડે / ડાટાનેડ ડિરેક્ટરી માળખાં અને ફાઇલો, ફાઈલ સિસ્ટમની છબી અને સંપાદિત કરો લોગ, ચેકપૉઇન્ટ કાર્યવાહી, નેમેનોડ નિષ્ફળતા અને પુનઃપ્રાપ્તિ પ્રક્રિયા, સલામત મોડ, મેટાડેટા અને ડેટા બેકઅપ, સંભવિત સમસ્યાઓ અને ઉકેલો / શોધવું, ગાંઠો ઉમેરવા અને દૂર કરવા, લેબ: MapReduce ફાઈલ સિસ્ટમ પુનઃપ્રાપ્તિ

મોનીટરીંગ અને મુશ્કેલીનિવારણ

ક્લસ્ટરની દેખરેખની શ્રેષ્ઠ રીતો, મોનિટરિંગ અને મુશ્કેલીનિવારણ માટે લોગ અને સ્ટેક ટ્રેસનો ઉપયોગ કરીને, ક્લસ્ટરની દેખરેખ રાખવા માટે ઓપન સોર્સ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવો.

જોબ શેડ્યૂલર: નકશા નોકરી સબમિશન પ્રવાહ ઘટાડે છે

એજ ક્લસ્ટર, ફિફઓ સૂચિ, ફેર સુનિશ્ચિત અને તેની રૂપરેખાંકન પર નોકરીઓ કેવી રીતે સુનિશ્ચિત કરવી

મલ્ટી નોડ ક્લસ્ટર સેટઅપ અને ચાલી રહેલ નકશો એમેઝોન Ec2 પર જોબ્સ ઘટાડે છે

એમેઝોન એક્ક્ટેક્સના ઉપયોગથી મલ્ટિ નોડ ક્લસ્ટર સેટઅપ - 2 નોડ ક્લસ્ટર સેટઅપ બનાવવું, ક્લસ્ટર પર નકશા ઘટાડો નોકરીઓ

ઝુકિપીયર

ZOOKEEPER પરિચય, ZOOKEEPER ઉપયોગનાં કિસ્સાઓ, ઝૂકિપર સેવાના મોડલ, ઝેડોડ્સ અને તેના પ્રકારો, ઝેનોડ્સ ઓપરેશન્સ, ઝેનોડ્સ ઘડિયાળો, ઝેનોડ્સ વાંચે છે અને લખે છે, એકીકરણની બાંયધરીઓ, ક્લસ્ટર મેનેજમેન્ટ, નેતા ચૂંટણી, ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ એક્સક્લુઝિવ લોક, મહત્વના બિંદુઓ

એડવાન્સ ઓઝી

શા માટે Oozie ?, Oozie સ્થાપિત, એક ઉદાહરણ ચાલી, Oozie- વર્કફ્લો એન્જિન, ઉદાહરણ એમ / આર ક્રિયા, શબ્દ સભ્યપદ ઉદાહરણ, વર્કફ્લો એપ્લિકેશન, વર્કફ્લો સબમિશન, વર્કફ્લો રાજ્ય પરિવહન, Oozie જોબ પ્રોસેસિંગ, Oozie સુરક્ષા, શા માટે Oozie સુરક્ષા ?, નોકરી સબમિશન , મલ્ટી ટેનન્સી અને સ્કેલેબિલિટી, ઓઝી નોકરીની સમય રેખા, કોઓર્ડિનેટર, બંડલ, એબ્સ્ટ્રેક્શનની સ્થાપત્યો, આર્કિટેક્ચર, કેસ 1 નો ઉપયોગ કરો: સમયનો ટ્રિગર્સ, કેસ 2 નો ઉપયોગ કરો: ડેટા અને સમય ટ્રિગર્સ, કેસ 3 નો ઉપયોગ કરો: રોલિંગ વિંડો

એડવાન્સ ફ્લોમ

અપાચે ફ્લુમનું વિહંગાવલોકન, ડેટા સ્ત્રોતોનું પરિવર્તન, ડેટાના બંધારણનું બંધારણ, ક્લોઝર લૂક, એનાટોમી ઓફ ફ્લુમ, કોર વિભાવનાઓ, ઇવેન્ટ, ક્લાયન્ટ્સ, એજન્ટ્સ, સોર્સ, ચેનલો, સિંક, ઇન્ટરસેપ્ટર, ચેનલ સિલેક્ટર, સિંક પ્રોસેસર, ડેટા ઈન્જેસ્ટ, એજન્ટ પાઇપલાઇન , ટ્રાન્ઝેક્શનલ ડેટા એક્સચેન્જ, રાઉટીંગ અને રિપ્લેટિંગ, શા માટે ચેનલો ?, કેસનો ઉપયોગ કરો- લોગ એગ્રિગેશન, ફ્લુમ એજન્ટ ઉમેરવાનું, સર્વર ફાર્મનું સંચાલન કરવું, એજન્ટ દીઠ ડેટા વોલ્યુમ, ઉદાહરણ એક નોડ ફ્લુમ જમાવટનું વર્ણન

એડવાન્સ હ્યુ

એચયુ પરિચય, હ્યુ ઇકોસિસ્ટમ, હુઝ શું છે ?, એચઇઇ વાસ્તવિક દુનિયા, એચઇઇના ફાયદા, ફાઇલ બ્રાઉઝરમાં ડેટા કેવી રીતે અપલોડ કરવો ?, સામગ્રી જુઓ, વપરાશકર્તાઓનું સંકલન કરવું, એચડીએફએસનું સંકલન કરવું, હ્યુ ફ્રાન્ન્ટનો ફંડામેન્ટલ્સ

એડવાન્સ ઇમ્પાલા

IMPALA ઝાંખી: ધ્યેયો, ઇમ્પેલાના વપરાશકર્તા દૃષ્ટિકોણ: ઝાંખી, ઇમ્પાલાના વપરાશકર્તા દૃષ્ટિકોણ: એસક્યુએલ, ઇમ્પેલાના વપરાશકર્તા દૃષ્ટિકોણ: અપાચે એચબીઝ, ઇમ્પાલા આર્કીટેક્ચર, ઇમ્પાલા સ્ટેટ સ્ટોર, ઇમ્બાલા સૂચિ સેવા, પ્રશ્ન અમલીકરણ તબક્કાઓ, મધપૂડોની સરખામણી

Hadoop એપ્લિકેશન પરીક્ષણ

ટેસ્ટિંગ મહત્વનું છે, યુનિટ ટેસ્ટિંગ, ઇન્ટિગ્રેશન ટેસ્ટિંગ, પર્ફોર્મન્સ ટેસ્ટિંગ, ડાયગ્નોસ્ટિક્સ, નાઇટલી ક્યુએ ટેસ્ટ, બેન્ચમાર્ક અને એન્ડ ટેસ્ટ અંત, ફંક્શનલ ટેસ્ટિંગ, પ્રકાશન સર્ટિફિકેશન ટેસ્ટિંગ, સિક્યુરિટી ટેસ્ટિંગ, સ્કેલેબિલિટી ટેસ્ટિંગ, કમિશનિંગ અને ડેટા નોડ્સ પરીક્ષણ, , પ્રકાશન પરીક્ષણ

Hadoop પરીક્ષણ વ્યવસાયિક ની ભૂમિકાઓ અને જવાબદારીઓ

જરૂરિયાતની સમજ, ટેસ્ટિંગ એસ્ટીમેશન, ટેસ્ટ કેસો, ટેસ્ટ ડેટા, ટેસ્ટ બેડ સર્જન, ટેસ્ટ એક્ઝેક્યુશન, ડિફેક્ટ રિપોર્ટિંગ, ડિફેક્ટ રીટેસ્ટ, ડેલી સ્ટેટસ રિપોર્ટ ડિલિવરી, ટેસ્ટ સમાપ્તિ, દરેક તબક્કે ઇટીએલ પરીક્ષણ (એચડીએફએસ, HIVE, HBASE) ની તૈયારી એસક્યુઓપી / ફ્લેમનો ઉપયોગ કરીને ઇનપુટ (લોગ્સ / ફાઇલો / રેકોર્ડ્સ વગેરે) લોડ કરી રહ્યા છે જેમાં ડેટા ચકાસણી, સમાધાન, વપરાશકર્તા અધિકૃતતા અને પ્રમાણીકરણ પરીક્ષણ (જૂથો, વપરાશકર્તાઓ, વિશેષાધિકારો વગેરે) સુધી મર્યાદિત નથી પરંતુ વિકાસ ટીમ અથવા મેનેજરને ખામી દર્શાવવી અને ડ્રાઇવિંગ તેમને બંધ કરવા, તમામ ખામીને એકીકૃત કરવા અને ખામી અહેવાલો બનાવવા, કોર હડૉપમાં નવા લક્ષણ અને મુદ્દાઓની ચકાસણી કરવી.

નકશા-ઘટાડવું કાર્યક્રમોના પરીક્ષણ માટે એમ.આર. એકમ તરીકે માળખું કહેવાય છે

વિકાસ ટીમ અથવા મેનેજરને ખામીની જાણ કરો અને તેમને બંધ કરવા માટે ડ્રાઇવિંગ કરો, બધા ખામીને એકીકૃત કરો અને ખામી અહેવાલો બનાવો, મેપ-ઘટાડવા કાર્યક્રમોના પરીક્ષણ માટે એમ.આર. યુનિટ તરીકે પરીક્ષણ ફ્રેમવર્ક બનાવવા જવાબદાર.

એકમ પરીક્ષણ

ક્વેરી મોજું સાધનનો ઉપયોગ કરીને OOZIE, ડેટા માન્યતાનો ઉપયોગ કરીને ઓટોમેશન પરીક્ષણ.

ટેસ્ટ એક્ઝેક્યુશન

એચડીએફએસ અપગ્રેડ, ટેસ્ટ ઓટોમેશન અને પરિણામ માટે ટેસ્ટ પ્લાન

હોડિઓપ એપ્લિકેશનની ચકાસણી માટે ટેસ્ટ પ્લાનની વ્યૂહરચના અને લેખન ટેસ્ટ કેસ

કેવી રીતે પરીક્ષણ અને રૂપરેખાંકિત ચકાસવા માટે

જોબ અને પ્રમાણન સપોર્ટ

ક્લાઉડેરા પ્રમાણન ટિપ્સ અને માર્ગદર્શન અને મોક નિરીક્ષણ તૈયારી, પ્રાયોગિક વિકાસ ટિપ્સ અને તકનીકો

કૃપા કરીને અમને લખો info@itstechschool.com અને કોર્સ કિંમત અને પ્રમાણપત્ર કિંમત, શેડ્યૂલ અને સ્થાન માટે + 91-9870480053 પર અમારો સંપર્ક કરો

અમને છોડો પ્રશ્ન

આ તાલીમ અભ્યાસક્રમ તમને બન્નેને સાફ કરવા માટે બનાવવામાં આવેલ છે ક્લોડેરા સ્પાર્ક અને હડિઓપ ડેવલપર સર્ટિફિકેશન (CCA175) પરીક્ષા અને અપાચે હડોપ (સીસીએએચ) માટે ક્લોડેરા સર્ટિફાઇડ એડમિનિસ્ટ્રેટર પરીક્ષા. સમગ્ર તાલીમ અભ્યાસક્રમ સામગ્રી આ બે સર્ટિફિકેટ પ્રોગ્રામ્સ સાથે સુસંગત છે અને તમને આ સર્ટિફિકેટ પરીક્ષાઓ સરળતા સાથે સાફ કરવામાં અને ટોચની બહુરાષ્ટ્રીય કંપનીઓમાં શ્રેષ્ઠ નોકરીઓ મેળવવા માટે મદદ કરે છે.

આ તાલીમના ભાગરૂપે તમે વાસ્તવિક સમયના પ્રોજેક્ટ્સ અને અસાઇનમેન્ટો પર કામ કરી રહ્યા છો, જે વાસ્તવિક વિશ્વ ઉદ્યોગની દૃષ્ટિએ પુષ્કળ અસરો ધરાવે છે જેથી તમે તમારા કારકિર્દીને સરળતાથી વિના મૂલ્યે કરી શકો છો.

આ તાલીમ કાર્યક્રમના અંતે ત્યાં ક્વિઝ આપવામાં આવશે જે સંબંધિત સર્ટિફિકેટ પરીક્ષામાં પૂછવામાં આવેલા પ્રશ્નોના પ્રકારને સંપૂર્ણપણે પ્રતિબિંબિત કરે છે અને પ્રમાણપત્ર પરીક્ષામાં વધુ ગુણ મેળવવામાં મદદ કરે છે.

તેના કોર્સ સમાપ્તિ પ્રમાણપત્ર પ્રોજેક્ટ વર્ક (નિષ્ણાત સમીક્ષા પર) ના સમાપ્તિ અને ક્વિઝમાં ઓછામાં ઓછા 60 ગુણના સ્કોરિંગ પર આપવામાં આવશે. ઇન્ટેલીપાટ સર્ટિફિકેશન એરિક્સન, સિસ્કો, કોગ્નિઝન્ટ, સોની, મુ સિગ્મા, સેન્ટ ગોબેઇન, સ્ટાન્ડર્ડ ચાર્ટર્ડ, ટીસીએસ, જેનપેક્ટ, હેક્સાવેર, વગેરે જેવી ટોચની 80 + MNCs માં સારી રીતે માન્ય છે.

વધુ માહિતી માટે માયાળુ અમારો સંપર્ક કરો.


સમીક્ષાઓ