ʻAnoKa Papahana Papahana
E hoʻokāinoa

Kāhea iā mā˚ou

Nā kahua i mākaʻia me kahi * makemakeʻia

 

ʻO ka papahana hōʻoiaʻike nui

Hoʻomākaukau papahana hōʻoia

Overview

Nā Kamaliʻi & Nā mea i koiʻia

Ka Papa Hana Hōʻike

Kālā a me nā uku

palapala hoʻomaikaʻi

Ka Papahana Pūnaewele Hōʻoia Pūnaewele Nui

He hana hoʻonaʻauaoʻo Hadoop Big Data i hoʻolālāʻia e nā poʻeʻokoʻaʻoihana no kaʻikeʻana i nāʻoihana o kaʻoihanaʻoihana e kū nei i kaʻike hohonu i nāʻike nui a me nā Modula Hadoop. ʻO kēia kahiʻoihana iʻikeʻia he papahana hoʻonaʻauao hōkeoʻike nui. He hui like o nā papahana ma Hadoop Developer, Luna Hoʻokele Hadoop, a me nā hōkeo. ʻO kēia ʻO Cloudera Hiki i ka Hadoop hoʻomohala hoʻomākaukau iāʻoe e hōʻoia i ka hōʻoiaʻike nui.

Nä Pahuhopu

  • Hoʻoponopono Kumuhana o Hadoop 2.7 a me YARN a kākau i nā noi e hoʻohana ana iā lākou
  • Hoʻonohonoho i ka helu kūpoko a me ka helu hōʻano hou ma Amazon EC2
  • Ka 'Oihana HDFS, MapReduce, Hive, Pig,'Oozie, Sqoop, Flume, Mea mālama mālama, HBase
  • E aʻo i ka Spark, Spark RDD, Kiʻi kiʻi, MLlib kākau Nānā kiʻi
  • Hanaʻia nāʻoihana lawelawe o ka Hadoop e like me ka mālamaʻana, ka nānāʻana, ka hoʻoponopono a me nā pilikia
  • Ke hoʻonohonohoʻana i nā pono e like me Pentaho / Talend e hana me MapReduce, Hive, Pig, a pēlā aku
  • Kaʻikepili kūpono o kaʻikepili Big Data
  • Nā ho'āʻo ho'āʻo Hadoop e hoʻohana ana iā MR Unit a me nā pono hana'ē aʻe.
  • E hana me nā kiʻiʻikepili Avro
  • E hoʻolālā i nā papahana hana maoli e hoʻohana ana iā Hadoop a Apache Spark
  • E hoʻolālāʻia e holoi i ka hōʻoiaʻana i nā hōkeoʻikepili Big Data

manaoia hoolohe

  • Nā Papahana Hoʻolālā Papahana a me nā Luna Hoʻolaula Pūnaewele
  • Nāʻoihanaʻoihana akamai, nā luna hoʻonohonoho
  • Hoʻopili nui nā mea hoʻolālā Big DataHadoop e aʻo i nā mea likeʻole e like me Testing, Analytics, Administration
  • ʻO Mainframe Pūʻali, Hoʻopono & Hoʻoponopono Kuleana
  • Kaʻikepili kālā, nā waihona kūʻaiʻikepili a me nāʻoihana hoʻopuka
  • ʻO nā haumāna kula kiʻekiʻe, nā haumāna laeʻole e makemake nei e aʻo i kaʻikepili hou o Big Data e hiki ke lawe i kēia kākoʻo hōʻoia pūnaeweleʻo Big Data Hadoop

elue

  • ʻAʻohe mea e pono ai e lawe i kēia hoʻonaʻauaoʻo Big data a e mālama iā Hadoop. Akā, he mea maikaʻi nā kumu o UNIX, SQL a me java. Ma Intellipaat, hoʻolako mākou i nā'ōleloʻano unix a me Java me kā mākou hōʻailona hōʻoia hōʻoia no ka hoʻopiliʻana i nā mākau e pono ai e pono aiʻoe ma ke alanui Hadoop.

Ka Hōʻike Kōnae Durée: 2 Days

Hoʻomākaukau i nāʻike nui a me ka Hadoop a me kona kaiaolaola, Palapala Kāleku a me HDFS

He aha kaʻikepili nui, kahi i holo aiʻo Hadoop, Hadoop Kōnae Pūnaewele Kikokikona - Nānā, Nono Pola, Namenode Kekona, Loaʻa Loaʻa, Mālamalamaʻo YARN - ResourceManager, NodeManager, Difference ma waena o 1.x a me 2.x

Hoʻoponopono Hadoop & hoʻonohonoho

Hadoop 2.x Cluster Architecture, Federation and High Availability, Nā Typical Production Cluster setup, Nā Hatoop Cluster Modes, Nā Htoop Pākuʻi Kikokikona, Hadoop 2.x Kōnae Kuʻuna, Cloudera Node hōʻole hōkū

E hoʻolōʻihi i ka Palapala'āina ma Mapreduce

Pehea ka Mapreduce Works, pehea nā hana hoʻoemi, pehea e hana ai nā mea hoʻokele, nā hui pū, nā mea hoʻohālike, nā puka komo, nā puka puka, nā kuhumu a me nā kiʻi, nā palapala'āina e pili pū ana, e hoʻoemi i kaʻaoʻao, me ka MRUnit, ka māka wehe

Hana Hana:

Hana pū me HDFS, Kākau'ōlelo WordCount, Kākauʻana i ka wehewehe hana, Mapreduce me ka Combiner, Mahele Pūnaewele E hoʻohui, Hoʻoemi i kahiʻaoʻao, Unit Testing Mapreduce, E holo nei i ka Mapreduce ma LocalJobRunner Mode

Kuhi Kaupili Paʻana

He aha ka paʻi kiʻi, ka paʻi kiʻi, kaʻaila mua Search Algorithm, Kepuka Ka hoʻonohonohoʻiaʻana o ka Palapala'āina Hoʻoemi, pehea e hana ai i ka Alikolipā Alikomo, Ke Kaulike o ka Palapala Malama Pākuʻi,

    Nānā Koi 1: 2 Mahi Mahi: 3 Mahi Mahi:

Ka hoʻomaopopo kūpono o ka pig

H. - Hoʻomaka i ka Pig

Ka hoʻomaopopoʻana i ka'ōmole Pig, nā hiʻohiʻona, nā hoʻohana likeʻole a me ka aʻoʻana e pili me ka pua

B. Hoʻopiliʻana i ka'ōmole no kaʻikepiliʻikepili

ʻO ka syntax o ka Pig Latin, nā manaʻo likeʻole, ka hōkeo a me ka kānana, nāʻanoʻikepili, ka hoʻolālāʻana i ka Pig no ETL, ka loiloiʻikepili, ka nānāʻana i nā manaʻo, nā manaʻo'āina, nā hana i hoʻohanaʻia.

ʻO C. Pig no ka hōʻiliʻiliʻikepili

ʻO nāʻanoʻikepili likeʻole me nā hōʻoia a paʻakikī, nāʻikepili pūnaewele me ka Pig, hoʻohuiʻia kaʻikeʻikeʻikeʻike, hoʻolālā hoʻokō

D. Hoʻoponopono i nāʻoihana multi-dataset

Hoʻohuiʻia nāʻikeʻikepili, hoʻokaʻawaleʻana i nāʻikepili, nāʻano likeʻole no ka hōʻanoʻana i nāʻike, hoʻonohonoho i nā hana, ka hana lima

E.ʻElua ka pua

Ka hoʻomaopopoʻana i nāʻike o ka mea hoʻohana, hoʻohanaʻana i kaʻikepili pūnaewele me nā'ōlelo'ē aʻe, ka lawe mai a me nā macros, me ka hoʻohanaʻana i ka uila a me nā UDF e hoʻopau i ka'ōmole, nā hana

F. Pig Jobs

Ke hana pū me nā pūnaeweleʻikepili maoli e pili ana iā Walmart a me Electronic Arts e like me keʻano o ka noiʻi

Kaʻike maʻalahi o Hive

H. Hive Introduction

Ka hoʻomaopopoʻana i ka Hive, kahiʻikepili pūnaewele like me ka Hive, Pig a me Hive pāʻani, mālamaʻana i nāʻikepili i nā Hive a me nā Hive schema, ka hulina Hive a me nā hihia kūikawā o Hive

B. Hive no ka hoʻopili pūnaewele pili

Ka hoʻomaopopoʻana i ka HiveQL, ka syntax maʻamau, nā papa likeʻole a me nāʻikepili, nāʻanoʻikepili, ka hoʻonohonohoʻana i nāʻike, nā hana i kūkuluʻia i loko, e hoʻolālā ana i nā hulina Hive ma nā palapala, shell, a me Hue.

Ka hoʻomoʻauaoʻikeʻikeʻana me Hive

ʻO nā kumuhana pūnaewele, ka hoʻokumuʻana o nāʻikepili, nā hōkeoʻikepili i Hive, nā hōʻailonaʻikepili, nā papa hana Kūkākūkā, nā papahana mālamaʻia, ka loiloiʻikepili, hoʻololi i nāʻikepili a me nā papahana, nā nīnau noilahi me nā manaʻo, ka mālamaʻana o nā hulina, me ka Hive, Hive Metastore a me Thwt server.

D. Optimization o Hive

Kaʻikeʻana i ka hana o ka hulina, ka helu heluʻikepili, ka wehewehe a me ka bucketing

E. Hoʻopiliʻana

Hoʻohana i nā hana i kohoʻia e ka mea hoʻohana no ka hoʻonuiʻana i ka Hive

F. Hands on Exercises - ke hana me nā pūnaeweleʻike nui a me ka noi nui

Hoʻohana i ka Hive no nā puke nui o nā pūnaeweleʻike a me nā nīnau nui

G. UDF, nīnau i ka hilihi

Hana nui me nā'ōlelo noiʻi i hoʻohanaʻia e ke kanaka, e aʻo ana i ka hoʻopihapihaʻana i nā nīnau, nāʻano likeʻole e hana ai i ka hanaʻana.

Impala

H. - Hoolaha no Impala

He aha ka Impala? Pehea ka Impala o ka Hive a me ka Pig, Pehea ka Impala Differs mai kaʻikepiliʻikepili, nā palena a me nā kuhikuhiʻana i ke ala hou, me ka hoʻohanaʻana i ka shepala impala

B. Kohoʻana i ka mea maikaʻi (Hive, Pig, Impala)

C. Hoʻohālike a me ke Manaʻo i nāʻikepili me Impala a me Hive

Kaʻikepiliʻikepiliʻikepili, ka hoʻokumuʻana i nāʻikepili a me nā papaʻaina, nāʻike loiloi i nā papaʻaina, ka HCatalog, ka Impala Metadata Caching

ʻO ka weheweheʻikeʻikepili

MāheleʻIkepili Overview, Māhele i Impala a me Hive

(AVRO) HōʻikeʻIkepili

Ke kohoʻana i kahi Hōpili Punawai, Kōkua Huawai no nā Hōpili Kōnae, Nā Hōʻike Hōʻoniʻoni, Me ka hoʻohanaʻana iā Avro me Hive a me Sqoop, Evro Schema Evolution, Hoʻopilikiaʻana.

Hoʻomaka i ka hana Hbase

He aha ka Hbase, kahi e kūpono ai, he aha ka NOSQL

Apache Spark

H. He aha ke kumu o ka leleʻana? Ke hana nei me kahi pūnaewele pūnaewele hoʻokaʻawaleʻia a me ka Hadoop

He aha ka Spark, Hoʻohālikelike ma waena o Spark a me Hadoop, Nā Components o Spark

B. Nā Māpana Kūikawā, nā Algorithms Kūikawā Kūikawā-Kūmole Algorithms, Mākī Līkii,ʻOihana Hua

Apache Spark- Hoʻomaka, Maʻemaʻe, Loaʻa, Paʻi, Unified Stack Spark, Nā Pūpana Hua, Hoʻohālike hiʻohiʻona, mahout,ʻino, ka pakuhi

C. Hoʻoponoponoʻana i ka Lipi ma kahi Kīpili, Kākauʻana i nā mea hoʻohana me ka hoʻohanaʻana i ka Python, Java, Scala

E ho'ākāka i ka hoʻolālā python, Hōʻike i ka hoʻoukaʻana i kahi'ōkuhi, wehewehe i ka hoʻolālā pūnaewele, me ka ho'ākākaʻana i ka hoʻolālā a me ka hoʻohālikelike. ka papawaena, Nā mea maikaʻi o ka hihi, Hoʻomākaukau o Lamda e hoʻohana ana i ka hihihu, wehewehe i ka palapala'āina me kahi hiʻohiʻona

Hoʻoponopono i ka Hoʻoponopono Kūkākūkā a me ka Hoʻolālā Kāleʻa Hoʻoemi i ka Hana

Nūnū Node Cluster Setup me ka hoʻohanaʻana i Amazon ec2 - Ke hanaʻana i ka setena 4 node hoʻokūkū, Mapena hoʻolālā e ho'ēmi i ka hana ma ka hōkū

ʻO Kaukahana Kaulike - Hoʻohuiʻia a hui pū me nā pahu

Hoʻohuiʻia a pau a me ka Pāʻana i nā Dots, Ke hana me nā pūnaewele hōʻomi nui, Nā papa hana i ka hōʻanoʻana i nāʻikepili nui

ʻO ka hui pūnaewele me ka Hadoop kaiaola

Pehea ka hanaʻana a ETL i ka Big data Industry, E hono ana i HDFS mai ka papahana ETL a hoʻoneʻeʻana i kaʻikepili mai ka Pūnaewele i HDFS, Nā Moving Data mai DBMS a i HDFS, Ke hanaʻana me Hive me ka MANUKA, Hoʻokumu Kāleka Hoʻoemi i ka hana ma ETL. Hōʻikeʻia ka PoC e hōʻike ana i ka hoʻomohala pūnaewele nui me ka lakohana ETL.

Hōʻuluʻulu Wili

ʻO ka hoʻonohonoho pūnaewele a me ka pūnaewele hoʻonohonoho nui, Nā palena kūʻokoʻa a me nā loina, nā hoʻopālaha HDFS MapA hoʻokaʻawale i nā palena, ka hoʻonohonoho pūnaewele puni honua, 'Include' a me ka 'Exclude' kōnae hōʻeuʻeu, Lab: MapReduce Performance Tuning

Nā Administration a me ka lawelawe

Nā hoʻopuka pūnaewele namenode / Datanode, ka palapala pūnaewele pūnaewele a me ka hoʻoponoponoʻiaʻana o ka log, ka papa kuhikuhi, ka hōʻole Namnode a me ke kaʻina hana hou, ke ala palekana, nā Metadata a me kaʻikepiliʻikepili, nā pilikia kūpono a me nā hopena / ka mea e huli ai, Palapala Hoʻolaha Pūnaewele Pūnaewele

Mālama a me nā pilikia

Nā hana maikaʻi loa o ka nānāʻana i kahi pūpū, Me ka hoʻohanaʻana i nā kiko'ī a me nā mea hōʻailona no ka nānāʻana a me ka hoʻoponoponoʻana, Me ka hoʻohanaʻana i nā mea kikowaena e nānā i ka pūpū

Job Scheduler: Palapala'āina e hoʻokuʻu i ke kahe o ka hoʻounaʻana

Pehea e hoʻolālā ai i nā hana ma ka pūʻulu like, FIFO Schedule, Fair Fairwler a me kona hoʻolālāʻana

Ka Nūnū Node Ke hoʻokumu a me ka hoʻolālāʻana i ka Palapala Hoʻoemi i ka hana ma Amazon Ec2

Nūnū Node Cluster Setup me ka hoʻohanaʻana i Amazon ec2 - Ke hanaʻana i ka setena 4 node hoʻokūkū, Mapena hoʻolālā e ho'ēmi i ka hana ma ka hōkū

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Introduction, ZOOKEEPER hoʻohana i nā hihia, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER data Model, Znodes a me konaʻano, Znodesʻoihana, Znodes watches, Znodes heluhelu a kākau, Pono paʻa, Cluster management, Election Leader, Lock Exclusive Deleted, Nui nui

ʻO mua o'Oozie

No ke aha Oozie ?, Ke kau nei i ka Oozie, Ke holo nei i kahi hiʻohiho, ke kelepona o ka hana, ka mńmńna M / R, ke anamanaʻo o ka helu, ka palapala holowai, ka palapala kelepona, ka hoʻopuka holowai, ka hana hana Oozie, , Multi Multiple and scalability, Lālā manawa o'Oozieʻoihana, Luna Hoʻoponopono, Hoʻohui, Nā papa o ka hoʻopuka, Architecture, E hoʻohana i 1 X: Mea hoʻohana manawa, hoʻohana i 2: nāʻikepili a me nā mea hoʻohana, hoʻohana i ka 3 X:

ʻO Advance Flume

Kaʻikepili o Apache Flume, Nā 'ikepiliʻikepili i hoʻoiliʻia, Ka hoʻololiʻana o kaʻikepili, Ke nānā pono, Anatomy o Flume, Ke kumuhana, Nā hawewe, nā mīkini, nā mea nāna e koho, ke koho pūnaewele, , Kaʻikepili helu hulina, Routing a me ka replicating, No ke aha e loaʻa ai i ke aniani ?, E hoʻohana i ka hiʻona - Ka hōʻuluʻuluʻikeʻana, Ka hoʻoukaʻana i ka mea hoʻolālā pua, Manuahi i kahi pāmu kahu, Lākilaʻikepili no ka luna, He ho'ākāka e ho'ākāka ana i kahi hoʻoili hoʻonohonoho hoʻoiho hoʻokahi

ʻO mua i ka HUE

Hōʻike HUE, HUE kaiaolaola, He aha ka HUE ?, HUE manaʻo honua, Nā pono o ka HUE, pehea e hoʻouka ai i nāʻikepili i ka Pūnaewele Pūnaewele ?, e nānā i nā mea, Integrating users, Integrating HDFS, Fundamentals of HUE FRONTEND

E hoʻomau i Impala

IMPALA Hōʻike manaʻo: Imaliʻi: Impala: Mea hoʻohana o Impala: Apache HBase, hale kūʻai Impala, kahi kūʻai'āinaʻo Impala, ke kahua kūʻaiʻo Impala, nā hōʻailona hōʻailona, ​​ke hoʻohālikelikeʻana i Impala i Hive

Hoʻoponopono Test Test Hadoop

He aha ke kumu o ka hoʻokolohua nui, Test Test, Test Integration, Test Testing, Diagnostics, Test QA Test, Test Benchmarks and End End Test, Test Test, Test Test Certificate, Test Test, Test Scalability, Commissioning and Decommissioning of Nodes Data Testing, Testing Reliability , Hoʻokoʻo hoʻokolohua

Nā Roʻo a me nā kuleana o ka Hoʻokolohua Hoʻokolo Hokoopoko

Ka hoʻomaopopoʻana i ka makemake, ka hoʻomākaukauʻana i ka hoʻolālāʻana, nā hōʻike hoʻokoehua, nāʻikeʻikepili, nā hana hoʻokoehua ho'āʻo, ka ho'āʻoʻana i ka ho'āʻo, ka hoʻopōʻinoʻana, ke hoʻoukaʻana i nā mea komo (nā memo / nā memo / moʻolelo a me nā mea'ē aʻe) me ka hoʻohanaʻana i ka sqoop / flume e komo ana me ka palenaʻole i ka hōʻoiaʻike, ka hoʻoponopono, ka hoʻohanaʻana i nā pono a me nā hōʻoia'ikeiho (Groups, Users, Privileges etc.) e hoʻopauʻia, Hoʻohui i nā pōpilikia a hana i nā hōʻike hewaʻole, Hōʻoia i nā hiʻohiʻona hou a hoʻopukaʻia ma Core Hadoop.

Kāhea i kapaʻiaʻo MR Unit no ka ho'āʻoʻana i nā Polokalamu Papalina

E hōʻike i nā pōʻino i ka hui a hoʻokele paha a hoʻokele iā lākou i ka hoʻopauʻana, Hoʻohui i nā hewa a pau a hana i nā hōʻike hewaʻole, Nā mea e hana i kahi hoʻolālā hoʻolālā i kapaʻiaʻo MR Unit no ka hoʻokolohuaʻana i nā palapala.

HōʻikeʻImi

Ke hoʻokolohua 'ana i ka hoʻohana' ana i ka OOZIE, Hōʻoiaʻikepili ma ka hoʻohana 'ana i kahi mea hana hoʻopuka hulina.

Hōʻoia i ka hana

Ka hoʻolālā ho'āʻo no ka hoʻopauʻana o HDFS,ʻO ka hōʻikeʻana i ka hōʻikeʻana a me ka hopena

Ka Papa Hana Nānā a me ke kākauʻana i nā kumu hoʻokolokolo no ka ho'āʻoʻana i ka hoʻohanaʻana i ka Hadoop Application

Pehea e hōʻoia ai e hoʻokomo a hoʻonohonoho

ʻO Io a me nā'ōlelo hoʻokūpaʻa

Nā'ōlelo kōkua a me nā alakaʻi pilikino o Cloudera a me ka hoʻomākaukauʻana i ka nīnauele, nā hoʻomohala papahana hana a me nāʻano hana

Eʻoluʻolu e kākau iā mākou ma www.itstechschool.com & kelepona iā mākou ma + 91-9870480053 no ke kumu kūʻai a me ka hōʻoiaʻana i ke kumu kūʻai, ka hoʻolālā a me kahi

Kuʻi iā mākou i kahi hulina

Ua hoʻokumuʻia kēia papahana hoʻolālā e kōkua iāʻoe e wehe i nā meaʻelua ʻO Cloudera Spark a me ka Hadoop Developer Certification (CCA175) nānā a ʻO Cloudera Certified Administrator no Apache Hadoop (CCAH) ʻike. Ua kūlike ka papahana hoʻonaʻauao a pau me kēia mau papahana hōʻoiaʻelua a ke kōkua iāʻoe e hoʻomaʻemaʻe i kēia mau hōʻike hōʻoia me ka maʻalahi a loaʻa nā hanaʻoi loa ma nā MNC kiʻekiʻe.

Ma keʻano he mahele o kēia hoʻonaʻauaoʻana, e hana anaʻoe i nā hana manawa kūikawā a me nā hana i loaʻa ka pili nui ma kaʻoihanaʻoihana o ka honua nei e kōkua iāʻoe e wikiwiki i kāuʻoihana.

Ma ka hopena o kēia papahana hoʻolālā e loaʻa i nā uʻi e hoʻomaopopo maikaʻi i keʻano o nā nīnau i nīnauʻia i nā hōʻike hoʻokolohua likeʻole a kōkua iāʻoe e helu i nā kaha maikaʻi ma ka hoʻoneli hōʻike.

ʻO ka palapala hōʻoia papahana e hoʻolālāʻia ma ka hoʻokōʻana i ka hana Project (ma ka hōʻike loiloiʻana) a ma ka hōʻailonaʻana o nā 60% ma lalo o ka quiz. Hoʻomaopopo maikaʻiʻia ka hōʻoia Intellipaat ma nā mea kiʻekiʻe loa o 80 + MNCs like Ericsson, Cisco, Meaʻike, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Kālā Kūmole, TCS, Genpact, Hexaware, etc.

No kaʻike hou aku i nāʻike Kāhea iā mā˚ou.


Reviews