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corso di certificazione hadoop su big data

Corso e formazione sulla certificazione Big Data Hadoop

Panoramica

Pubblico e prerequisiti

Struttura del corso

Pianificazione e tariffe

Certificazione

Panoramica dei corsi di certificazione di Big Data Hadoop

Si tratta di un corso di formazione Hadoop Big Data completo progettato da esperti del settore che considerano le attuali esigenze lavorative del settore per fornire un apprendimento approfondito su Big Data e Hadoop Modules. Si tratta di un corso di certificazione per la certificazione dei Big Data riconosciuto dal settore che è una combinazione dei corsi di formazione in sviluppatore Hadoop, amministratore Hadoop, test Hadoop e analisi. Questo Cloudera La formazione Hadoop ti preparerà a cancellare la certificazione dei big data.

Obiettivi

  • Principi fondamentali di Hadoop 2.7 e YARN e scrivere applicazioni che li utilizzano
  • Impostazione di Pseudo node e cluster Multi node su Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Scopri Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib che scrive applicazioni Spark
  • Attività di amministrazione di Master Hadoop come gestione dei cluster, monitoraggio, amministrazione e risoluzione dei problemi
  • Configurare strumenti ETL come Pentaho / Talend per lavorare con MapReduce, Hive, Pig, ecc
  • Comprensione dettagliata dell'analisi dei Big Data
  • Applicazioni di test Hadoop che utilizzano l'unità MR e altri strumenti di automazione.
  • Lavora con i formati di dati Avro
  • Pratica progetti di vita reale usando Hadoop e Apache Spark
  • Essere in grado di cancellare la certificazione Hadoop di Big Data.

Destinatari

  • Programmazione di sviluppatori e amministratori di sistema
  • Professionisti professionisti con esperienza, Project manager
  • Big DataHadoop Gli sviluppatori desiderosi di imparare altri settori come Test, Analisi, Amministrazione
  • Professionisti di mainframe, architetti e professionisti dei test
  • Business Intelligence, Data warehousing e Analitici professionisti
  • I laureati, laureandi desiderosi di apprendere l'ultima tecnologia Big Data possono prendere questa formazione online di certificazione Big Data Hadoop

Prerequisiti

  • Non c'è alcun prerequisito per seguire questa formazione sui Big data e per padroneggiare Hadoop. Ma le basi di UNIX, SQL e java sarebbero buone. A Intellipaat, forniamo corsi unix e Java gratuiti con il nostro corso di certificazione sui Big Data per rispolverare le competenze richieste in modo da essere bravi nel tuo percorso di apprendimento Hadoop.

Durata del percorso del corso: 2 Days

Introduzione a Big Data e Hadoop e il suo ecosistema, Map Reduce e HDFS

Che cosa sono i Big Data, Dove si inserisce Hadoop, Hadoop Distributed File System - Repliche, Dimensioni blocco, Namenode secondario, Alta disponibilità, Comprensione YARN - ResourceManager, NodeManager, Differenza tra 1.x e 2.x

Installazione e configurazione di Hadoop

Hadoop 2.x Cluster Architecture, Federation e High Availability, una tipica configurazione del cluster di produzione, modalità Hadoop Cluster, comandi Hadoop comuni della shell, file di configurazione Hadoop 2.x, Cloudera cluster a nodo singolo

Deep Dive in Mapreduce

Come funziona Mapreduce, come funziona Reducer, Come funziona il driver, Combinatori, Partizionatori, Formati di input, Formati di output, Shuffle e Sort, Join di Mapside, Reduce Side Joins, MRUnit, Distributed Cache

Esercizi di laboratorio:

Lavorare con HDFS, scrivere WordCount Program, scrivere partizioni personalizzate, Mapreduce con Combiner, Map Side Join, Riduci Side Joins, Unit Testing Mapreduce, Running Mapreduce in LocalJobRunner Mode

Problem Solving grafico

Che cos'è il grafico, la rappresentazione grafica, la larghezza prima l'algoritmo di ricerca, la rappresentazione grafica della mappa ridotta, come eseguire l'algoritmo grafico, l'esempio della mappa del grafico ridurre,

    Esercizio 1: Esercizio 2: Esercizio 3:

Comprensione dettagliata del maiale

A. Introduzione al maiale

Comprensione di Apache Pig, caratteristiche, vari usi e apprendimento per interagire con Pig

B. Distribuzione del maiale per l'analisi dei dati

La sintassi di Pig Latin, le varie definizioni, l'ordinamento e il filtro dei dati, i tipi di dati, la distribuzione di Pig per ETL, il caricamento dei dati, la visualizzazione dello schema, le definizioni dei campi, le funzioni comunemente utilizzate.

C. Pig per l'elaborazione di dati complessi

Vari tipi di dati inclusi nidificati e complessi, elaborazione dei dati con Pig, iterazione dei dati raggruppati, esercizio pratico

D. Esecuzione di operazioni su più dataset

Insieme di set di dati, suddivisione di set di dati, vari metodi per la combinazione di set di dati, operazioni di set, esercizio pratico

E. Prolungare il maiale

Comprensione delle funzioni definite dall'utente, esecuzione dell'elaborazione dei dati con altri linguaggi, importazioni e macro, utilizzo di streaming e UDF per estendere il maiale, esercizi pratici

F. Pig Jobs

Come caso di studio, lavorare con set di dati reali che coinvolgono Walmart ed Electronic Arts

Comprensione dettagliata di Hive

A. Introduzione alveare

Understanding Hive, confronto dei database tradizionali con confronto Hive, Pig e Hive, memorizzazione dei dati nello schema Hive e Hive, interazione Hive e vari casi d'uso di Hive

B. Hive per analisi dei dati relazionali

Comprensione di HiveQL, sintassi di base, varie tabelle e database, tipi di dati, unione di set di dati, varie funzioni integrate, distribuzione di query Hive su script, shell e Hue.

C. Gestione dei dati con Hive

I vari database, creazione di database, formati di dati in Hive, modellazione dei dati, tabelle gestite da Hive, tabelle autogestite, caricamento dei dati, modifica di database e tabelle, semplificazione delle query con visualizzazioni, archiviazione dei risultati delle query, controllo dell'accesso ai dati, gestione dei dati con Hive, Hive Metastore e server Thrift.

D. Ottimizzazione dell'alveare

Prestazioni di apprendimento di query, indicizzazione dei dati, partizionamento e bucketing

E. Estensione dell'alveare

Distribuzione di funzioni definite dall'utente per l'estensione di Hive

F. Esercitazioni pratiche: utilizzo di set di dati di grandi dimensioni e ampie query

Distribuzione di Hive per enormi volumi di set di dati e grandi quantità di query

G. UDF, ottimizzazione delle query

Funzionando in modo approfondito con query definite dall'utente, imparando come ottimizzare le query, vari metodi per eseguire l'ottimizzazione delle prestazioni.

Impala

A. Introduzione a Impala

Che cos'è Impala ?, Come Impala si differenzia da Hive e Pig, come Impala si differenzia da database relazionali, limitazioni e direzioni future, usando Impala Shell

B. Scegliere il migliore (alveare, maiale, impala)

C. Modellazione e gestione dei dati con Impala e Hive

Panoramica sull'archiviazione dei dati, Creazione di database e tabelle, Caricamento dei dati in tabelle, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Partizionamento dei dati

Panoramica del partizionamento, partizionamento in Impala e Hive

(AVRO) Formati dati

Selezione di un formato file, supporto strumenti per formati file, schemi Avro, utilizzo di Avro con Hive e Sqoop, Avro Schema Evolution, Compressione

Introduzione all'architettura di Hbase

Che cos'è Hbase, dove si adatta, cos'è il NOSQL

Apache Spark

A. Perché Spark? Lavorare con Spark e Hadoop Distributed File System

Cos'è Spark, Confronto tra Spark e Hadoop, Componenti di Spark

B. Spark Components, Common Spark Algorithms-Algoritmi iterativi, Analisi del grafico, Machine Learning

Apache Spark- Introduzione, Coerenza, Disponibilità, Partizione, Scintilla unificata, Spark Components, Scalding esempio, mahout, tempesta, grafico

C. Eseguendo Spark su un cluster, scrivendo Applicazioni Spark usando Python, Java, Scala

Spiega l'esempio di pitone, Mostra l'installazione di una scintilla, Spiega il programma del driver, Spiega il contesto di scintilla con l'esempio, Definisci la variabile tipizzata debolmente, Combina scala e java senza soluzione di continuità, Spiega la concorrenza e la distribuzione., Spiega cosa è tratto, Spiega la funzione di ordine superiore con esempio, Definisci OFI Scheduler, Vantaggi di Spark, Esempio di Lamda che utilizza la scintilla, Spiegare Mapreduce con l'esempio

Configurazione di Hadoop Cluster ed esecuzione della mappa Riduci i lavori

Configurazione di Multi Node Cluster utilizzando Amazon ec2 - Creazione dell'installazione di cluster di nodi 4, esecuzione di Map Reduce Jobs on Cluster

Progetto principale - Mettere tutto insieme e connettere punti

Mettere tutto insieme e connettere punti, lavorare con set di dati di grandi dimensioni, passaggi coinvolti nell'analisi di dati di grandi dimensioni

Connettività ETL con Ecosistema Hadoop

Come funzionano gli strumenti ETL nell'industria dei Big Data, Connessione a HDFS dallo strumento ETL e spostamento dei dati da sistema locale a HDFS, spostamento dei dati da DBMS a HDFS, utilizzo di Hive con ETL Tool, creazione di mappe Riduzione del lavoro nello strumento ETL, end to end ETL PoC che mostra l'integrazione di big data con lo strumento ETL.

Configurazione del cluster

Panoramica sulla configurazione e file di configurazione importanti, Parametri e parametri di configurazione, Parametri MapReduce HDFS, Configurazione ambiente Hadoop, File di configurazione "Includi" e "Escludi", Lab: MapReduce Performance Tuning

Amministrazione e manutenzione

Strutture e file di directory Namenode / Datanode, Immagine del file system e Registro di modifica, Procedura di checkpoint, Procedura di errore e ripristino del Namenode, Modalità sicura, Metadata e Backup dei dati, Potenziali problemi e soluzioni / cosa cercare, Aggiunta e rimozione di nodi, Lab: Ripristino del file system MapReduce

Monitoraggio e risoluzione dei problemi

Best practice per il monitoraggio di un cluster, Utilizzo di registri e tracce di stack per il monitoraggio e la risoluzione dei problemi, Utilizzo di strumenti open source per monitorare il cluster

Job Scheduler: la mappa riduce il flusso di invio del lavoro

Come pianificare i lavori nello stesso cluster, FIFO Schedule, Fair Scheduler e la sua configurazione

Configurazione di Multi Node Cluster e Running Map Riduci i lavori su Amazon Ec2

Configurazione di Multi Node Cluster utilizzando Amazon ec2 - Creazione dell'installazione di cluster di nodi 4, esecuzione di Map Reduce Jobs on Cluster

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Introduzione, casi d'uso di ZOOKEEPER, servizi di ZOOKEEPER, modello di dati di ZOOK, Znode e relativi tipi, operazioni Znode, orologi Znode, lettura e scrittura ZNode, Garanzie di consistenza, Gestione cluster, Elezioni leader, Blocco esclusivo distribuito, Punti importanti

Advance Oozie

Perché Oozie ?, Installazione di Oozie, Esecuzione di un esempio, Motore Oozie-workflow, Esempio azione M / R, Esempio di conteggio parole, Applicazione flusso di lavoro, Invio flusso di lavoro, Transizioni stato flusso di lavoro, Elaborazione processo Oozie, Sicurezza Oozie, Perché sicurezza Oozie? , Multi tenancy e scalabilità, Time line di Oozie job, Coordinator, Bundle, Layer di astrazione, Architecture, Use Case 1: trigger di tempo, Use Case 2: trigger di data e ora, Use Case 3: rolling window

Advance Flume

Panoramica di Apache Flume, Fonti di dati distribuite fisicamente, Modifica della struttura dei dati, Aspetto ravvicinato, Anatomia del canale, Concetti fondamentali, Evento, Clienti, Agenti, Sorgenti, Canali, Lavelli, Interceptor, Selettore canale, Processore sink, Inserimento dati, Gasdotto agente , Scambio di dati transazionali, Routing e replica, Perché canali ?, Usa case- Log aggregation, Aggiunta di flume agent, Gestione di una server farm, Data volume per agent, Esempio di descrizione di una distribuzione di un singolo nodo Flume

Advance HUE

Introduzione HUE, ecosistema HUE, cos'è HUE ?, vista HUE del mondo reale, vantaggi di HUE, Come caricare i dati nel Browser file ?, Visualizzazione del contenuto, Integrazione degli utenti, Integrazione di HDFS, Fondamenti di HUE FRONTEND

Advance Impala

Panoramica IMPALA: Obiettivi, Vista utente di Impala: Panoramica, Vista utente di Impala: SQL, Vista utente di Impala: Apache HBase, Architettura Impala, Impala State Store, Servizio catalogo Impala, Fasi di esecuzione query, Confronto Impala to Hive

Test delle applicazioni Hadoop

Perché il test è importante, Test unitario, Test di integrazione, Test delle prestazioni, Diagnostica, Test QA notturno, Test di benchmark e end-to-end, Test funzionali, Test di certificazione di rilascio, Test di sicurezza, Test di scalabilità, Messa in servizio e smantellamento di test di Nodi dati, Test di affidabilità , Rilascio test

Ruoli e responsabilità di Hadoop Testing Professional

Comprensione del requisito, preparazione della stima del test, casi di test, dati del test, creazione del letto di prova, esecuzione del test, segnalazione di difetti, test di difetti, consegna dello stato giornaliero, completamento del test, test ETL in ogni fase (HDFS, HIVE, HBASE) caricamento dell'ingresso (registri / file / record ecc.) utilizzando sqoop / flume che include ma non limitato alla verifica dei dati, riconciliazione, autorizzazione dell'utente e test di autenticazione (gruppi, utenti, privilegi, ecc.), segnalare i difetti al team di sviluppo o al gestore e guidare alla chiusura, consolidare tutti i difetti e creare segnalazioni di difetti, convalidare nuove funzionalità e problemi in Core Hadoop.

Framework chiamato MR Unit for Testing di Map-Reduce Programs

Segnalare i difetti al team di sviluppo o al manager e portarli alla chiusura, consolidare tutti i difetti e creare report sui difetti, Responsabile della creazione di un framework di test denominato MR Unit per il test dei programmi Map-Reduce.

Test unitario

Test di automazione con OOZIE, convalida dei dati utilizzando lo strumento di verifica delle interferenze.

Esecuzione del test

Piano di test per l'aggiornamento HDFS, automazione del test e risultato

Pianifica il piano di prova e scrivi casi di test per testare l'applicazione Hadoop

Come testare l'installazione e la configurazione

Supporto per lavoro e certificazione

Suggerimenti per la certificazione Cloudera e guida e preparazione di interviste fittizie, consigli pratici per lo sviluppo e tecniche

Per favore scrivici a info@itstechschool.com & contattaci a + 91-9870480053 per il costo del corso e il costo, la pianificazione e la posizione della certificazione

Lasciaci una domanda

Questo corso di formazione è progettato per aiutarti a chiarire entrambi Certificazione per sviluppatori Cloudera Spark e Hadoop (CCA175) esame e Cloudera Certified Administrator per Apache Hadoop (CCAH) esame. L'intero contenuto del corso di formazione è in linea con questi due programmi di certificazione e consente di cancellare facilmente questi esami di certificazione e ottenere i migliori posti di lavoro nei migliori MNC.

Come parte di questa formazione lavorerai su progetti e incarichi in tempo reale che hanno implicazioni immense nello scenario del mondo reale, aiutandoti così a tracciare velocemente la tua carriera senza sforzo.

Al termine di questo programma di formazione ci saranno dei quiz che riflettono perfettamente il tipo di domande poste nei rispettivi esami di certificazione e ti aiutano a ottenere voti migliori nell'esame di certificazione.

Certificato di completamento del corso ITS sarà assegnato al completamento del lavoro del progetto (sulla revisione di esperti) e al punteggio di almeno 60% nel test. La certificazione Intellipaat è ben riconosciuta nelle migliori 80 + MNC come Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, ecc.

Per maggiori informazioni gentilmente Contattaci


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