TipePelatihan kelas
DAFTAR
data besar kursus sertifikasi hadoop

Kursus Sertifikasi & Pelatihan Data Hadoop Besar

Gambaran Umum

Pemirsa & Prasyarat

Garis besar kursus

Jadwal & Biaya

sertifikasi

Ikhtisar Kursus Sertifikasi Data Hadoop Besar

Ini adalah kursus pelatihan Data Hadoop Big yang komprehensif yang dirancang oleh pakar industri yang mempertimbangkan persyaratan kerja industri saat ini untuk memberikan pembelajaran mendalam mengenai data besar dan Modul Hadoop. Ini adalah kursus pelatihan sertifikasi Big Data yang diakui industri yang merupakan kombinasi dari kursus pelatihan di pengembang Hadoop, administrator Hadoop, pengujian Hadoop, dan analisis. Ini Cloudera Pelatihan Hadoop akan mempersiapkan Anda untuk menghapus sertifikasi data yang besar.

Tujuan

  • Dasar-dasar master Hadoop 2.7 dan YARN dan menulis aplikasi yang menggunakannya
  • Menyiapkan node Pseudo dan Multi node pada Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Babi, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Learn Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib menulis aplikasi Spark
  • Kegiatan administrasi Master Hadoop seperti pengelolaan cluster, pemantauan, administrasi dan pemecahan masalah
  • Mengkonfigurasi alat ETL seperti Pentaho / Talend untuk bekerja dengan MapReduce, Hive, Pig, dll
  • Pemahaman mendalam tentang analisis Big Data
  • Aplikasi pengujian Hadoop menggunakan MR Unit dan alat otomasi lainnya.
  • Bekerja dengan format data Avro
  • Praktekkan proyek kehidupan nyata dengan menggunakan Hadoop dan Apache Spark
  • Dilengkapi untuk membersihkan Data Besar Hadoop Certification.

Audiens yang dituju

  • Pengembang Pemrograman dan Administrator Sistem
  • Berpengalaman profesional yang bekerja, Manajer proyek
  • Pengembang DataHadoop yang hebat ingin mempelajari vertikal lainnya seperti Testing, Analytics, Administration
  • Mainframe Profesional, Arsitek & Profesional Pengujian
  • Business Intelligence, Data Warehousing dan Analytics Professionals
  • Lulusan, mahasiswa yang ingin belajar teknologi Big Data terbaru dapat mengikuti pelatihan online Data Hadoop Certification ini

Prasyarat

  • Tidak ada prasyarat untuk mengikuti pelatihan data besar ini dan untuk menguasai Hadoop. Tapi dasar-dasar UNIX, SQL dan java akan bagus. Pada Intellipaat, kami menyediakan kursus unix dan Java gratis dengan pelatihan sertifikasi Big Data kami untuk menyikat keterampilan yang dibutuhkan agar Anda sesuai dengan jalur pembelajaran Hadoop Anda.

Garis Besar Kursus Durasi: 2 Days

Pengantar Data Besar & Hadoop dan Ekosistemnya, Peta Kurangi dan HDFS

Apa itu Data Besar, Mana yang sesuai dengan Hadoop, Sistem Berkas Terdistribusi Hadoop - Replikasi, Ukuran Blok, Namenode Sekunder, Ketersediaan Tinggi, Memahami YARN - ResourceManager, NodeManager, Perbedaan antara 1.x dan 2.x

Instalasi & setup Hadoop

Arsitektur Cluster Hadoop 2.x, Federasi dan Ketersediaan Tinggi, Setup Cluster Produksi Khas, Mode Cluster Hadoop, Perintah Hadoop Shell Umum, File Konfigurasi Hadoop 2.x, cluster tunggal Cloudera Single

Deep Dive di Mapreduce

Bagaimana Cara Kerja Pengumpul, Cara Kerja Pengurang, Bagaimana Pengemudi Bekerja, Combiner, Partisi, Format Input, Format Output, Shuffle dan Sort, Mapside Bergabung, Kurangi Samping Bergabung, MRUnit, Cache Terdistribusi

Latihan laboratorium:

Bekerja dengan HDFS, Menulis Program WordCount, Menulis partisi kustom, Mapreduce with Combiner, Side Side Join, Mengurangi Side Bergabung, Unit Testing Mapreduce, Menjalankan Mapreduce di LocalJobRunner Mode

Pemecahan Masalah Grafik

Apa itu Graph, Graph Representation, Breadth first Search Algorithm, Graph Representation of Map Reduce, Bagaimana melakukan Algoritma Graph, Contoh Peta Grafis Mengurangi,

    Latihan 1: Latihan 2: Latihan 3:

Pemahaman terperinci tentang Babi

A. Pengantar Babi

Memahami Apache Pig, fitur, berbagai kegunaan dan belajar berinteraksi dengan Babi

B. Menyebarkan Babi untuk analisis data

Sintaks Babi Latin, berbagai definisi, sort data dan filter, tipe data, penggelaran Babi untuk ETL, pemuatan data, tampilan skema, definisi lapangan, fungsi yang umum digunakan.

C. Babi untuk pengolahan data yang kompleks

Berbagai tipe data termasuk bersarang dan kompleks, mengolah data dengan Babi, mengelompokkan iterasi data, latihan praktis

D. Melakukan operasi multi-dataset

Kumpulan data bergabung, kumpulan data dipecah, berbagai metode untuk menggabungkan kumpulan data, mengatur operasi, latihan langsung

E. Memperluas Babi

Memahami fungsi yang ditentukan pengguna, melakukan pemrosesan data dengan bahasa lain, impor dan makro, menggunakan streaming dan UDF untuk memperpanjang Babi, latihan praktis

F. Pig Jobs

Bekerja dengan kumpulan data nyata yang melibatkan Walmart dan Electronic Arts sebagai studi kasus

Detil pemahaman tentang Sarang

A. Pelajaran Hive

Pengertian Hive, perbandingan database tradisional dengan perbandingan Hive, Babi dan Hive, penyimpanan data pada skema Hive dan Hive, interaksi Hive dan berbagai kasus penggunaan Hive.

B. Sarang untuk analisis data relasional

Memahami HiveQL, sintaks dasar, berbagai tabel dan database, tipe data, kumpulan data yang digabungkan, berbagai fungsi built-in, menyebarkan query Hive pada skrip, shell dan Hue.

C. Pengelolaan data dengan Hive

Berbagai database, pembuatan database, format data dalam Hive, pemodelan data, Tabel Hive-managed, Tabel yang dikelola sendiri, pemuatan data, perubahan basis data dan Tabel, penyederhanaan query dengan Views, menghasilkan penyimpanan query, kontrol akses data, pengelolaan data dengan Hive, Hive Metastore dan Thrift server.

D. Optimalisasi Sarang

Mempelajari kinerja query, pengindeksan data, partisi dan bucketing

E. Memperluas sarang

Menyebarkan fungsi yang ditentukan pengguna untuk memperluas Hive

F. Hands on Exercises - bekerja dengan kumpulan data yang besar dan query yang ekstensif

Menyebarkan Hive untuk kumpulan data set dan sejumlah besar query

G. UDF, optimasi kueri

Bekerja secara ekstensif dengan User Defined Queries, belajar bagaimana mengoptimalkan query, berbagai metode untuk melakukan performance tuning.

Impala

A. Pengantar Impala

Apa itu Impala ?, Bagaimana Impala Berbeda dengan Sarang dan Babi, Bagaimana Impala Berbeda dengan Database Relasional, Keterbatasan dan Arah Masa Depan, Menggunakan Impala Shell

B. Memilih yang Terbaik (Hive, Babi, Impala)

C. Pemodelan dan Mengelola Data dengan Impala dan Sarang

Ikhtisar Penyimpanan Data, Membuat Database dan Tabel, Memasukkan Data ke dalam Tabel, HCatalog, Caching Metadata Impala

D. Partisi Data

Ikhtisar Partisi, Partisi dalam Impala dan Sarang

(AVRO) Format Data

Memilih Format File, Alat Dukungan untuk Format File, Skema Avro, Menggunakan Avro dengan Sarang Hantu dan Sqoop, Avro Schema Evolution, Compression

Pengantar arsitektur Hbase

Apa itu Hbase, Mana cocok, Apa itu NOSQL?

Apache Spark

A. Mengapa Spark? Bekerja dengan Spark and Hadoop Distributed File System

Apa itu Spark, Perbandingan antara Spark dan Hadoop, Komponen Spark

B. Komponen Spark, Common Spark Algorithms-Iterative Algorithms, Analisis Grafik, Pembelajaran Mesin

Apache Spark- Introduction, Consistency, Availability, Partition, Unified Stack Spark, Komponen Spark, contoh Scalding, mahout, storm, graph

C. Menjalankan Spark di Cluster, Menulis Aplikasi Spark menggunakan Python, Java, Scala

Jelaskan contoh python, Tunjukkan menginstal percikan, Jelaskan program driver, Menjelaskan konteks percikan dengan contoh, Tentukan variabel yang diketik lemah, Gabungkan scala dan java dengan mulus, Jelaskan konkurensi dan distribusi., Jelaskan apa sifatnya, Jelaskan fungsi orde yang lebih tinggi dengan contoh, Tentukan OFI scheduler, Kelebihan Spark, Contoh Lamda yang menggunakan percikan, Jelaskan Mapreduce dengan contoh

Penyiapan dan Peta Lengket Hadoop Mengurangi Pekerjaan

Multi Node Cluster Setup menggunakan Amazon ec2 - Membuat setup cluster node 4, Running Map Mengurangi Pekerjaan di Cluster

Proyek Utama - Menempatkan semuanya dan Menghubungkan Titik-titik

Menempatkan semuanya dan Menghubungkan Titik, Bekerja dengan kumpulan data yang besar, Langkah-langkah yang terlibat dalam menganalisis data yang besar

Konektivitas ETL dengan Ekosistem Hadoop

Bagaimana alat ETL bekerja di Industri Data Besar, Menghubungkan ke HDFS dari alat ETL dan memindahkan data dari sistem Lokal ke HDFS, Memindahkan Data dari DBMS ke HDFS, Bekerja dengan Alat Bantu Dengar dengan ETL, Membuat Peta Mengurangi pekerjaan di perangkat ETL, End to End ETL PoC menunjukkan integrasi data yang besar dengan alat ETL.

Konfigurasi Cluster

Ikhtisar konfigurasi dan file konfigurasi penting, Parameter dan parameter konfigurasi, Parameter parameter HDFS Parameter MapReduce, pengaturan lingkungan Hadoop, file konfigurasi 'Include' dan 'Exclude', Lab: MapReduce Performance Tuning

Administrasi dan Pemeliharaan

Struktur dan file direktori Namenode / Datanode, gambar sistem File dan log edit, Prosedur Checkpoint, kegagalan Namenode dan prosedur pemulihan, Safe Mode, Metadata dan Backup data, Masalah dan solusi potensial / apa yang harus dicari, Menambahkan dan menghapus node, Lab: MapReduce File system Recovery

Pemantauan dan Pemecahan Masalah

Praktik terbaik untuk memantau cluster, Menggunakan log dan jejak stack untuk pemantauan dan pemecahan masalah, Menggunakan alat sumber terbuka untuk memantau cluster

Penjadwal Pekerjaan: Peta mengurangi arus pengajuan pekerjaan

Cara menjadwalkan Jobs di cluster yang sama, Jadwal FIFO, Fair Scheduler dan konfigurasinya

Multi Node Cluster Setup dan Running Map Mengurangi Pekerjaan di Amazon Ec2

Multi Node Cluster Setup menggunakan Amazon ec2 - Membuat setup cluster node 4, Running Map Mengurangi Pekerjaan di Cluster

PENJAGA KEBUN BINATANG

ZOOKEEPER Pendahuluan, ZOOKEEPER menggunakan kasus, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER data Model, Znodes dan jenisnya, operasi Znodes, jam tangan Znodes, Znodes membaca dan menulis, Jaminan Konsistensi, Manajemen Cluster, Pemilu Pemimpin, Kunci Eksklusif Terdistribusi, Poin Penting

Advance Oozie

Mengapa Oozie ?, Memasang Oozie, Menjalankan contoh, mesin alur kerja Oozie, contoh tindakan M / R, contoh contoh Word, aplikasi Workflow, pengajuan Workflow, transisi keadaan Workflow, pemrosesan pekerjaan Oozie, keamanan Oozie, keamanan Oozie ?, pengajuan pekerjaan , Multi tenancy dan skalabilitas, Garis waktu pekerjaan Oozie, Koordinator, Bundle, Lapisan abstraksi, Arsitektur, Use Case 1: pemicu waktu, Use Case 2: pemicu data dan waktu, Use Case 3: rolling window

Advance Flume

Ikhtisar Apache Flume, Sumber Data yang terdistribusi secara fisik, Mengubah struktur data, tampilan lebih dekat, Anatomi Flume, konsep inti, acara, klien, agen, sumber, saluran, sinks, pencegat, pemilih saluran, prosesor wastafel, ingest data, pipa agen , Pertukaran data transaksional, Routing dan replikasi, Mengapa saluran ?, Use case- Log agregasi, Menambahkan agen flume, Menangani peternakan server, Volume data per agen, Contoh yang menggambarkan penyebaran fluke node tunggal

Advance HUE

Pengenalan HUE, ekosistem HUE, Apa itu HUE ?, HUE pandangan dunia nyata, Keuntungan dari HUE, Cara mengunggah data di File Browser ?, Lihat konten, Mengintegrasikan pengguna, Mengintegrasikan HDFS, Dasar-dasar HUE FRONTEND

Advance Impala

Ikhtisar IMPALA: Sasaran, Tampilan Pengguna Impala: Ikhtisar, Tampilan pengguna Impala: SQL, Tampilan pengguna Impala: Apache HBase, arsitektur Impala, toko Impala, layanan katalog Impala, fase eksekusi Query, Membandingkan Impala dengan Hive

Pengujian Aplikasi Hadoop

Mengapa pengujian itu penting, pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian kinerja, diagnostik, pengujian QA malam hari, uji benchmark dan akhir sampai akhir, pengujian fungsional, pengujian sertifikasi rilis, pengujian keamanan, pengujian skalabilitas, commissioning dan dekomisioning pengujian Node Data, pengujian reliabilitas , Release testing

Peran dan Tanggung Jawab Profesional Hadoop Testing

Memahami Persyaratan, persiapan Estimasi Pengujian, Kasus Uji, Data Uji, Uji bedeng, Eksekusi Uji, Pelaporan Cacat, Defect Retest, Penyampaian Laporan Status Harian, Uji tuntas, pengujian ETL pada setiap tahap (HDFS, HIVE, HBASE) sedangkan memuat masukan (log / file / records dll) dengan menggunakan sqoop / flume yang mencakup namun tidak terbatas pada verifikasi data, rekonsiliasi, pengujian Otorisasi dan Otentikasi Pengguna (Grup, Pengguna, Keistimewaan dll), Laporkan cacat pada tim pengembangan atau manajer dan mengemudi mereka menutup, mengkonsolidasikan semua cacat dan membuat laporan cacat, Memvalidasi fitur dan isu baru di Core Hadoop.

Kerangka yang disebut Unit MR untuk Pengujian Program Mengurangi Peta

Laporkan cacat pada tim pengembangan atau manajer dan ajak mereka untuk menutup, mengkonsolidasikan semua cacat dan membuat laporan cacat, Bertanggung jawab untuk membuat Kerangka Pengujian yang disebut Unit MR untuk pengujian program Mengurangi Peta.

Pengujian Unit

Uji otomasi menggunakan OOZIE, Validasi data menggunakan alat surge permintaan.

Eksekusi Uji

Rencana uji upgrade HDFS, Uji otomasi dan hasilnya

Rencana Uji Strategi dan penulisan Kasus Uji untuk pengujian Aplikasi Hadoop

Cara uji install dan konfigurasikan

Dukungan Kerja dan Sertifikasi

Panduan dan Petunjuk Sertifikasi Cloudera dan Persiapan Wawancara Mock, Tip dan Teknik Pengembangan Praktis

Silahkan menulis surat kepada kami di info@itstechschool.com & hubungi kami di + 91-9870480053 untuk harga kursus & biaya sertifikasi, jadwal & lokasi

Drop kami sebuah Query

Kursus pelatihan ini dirancang untuk membantu Anda membersihkan keduanya Sertifikasi Cloudera Spark dan Hadoop Developer (CCA175) ujian dan Cloudera Certified Administrator untuk Apache Hadoop (CCAH) ujian. Seluruh isi kursus pelatihan sesuai dengan dua program sertifikasi ini dan membantu Anda menghapus ujian sertifikasi ini dengan mudah dan mendapatkan pekerjaan terbaik di perusahaan multinasional teratas.

Sebagai bagian dari pelatihan ini, Anda akan mengerjakan proyek dan tugas real time yang memiliki implikasi besar dalam skenario industri dunia nyata sehingga membantu Anda mempercepat karir Anda dengan mudah.

Pada akhir program pelatihan ini akan ada kuis yang mencerminkan dengan sempurna jenis pertanyaan yang diajukan dalam ujian sertifikasi masing-masing dan membantu Anda mencetak nilai yang lebih baik dalam ujian sertifikasi.

Sertifikat Penyelesaian Kursus ITS akan diberikan pada selesainya pekerjaan Proyek (di review ahli) dan pada penilaian setidaknya 60% tanda dalam kuis. Sertifikasi Intellipaat diakui dengan baik di 80 + MNC teratas seperti Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, dll.

Untuk info lebih lanjut dengan baik Hubungi kami.


review




KETENTUAN PENCARIAN PENTING

  • Pelatihan Big Data Hadoop di Gurgaon
  • Biaya sertifikasi Hadoop Data Besar di Gurgaon
  • Lembaga Big Data Hadoop di Gurgaon
  • Big Data Hadoop di Gurgaon
  • Sertifikasi Big Data Hadoop di Gurgaon
  • Kursus Big Data Hadoop di Gurgaon
  • Best Big Data Hadoop Training Online
  • Pelatihan Big Data Hadoop
-count batches > 1 -->