KaliteFòmasyon salklas
ENSKRI
gwo done didoop sètifikasyon kou

Big Done Hadoop Sètifikasyon kou & Fòmasyon

apèsi sou lekòl la

Odyans & avètisman

Plan kou

Orè & Frè

sètifikasyon

Big Done Hadoop Sètifikasyon Apèsi sou lekòl la

Li se yon konplè Hadoop Done kou fòmasyon ki fèt pa ekspè nan endistri konsidere aktyèl travay endistri travay yo bay approfondie aprantisaj sou done gwo ak modil Hadoop. Sa a se yon endistri rekonèt Big Done kou fòmasyon sètifikasyon ki se yon konbinezon de kou yo fòmasyon nan Hadoop pwomotè, Hadoop administratè, tès Hadoop, ak analytics. Sa a Cloudera Hadoop fòmasyon ap prepare w pou w make sètifikasyon gwo done.

Objektif

  • Fondamantal Mèt nan Hadoop 2.7 epi mande epi ekri aplikasyon pou yo
  • Mete kanpe pseudo ne ak baryè ne ne sou Amazon EC2
  • Mèt HDFS, MapReduce, ruch, kochon, Ouzie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Aprann Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib ekri aplikasyon pou Spark
  • Mèt Hadoop aktivite administrasyon tankou gwoup jere, siveyans, administrasyon ak depanaj
  • Konfigirasyon zouti ETL tankou Pentaho / Talend pou travay avèk MapReduce, ruch, kochon, elatriye
  • Detaye konpreyansyon yo genyen sou analytics gwo Done
  • Hadoop aplikasyon pou fè tès lè l sèvi avèk Inite MR ak lòt zouti automatisation.
  • Travay ak fòma done Avro
  • Pratike pwojè lavi reyèl lè l sèvi avèk Hadoop ak Apache etensèl
  • Ou dwe ekipe pou ou konprann Sètifikasyon Big Hadoop Done.

Gen entansyon Odyans

  • Programming Devlopè ak Administratè Sistèm
  • Ki gen eksperyans pwofesyonèl k ap travay, administratè pwojè
  • Big DataHadoop Devlopè anvi aprann vètikal lòt tankou Tès, Analytics, Administrasyon
  • Pwofesyonèl Mainframe, Architects & Pwofesyonèl Tès
  • Entèlijans biznis, Done depo ak pwofesyonèl Analytics
  • Gradye, étidyan anvi aprann dènye Done teknoloji a ka pran sa a gwo Done Hadoop Sètifikasyon sou entènèt fòmasyon

Kondisyon

  • Pa gen okenn pre-voulu yo pran fòmasyon sa a Big done ak mèt Hadoop. Men, Basics nan UNIX, SQL ak Java ta dwe bon.Nan Intellipaat, nou bay flater UNIX ak Java kou ak fòmasyon Big nou an Dosisyon sètifikasyon yo bwote-up ladrès yo mande pou ke ou se bon sou ou Hadoop aprann chemen.

Course Outline Duration: 2 Days

Entwodiksyon nan Done Big & Hadoop ak Ekosistèm li yo, Map Diminye ak HDFS

Ki sa ki Done Big, Ki kote Hadoop anfòm nan, Hadoop Distribiye System File - Replikasyon, gwosè blòk, Segondè Namesode, Segondè Disponibilite, Konprann YARN - ResourceManager, NodeManager, Diferans ant 1.x ak 2.x

Enstalasyon Hadoop & konfigirasyon

Hadoop 2.x Cluster Achitekti, Federasyon ak segondè Disponibilite, Yon konfigirasyon Cluster pwodiksyon tipik, Hadoop Cluster mòd, Komen Hadoop Shell Commands, Hadoop 2.x konte genyen dosye, Cloudera Gwoup nèf Single

Gwo twou san fon plonje nan Mapreduce

Ki jan Mapreduce Works, Ki jan Reducer ap travay, Ki jan chofè ap travay, Combiners, Partitioners, Fòma Antre, Fòma Sòti, Shuffle ak Triye, Mapside kontre, Redwi bò Joins, MRUnit, Distribye Cache

Egzèsis laboratwa:

K ap travay avèk HDFS, Writing WordCount Pwogram, Ekri patisyonèl koutim, Mapreduce ak konbineur, Side Map Join, Redwi bò la, Inite Tès Mapreduce, Kouri Mapreduce nan LokalJobRunner Mode

Rezoud pwoblèm graf

Ki sa ki graf, Reprezantasyon graf, Premye rechèch Algorithm premye, Reprezantasyon graf nan Map Diminye, Ki jan fè algorithm nan graf, Egzanp nan graf Map Diminye,

    Egzèsis 1: Egzèsis 2: Egzèsis 3:

Detaye konpreyansyon yo genyen sou kochon

A. Entwodiksyon nan kochon

Konprann Apache kochon, karakteristik yo, divès kalite itilizasyon ak aprann yo kominike avèk kochon

B. Deplwaye kochon pou analiz done

Sentaks la nan koch Latin, definisyon yo divès kalite, sòt done ak filtre, kalite done, deplwaye kochon pou ETL, done chaje, gade gade, definisyon jaden, fonksyon souvan itilize.

C. kochon pou pwosesis konplèks done

Divès kalite done ki gen ladan enbrike ak konplèks, done tretman ak kochon, gwoupe done iterasyon, pratik fè egzèsis

D. Performing multi-dataset operations

Done mete rantre nan, mete done divize, metòd divès kalite pou done mete konbine, mete operasyon, men-sou fè egzèsis

E. Pwolonje kochon

Konprann itilizatè defini fonksyon, fè pwosesis done ak lòt lang, enpòtasyon ak makro, lè l sèvi avèk difizyon ak UDFs pou yon ekstansyon pou kochon, egzèsis pratik

F. Travay kochon

Travay ak ansanm done reyèl ki enplike Walmart ak Elektwonik Arts kòm ka etid

Detaye konpreyansyon yo genyen sou ruch

A. Hive Entwodiksyon

Konprann ruch, tradisyonèl baz done konparezon ak ruch, kochon ak ruch konparezon, estoke done nan ruch ruch ak ruch, entèraksyon ruch ak divès kalite ka itilize nan ruch

B. ruch pou analiz done relasyon

Konprann HiveQL, senptaks debaz, tab yo divès kalite ak baz done, kalite done, done mete rantre nan, divès kalite bati-an fonksyon, deplwaye queries Hive sou Scripts, koki ak tent.

C. Jesyon done ak ruch

Baz done divès kalite, kreyasyon baz done, fòma done nan ruch, done modèl, Tab ruch-jere, Tablo pwòp tèt ou-jere, done chaje, chanje baz done ak Tablo, senplifikasyon rechèch ak Views, rezilta estoke nan queries, kontwòl aksè done, jere done ak ruch, ruch Metastore ak sèvè Thrift.

D. Optimizasyon ruch

Aprann pèfòmans nan rechèch, done Indexing, partitioning ak bonbon

E. Pwolonje ruch

Deplwaye itilizatè defini fonksyon pou pwolonje ruch

F. Hands sou, Egzèsis - ap travay ak gwo done kouche ak anpil querying

Deplwaye ruch pou komèsan gwo nan done kouche ak gwo kantite nan querying

G. UDF, optimize rechèch

K ap travay anpil avèk Itilizatè defini Queries, aprann kouman yo optimize demann, divès metòd pou fè akor pèfòmans.

Impala

A. Entwodiksyon nan Impala

Ki sa ki Impala ?, Ki jan Impala diffè soti nan ruch ak kochon, Ki jan Impala difere soti nan baz relasyon, Limitasyon ak direksyon Future, Sèvi ak Shell la Impala

B. Chwazi pi bon an (ruch, kochon, Impala)

C. Modeling ak jere Done ak Impala ak ruch

Done Depo Apèsi sou lekòl la, Kreye baz done ak Tablo, Loading Done nan Tab, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Done patisyon

Patisyon Apèsi sou lekòl la, Patisyon nan Impala ak ruch

(AVRO) Done Fòma

Chwazi yon Fòma File, Sipò Zouti pou Fòma File, Avro Schemas, Sèvi ak Avro ak ruch ak Sqoop, Avro Schema Evolisyon, Konpresyon

Entwodiksyon nan achitekti Hbase

Ki sa ki se Hbase, Ki kote li adapte, Ki sa ki NOSQL

Apache etensèl

A. Poukisa Spark? Travay ak Spark ak Hadoop Distributed File File

Ki sa ki etensèl, Konparezon ant Spark ak Hadoop, Eleman nan etensèl

B. Components Spark, Algoritms komen Algoritm-Iteratif algoritm, analiz graf, Aprantisaj machin

Apache Spark- Entwodiksyon, Konsistans, Disponibilite, Patisyon, Inifye Stack Spark, Eleman Konpozan, Scalding egzanp, Mahout, Tanpèt, graf

C. Kouri etensèl sou yon gwoup, Ekri aplikasyon pou etensèl lè l sèvi avèk Python, Java, Scala

Eksplike egzanp python, Montre enstale yon etensèl, Eksplike pwogram chofè, Eksplike kontèks etensèl ak egzanp, Defini varyab tape varyab, Konbine scala ak Java san pwoblèm, Eksplike parallèle ak distribisyon., Eksplike ki sa ki trè, Eksplike pi wo fonksyon lòd ak egzanp, Defini OFI pwogrameur, avantaj nan etensèl, Egzanp Lamda lè l sèvi avèk etensèl, Eksplike Mapreduce ak egzanp

Hadoop Cluster Enstalasyon ak Kouri kat jeyografik diminye Travay

Multi node Cluster Enstalasyon lè l sèvi avèk Amazon ec2 - Kreye 4 ne gwoup grafik, Kouri kat jeyografik diminye Travay sou Cluster

Pwojè Gwo - Mete li tout ansanm ak konekte pwen yo

Mete li tout ansanm ak konekte pwen, Travay ak ansanm done gwo, Etap patisipe nan analize done gwo

ETL Koneksyon ak ekosistèm Hadoop

Ki jan ETL zouti travay nan done endistri Big, Koneksyon ak HDFS soti nan ETL zouti ak deplase done ki sòti nan sistèm lokal HDFS, Botwe Done soti nan DBMS HDFS, Travay ak ruch ak zouti ETL, Kreye Map Diminye travay nan zouti ETL, fini nan fen ETL PoC ki montre gwo done entegrasyon ak zouti ETL.

Cluster konte genyen

BECA konfigirasyon ak dosye konfigirasyon enpòtan, Paramèt paramèt ak valè, paramèt HDFS MapReduce paramèt, Hadoop anviwònman konfigirasyon, 'Mete' ak 'Ekskli' dosye konfigirasyon, Laboratwa: MapReduce Pèfòmans Optimization

Administrasyon ak Antretyen

Anrejistreman anyè / Datanode anyè ak dosye, File sistèm dosye ak Edit boutèy demi lit, Pwosedi a Checkpoint, Echèk anarana ak pwosedi rekiperasyon, Safe Mode, Metadata ak Done backup, Pwoblèm potansyèl ak solisyon / ki sa yo gade pou, Ajoute ak retire nœuds, Laboratwa: MapReduce File Recovery sistèm

Siveyans ak depanaj

Pi bon pratik nan siveyans yon grap, Sèvi ak mòso bwa ak tras chemine pou siveyans ak depanaj, Sèvi ak zouti louvri-sous kontwole gwoup la

Job Scheduler: Map redwi kouman soumisyon travay

Ki jan yo randevou Travay sou gwoup la menm, FIFO Orè, Planifye san Patipri ak konfigirasyon li yo

Multi Node Cluster enstalasyon ak Kouri Map diminye Travay sou Amazon Ec2

Multi node Cluster Enstalasyon lè l sèvi avèk Amazon ec2 - Kreye 4 ne gwoup grafik, Kouri kat jeyografik diminye Travay sou Cluster

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Entwodiksyon, ZOOKEEPER ka itilize, ZOOKEEPER Sèvis, ZOOKEEPER done ki gen konpòtman egzanplè, Znod ak kalite li yo, operasyon Znodes, Znodes mont, Znodes li ak ekri, garanti konsistans, jesyon Cluster, eleksyon Lidè, distribiye eksklizif Lock, pwen enpòtan

Avanse Ouzie

Poukisa Ouzie ?, Enstale Oozie, Kouri yon egzanp, Oozie-workflow motè, Egzanp M / R aksyon, Egzanp konte Pawòl, aplikasyon workflow, soumèt workflow, tranzisyon eta workflow, Oozie pwosesis travay, Oozie sekirite, Poukisa Oozie sekirite ?, Soumèt Job , Multi lokasyon ak évolutivité, Liy tan nan Oozie travay, Koòdonatè, Bundle, Kouch nan abstraction, Achitekti, Itilize Ka 1: tan deklannche, Sèvi ak Ka 2: done ak tan deklannche, Sèvi ak Ka 3: woule fenèt

Davans Flume

Apèsi sou Apache Flume, Fizikman distribiye Done sous, Chanje estrikti nan Done, Gade pi lwen, Anatomi nan Flume, Konsèp debaz, Evènman, Kliyan, Ajan, Sous, Chanèl, Lavabo, Entèsepsyon, Seleksyon Chèn, Pwosesis Lanse, Done, Tiyo Ajan , Transactional done echanj, Itinerè ak repwodiksyon, Poukisa chanèl ?, Sèvi ak ka- Log aggregasyon, Ajoute ajan flume, Kontwole yon fèm sèvè, Volim Done pou chak ajan, Egzanp ki dekri yon deplwaman nwayo sèl

Avanse HUE

HUE entwodiksyon, HUE ekosistèm, Ki sa ki HUE ?, HUE reyèl mond View, Avantaj nan HUE, Ki jan yo Upload done nan Navigatè File ?, Wè kontni an, Entegre itilizatè yo, Entegre HDFS, Fondamantal nan HUE FRONTEND

Avanse Impala

IMPALA Apèsi sou lekòl la: Objektif, View itilizatè a Impala: Apèsi sou lekòl la, View itilizatè a Impala: SQL, Itilizatè gade nan Impala: Apache HBase, Achitekti Impala, Impala eta magazen, Sèvis catalogue Impala, Egzekisyon faz egzekisyon, Konpare Impala pou ruch

Hadoop Tès Aplikasyon

Pou fè tès enpòtan, Tès inite a, tès entegrasyon, tès pèfòmans, dyagnostik, egzamen tès QA, nòt ak fen nan tès fen, tès fonksyonèl, tès sètifikasyon lage, tès sekirite, tès évolutiv, komisyonin ak demantelman nan tès done tès, tès relijye , Tès Release

Wòl ak Responsablite nan Hadoop Tès Pwofesyonèl

Konprann Egzijans la, preparasyon estimasyon egzamen an, ka egzamen yo, done tès, kreyasyon kabann egzamen, ekzekisyon egzamen, rapò sou defayit, repetit defo, rapò chak jou rapò sou estati, fini egzamen, tès ETL nan chak etap (HDFS, HIVE, HBASE) pandan y ap chaje opinyon an (mòso bwa / dosye / dosye elatriye) lè l sèvi avèk sqoop / flume ki gen ladann, men se pa limite a verifikasyon done, rekonsilyasyon, itilizatè Otorizasyon ak tès otantifikasyon (Gwoup, Itilizatè yo, Privilèj elatriye), Rapò domaj nan ekip la devlopman oswa manadjè ak kondwi yo fèmen, Konsole tout domaj yo ak kreye rapò souf, Validation nouvo karakteristik ak pwoblèm nan Nwayo Hadoop.

Chapant ki rele MR Inite pou Tès Pwogram Map-Diminye yo

Rapò domaj nan ekip devlopman oswa manadjè ak kondwi yo pou fèmti, Konsolide tout domaj yo ak kreye rapò souf, Responsab pou kreye yon tès chapant ki rele MR Inite pou tès pwogram Map-Redwi yo.

Inite tès

Tès automatisation lè l sèvi avèk OOZIE a, Validasyon Done lè l sèvi avèk zouti la vag sijè rechèch.

Egzamen Egzamen

Plan tès pou amelyorasyon HDF, Otomatik egzamen ak rezilta

Plan Egzamen estrateji ak ekri Ka Egzamen pou tès aplikasyon Hadoop

Ki jan yo teste enstale ak configured

Job ak Sètifikasyon Sipò

Cloudera Sètifikasyon Konsèy ak gidans ak Mock Preparasyon Entèvyou, Konsèy Devlopman pratik ak teknik

Tanpri ekri nou nan info@itstechschool.com & kontakte nou nan + 91-9870480053 pou kou a pri & sètifikasyon pri, orè & kote

Voye nou yon demann

Kou fòmasyon sa a fèt pou ede ou klè tou de Cloudera etensèl ak Hadoop Developer Sètifikasyon (CCA175) egzamen ak Cloudera Administratè sètifye pou Apache Hadoop (CCAH) egzamen an. Tout kontni kou fòmasyon an nan liy ak de pwogram sètifikasyon sa yo epi ede ou klè egzamen sètifikasyon sa yo avèk fasilite epi pou yo jwenn pi bon djòb yo nan MNCs tèt yo.

Kòm yon pati nan fòmasyon sa a ou pral travay sou pwojè tan reyèl ak devwa ki gen enplikasyon imans nan mond reyèl endistri senaryo a konsa ede ou vit swiv karyè ou fasil.

Nan fen pwogram fòmasyon sa a pral gen tès ki parfe reflete kalite kesyon yo mande nan egzamen sètifikasyon rèspèktif yo epi ede ou nòt pi bon mak nan egzamen sètifikasyon an.

Sètifika Konplete kou li yo pral bay sou fini nan Pwojè travay (sou revizyon ekspè) ak sou ki fè nòt nan omwen mak 60 nan egzamen an. Sètifikasyon Intellipaat ki byen rekonèt nan tèt 80 + MNCs tankou Ericsson, Cisco, Konsyan, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Creole Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, elatriye.

Pou plis enfòmasyon dous Kontakte nou.

Big Data Hadoop Training in Gurgaon | Big Data Hadoop Training Institute in Gurgaon

Innovative Technology solutions provides and the only training company in Gurgaon who provides class room training on Big Data Hadoop as per the customer requirement. Our training programs is specially designed for professionals or fresher’s to get placements in MNCs. Innovative Technology solutions is delivering major of IT trainings in Gurgaon and Big Data Hadoop Training is one of the most demanded training. ITS offers hands on practical knowledge / practical implementation on live projects and will ensure to understand or learn the in-depth knowledge on Big Data Hadoop from our Big Data Hadoop Training. Our Big Data Hadoop Training in Gurgaon is conducted by specialist working certified corporate trainers and professionals having real time implementation experience on Big Data Hadoop.

Innovative technology solutions is well-equipped Big Data Hadoop Training Center in Gurgaon. Innovative Technnology solutions is the well-known Big Data Hadoop Training Center in Gurgaon with appropriate infrastructure and lab facilities. Big Data Hadoop labs are online, so candidate can access the labs from home as well. Innovative Technology solutions in Gurgaon mentored more than 50000+ candidates on different IT skills and we have public batches on Big Data Hadoop Certification Training in Gurgaon at very reasonable fee. We have in house trainer and course curriculum can be customized as per your requirement.

Our training labs are well equipped with Projector, computers, LAN with high speed internet to work on cloud. We also serve lunch for corporate.

Innovative Technology solutions is one of the best Big Data Hadoop Training Institutes in Gurgaon with placement support.

Innovative Technology solution is corporate delivery training company and provide training to organizations like HCL, Colt, Kronos, BCG etc. working with MNC’s makes us capable to place our students in top MNCs across the globe.

Big Data Hadoop Training Introduction

Big Data Hadoop is one of the finest, economical and widely used Technology. Major of IT or non IT companies are using Big Data Hadoop services for their cloud hosting solutions. Major of companies required the employees who are hands on Big Data Hadoop. After visualizing the demand of Big Data Hadoop, Innovative Technology solutions started offering Big Data Hadoop training in Gurgaon for individual and Big Data Hadoop training for corporates. Innovative Technology solutions do offers trainings on Big Data Hadoop in classroom or online mode. Our trainers goes to Customer location and deliver training.

Why you should join Innovative Technology solutions for Big Data Hadoop Training in Gurgaon

Top Reasons which makes us best among all others:

  • Best corporate trainers are delivering training.
  • 100% hands on.
  • Trainer discuss the real time challenges of industry and solutions to them.
  • Corporate trainers for Big Data Hadoop training
  • Standard training curriculum as suggested by Principle.
  • Big Data Hadoop training in Gurgaon available on weekend or weekday basis
  • Preparation for JOB interview or placement
  • Different payment modes are available like – online, cash, bank transfer or EMI.

Corporate training on Big Data Hadoop, Corporate trainer for Big Data Hadoop , Bootcamp for Big Data Hadoop training. Best Big Data Hadoop training in India

Innovative technology solutions is Corporate training delivery company, since 2010 and delivered 5000+ corporate batches. Innovative is one of the best trainers in India on Big Data Hadoop training. Our trainers are well versed with online training solutions. Our trainer’s everyday delivers online Big Data Hadoop training. Professionals from USA, UK and other countries also enrol themselves for our Online Big Data Hadoop training programme. Taking online or classroom Big Data Hadoop training from India is always cost effective.


Revi



Are you looking for Big Data Hadoop Certification training in India


✓ Big Data Hadoop training in Gurgaon


✓ Big Data Hadoop training from India


✓ Big Data Hadoop online training


✓ Big Data Hadoop training


✓ Big Data Hadoop classroom training


✓ Big Data Hadoop certification

✓ Big Data Hadoop video tutorial


✓ Big Data Hadoop training in India


✓ Enterprise training on Big Data Hadoop


✓ Use Big Data Hadoop efficiently


✓ Big Data Hadoop guide


✓ best Big Data Hadoop training institutes in delhi ncr