ប្រភេទការបណ្តុះបណ្តាលថ្នាក់រៀន
ចុះឈ្មោះ

ទាក់ទង​មក​ពួក​យើង

វាលដែលសម្គាល់ជាមួយ * ត្រូវ​បាន​ទាមទារ

 

ទិន្នន័យធំត្រូវបានទទួលវិញ្ញាបនប័ត្រហាណូវ

វគ្គសិក្សាវិញ្ញាបនបត្រ Hadoop ទិន្នន័យធំនិងបណ្តុះបណ្តាល

ទិដ្ឋភាពទូទៅ

ទស្សនិកជននិងតម្រូវការជាមុន

គ្រោងវគ្គសិក្សា

កាលវិភាគនិងថ្លៃឈ្នួល

វិញ្ញាបនប័ត្រ

ទិដ្ឋភាពទូទៅវគ្គសិក្សាវិញ្ញាបនបត្រ Hadoop ទិន្នន័យធំ

វាគឺជាវគ្គបណ្តុះបណ្តាលដ៏ធំទូលាយមួយដែលត្រូវបានរចនាឡើងដោយអ្នកជំនាញការផ្នែកឧស្សាហកម្មដើម្បីបំពេញតម្រូវការការងារនាពេលបច្ចុប្បន្នដើម្បីផ្តល់ជូននូវការសិក្សាដ៏ស៊ីជម្រៅលើទិន្នន័យដ៏ធំនិងម៉ូឌែល Hadoop ។ នេះគឺជាវគ្គបណ្តុះបណ្តាលជំនាញវិញ្ញាបនប័ត្រដ៏ធំមួយដែលជាការរួមបញ្ចូលគ្នានៃវគ្គបណ្ដុះបណ្ដាលនៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ Hadoop អ្នកគ្រប់គ្រង Hadoop សាកល្បង Hadoop និងវិភាគ។ នេះ Cloudera ការបណ្ដុះបណ្ដាល Hadoop នឹងរៀបចំអ្នកដើម្បីបញ្ជាក់ពីការបញ្ជាក់ទិន្នន័យធំ ៗ ។

គោលបំណង

  • មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ Hadoop 2.7 និង YARN និងសរសេរកម្មវិធីដោយប្រើប្រាស់ពួកគេ
  • ការបង្កើតថ្នាំងពហុនិងចង្កោមពហុពហុនៅលើ Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, សំបុក, ជ្រូក, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • រៀន Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib សរសេរ Spark applications
  • សកម្មភាពគ្រប់គ្រងរបស់ចៅហ្វាយនាយ Hadoop ដូចជាការគ្រប់គ្រងចង្កោមការឃ្លាំមើលការគ្រប់គ្រងនិងការដោះស្រាយបញ្ហា
  • ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធឧបករណ៍ ETL ដូចជា Pentaho / Talend ដើម្បីធ្វើការជាមួយ MapReduce សំបុកជ្រូក។ ល
  • ការយល់ដឹងលម្អិតអំពីវិភាគទិន្នន័យធំ
  • កម្មវិធី Hadoop សាកល្បងកម្មវិធីដោយប្រើអង្គភាព MR និងឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិកម្មផ្សេងទៀត។
  • ធ្វើការជាមួយទម្រង់ទិន្នន័យ Avro
  • អនុវត្តគម្រោងជីវិតពិតដោយប្រើ Hadoop និង Apache Spark
  • ត្រូវបានបំពាក់ដើម្បីជម្រះវិញ្ញាបនប័ត្រទិន្នន័យធំទិន្នន័យ Hadoop ។

ទស្សនិកជនដែលមានបំណង

  • អ្នកសរសេរកម្មវិធីនិងអ្នកគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ
  • អ្នកជំនាញការងារដែលមានបទពិសោធន៍, អ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោង
  • អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទិន្នន័យធំ ៗ មានបំណងចង់រៀនបញ្ឈរផ្សេងទៀតដូចជាការធ្វើតេស្តវិភាគការគ្រប់គ្រងជាដើម
  • អ្នកឯកទេសវិស្វករនិងស្ថាបត្យករនិងអ្នកជំនាញសាកល្បង
  • ភាពវៃឆ្លាតពាណិជ្ជកម្មស្តុកទិន្នន័យនិងអ្នកជំនាញវិភាគ
  • និស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា, និស្សិតថ្នាក់បរិញ្ញាបត្រដែលចង់ដឹងពីបច្ចេកវិទ្យា Big Data ចុងក្រោយបង្អស់អាចទទួលបាននូវបណ្តុះបណ្តាលើបណ្តាញវិញ្ញាបនប័ត្រទិន្នន័យដ៏ធំនេះ

តម្រូវការជាមុន

  • មិនមានតម្រូវការមុនដើម្បីយកការបណ្តុះបណ្តាលទិន្នន័យធំនេះនិងដើម្បីធ្វើជាម្ចាស់ផ្ទះ Hadoop ។ ប៉ុន្តែមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃយូនីក, SQL និង Java អាចនឹងល្អ។ នៅ Intellipaat យើងផ្តល់នូវមេរៀន unix និង Java ជាមួយនឹងការបណ្តុះបណ្តាលជំនាញវិញ្ញាបនប័ត្ររបស់យើងដើម្បីជម្រុញជំនាញដែលត្រូវការដើម្បីឱ្យអ្នកមានភាពល្អប្រសើរនៅលើផ្លូវ Hadoop របស់អ្នក។

គ្រោងវគ្គសិក្សារយៈពេល: 2 ថ្ងៃ

សេចក្តីផ្តើមទៅនឹងទិន្នន័យធំ & Hadoop និងប្រព័ន្ធអេកូរបស់វា, ផែនទីកាត់បន្ថយនិង HDFS

តើអ្វីទៅជាទិន្នន័យធំតើ Hadoop សមនឹងចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធឯកសារដែលបានចែកចាយដោយ Hadoop - ការថតចម្លងទំហំប្លុកមេខ្យល់អនុវិទ្យាល័យការកំណត់ខ្ពស់ការយល់ដឹងអំពី YARN - ResourceManager, NodeManager ភាពខុសគ្នារវាង 1.x និង 2.x

ដំឡើងនិងរៀបចំ Hadoop

ស្ថាបត្យកម្មចង្កោម Hadoop 2.x, សហព័ន្ធនិងភាពអាចរកបានខ្ពស់, ការរៀបចំចង្កោមផលិតកម្មជាទូទៅ, របៀបចង្កោម Hadoop, ពាក្យបញ្ជាធម្មតា Hadoop Shell, ឯកសារកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ Hadoop 2.x, Cloudera ចង្កោមថ្នាំងតែមួយ។

ជ្រមុជទឹកជ្រៅនៅ Mapreduce

របៀបដែល Mapreduce ធ្វើការរបៀបកាត់បន្ថយរបៀបដែលអ្នកបើកបរធ្វើសកម្មភាពអ្នករួមផ្សំអ្នកចែកភាគថាសបញ្ចូលរូបរាងលទ្ធផលការច្របល់និងតម្រៀបផែនទីចូលរួមកាត់បន្ថយការចូលរួមចំហៀង MRUnit ឃ្លាំងសម្ងាត់ចែកចាយ

ការធ្វើលំហាត់ប្រាណ:

ធ្វើការជាមួយ HDFS, សរសេរកម្មវិធី WordCount, សរសេរកម្មវិធីចែករាបតូចផ្ទាល់ខ្លួន, Mapreduce ជាមួយឧបករណ៍បញ្ចូលគ្នា, ផែនទីនៅផ្នែកខាងឆ្វេងរួម, បន្ថយបន្ទះចំហៀង, សាកល្បងឯកតា Mapreduce, រត់ Mapreduce នៅក្នុងរបៀប LocalRobner ។

ដោះស្រាយបញ្ហាក្រាហ្វ

ក្រាហ្វ, តំណាងក្រាហ្វិច, ការស្វែងរកក្បួនដោះស្រាយជាលើកដំបូង, ក្រានតំណាងឱ្យផែនទីកាត់បន្ថយរបៀបគណនាក្រាហ្វក្រាហ្វឧទាហរណ៏ផែនទីក្រាហ្វកាត់បន្ថយ,

    ហាត់ប្រាណ 1: លំហាត់ 2: លំហាត់ 3:

ការយល់ដឹងលម្អិតអំពីជ្រូក

ក។ សេចក្តីណែនាំអំពីជ្រូក

ការយល់អំពី Apache Pig លក្ខណៈពិសេសការប្រើប្រាស់ផ្សេងៗនិងការរៀនសូត្រដើម្បីទំនាក់ទំនងជាមួយជ្រូក

ខ។ ការពង្រាយជ្រូកសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ

វាក្យសម្ពន្ធនៃ Pig ឡាតាំង, និយមន័យជាច្រើន, តម្រៀបទិន្នន័យនិងតម្រង, ប្រភេទទិន្នន័យ, ការដាក់ពង្រាយជ្រូកសម្រាប់ ETL, ការផ្ទុកទិន្នន័យ, ការមើលគ្រោងការណ៍, និយមន័យវាល, មុខងារដែលត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅ។

C. ជ្រូកសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យស្មុគស្មាញ

ប្រភេទទិន្នន័យជាច្រើនរួមទាំងការដាក់បញ្ចូលគ្នានិងស្មុគ្រស្មាញ, ទិន្នន័យដំណើរការជាមួយជ្រូក, ការប្រមូលទិន្នន័យជាក្រុម, លំហាត់ជាក់ស្តែង

ឃ។ អនុវត្តប្រតិបត្ដិការទិន្នន័យច្រើន

ការរួមបញ្ចូលសំណុំទិន្នន័យការបំបែកសំណុំទិន្នន័យវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យរួមបញ្ចូលការកំណត់ប្រតិបត្តិការលំហាត់អនុវត្តជាក់ស្តែង

E. បន្តជ្រូក

ការយល់ដឹងអំពីមុខងារដែលកំណត់ដោយអ្នកប្រើដំណើរការទិន្នន័យជាមួយភាសាផ្សេងទៀតការនាំចូលនិងម៉ាក្រូដោយប្រើអ៊ិនធឺណិតនិង UDF ដើម្បីពង្រីកសត្វជ្រូកការធ្វើលំហាត់ប្រាណ

ការងារ F. ជ្រូក

ធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលពាក់ព័ន្ធនឹង Walmart និងអេឡិចត្រូនិសិល្បៈជាករណីសិក្សា

ការយល់ដឹងអំពី Hive

ក។ សេចក្តីផ្តើមសំប៉ែត

ការយល់ពី Hive ការប្រៀបធៀបទិន្នន័យតាមបែបប្រពៃណីជាមួយការប្រៀបធៀប Hive, Pig និង Hive រក្សាទុកទិន្នន័យនៅក្នុងគ្រោងការណ៍ Hive និង Hive, អន្តរកម្មរវាង Hive និងករណីជាច្រើននៃ Hive

ខ។ សំបុកសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យទំនាក់ទំនង

ការយល់ដឹងពី HiveQL, វាក្យសម្ពន្ធមូលដ្ឋាន, តារាងនិងមូលដ្ឋានទិន្នន័យជាច្រើន, ប្រភេទទិន្នន័យ, ការបង្កើតសំណុំទិន្នន័យ, អនុគមន៍ដែលជាប់នឹងខ្លួនជាច្រើន, ការដាក់បញ្ជូលសំណួរនៅលើអក្សរ Hes, Shell និង Hue ។

ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យជាមួយសំបុក

មូលដ្ឋានទិន្នន័យជាច្រើនការបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយទិន្នន័យនៅ Hive ការបង្កើតគំរូទិន្នន័យតារាង Hive គ្រប់គ្រងតារាងដោយខ្លួនឯងការផ្ទុកទិន្នន័យការផ្លាស់ប្តូរមូលដ្ឋានទិន្នន័យនិងតារាងការស្វែងរកភាពងាយស្រួលជាមួយការមើលការរក្សាទុកលទ្ធផលនៃការត្រួតពិនិត្យការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ ជាមួយសំបុក, សំបុក Metastore និងម៉ាស៊ីនបម្រើ Thrift ។

ឃ។ Optimization នៃ Hive

ការរៀនសូត្រនៃការស្រាវជ្រាវសន្ទស្សន៍ទិន្នន័យការបែងចែកនិងការដាក់ធុង

ឃ។ ពង្រីកសំបុក

ការដាក់ពង្រាយមុខងារដែលកំណត់ដោយអ្នកប្រើសម្រាប់ពង្រីកសំបុក

F. ដៃលើលំហាត់ - ធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យធំនិងសំណួរទូលំទូលាយ

ការដាក់ពង្រាយ Hive សម្រាប់ទំហំទិន្នន័យធំ ៗ និងចំនួនសំណួរច្រើន

ជី UDF, បង្កើនប្រសិទ្ធិភាពសំណួរ

ធ្វើការយ៉ាងទូលំទូលាយជាមួយសំណួរដែលកំណត់ដោយអ្នកប្រើ, ការរៀនពីរបៀបដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសំណួរ, វិធីសាស្រ្តជាច្រើនដើម្បីធ្វើការលៃតម្រូវការសម្តែង។

Impala

ចម្លើយ: Impala

អ្វីដែល Impala?, របៀបដែល Impala ខុសពីសំបុកនិងជ្រូក, Impala ខុសគ្នាពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលទាក់ទង, ការកំណត់និងទិសដៅអនាគតដោយប្រើ Impala Shell

ខ។ ជ្រើសរើសល្អបំផុត (សំបុក, ជ្រូក, Impala)

C. គំរូនិងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យជាមួយ Impala និងសំបុក

ទិន្នន័យស្តុកទិន្នន័យការបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យនិងតារាងកំពុងផ្ទុកទិន្នន័យទៅក្នុងតារាងស៊ីឡាំងទិន្នន័យឌីជីថល Impala

ឃ។ ការបែងចែកទិន្នន័យ

ការបែងចែកទិដ្ឋភាពទូទៅការបែងចែកនៅ Impala និងសំបុក

(AVRO) ទ្រង់ទ្រាយទិន្នន័យ

ការជ្រើសទ្រង់ទ្រាយឯកសារការគាំទ្រឧបករណ៍សម្រាប់ទ្រង់ទ្រាយឯកសារ Avro គ្រោងការណ៍ប្រើ Avro ជាមួយ Hive និង Sqoop ការវិភាគគ្រោងការណ៍ Avro ការបង្ហាប់

ការណែនាំអំពីស្ថាបត្យកម្ម Hbase

គឺជាអ្វីដែល Hbase, វាសមនឹងកន្លែង, គឺជាអ្វីដែល NOSQL

Apache Spark

ចម្លើយ: ហេតុអ្វីបានជាអញ្ចឹង? ធ្វើការជាមួយ Spark និង Hadoop ចែកចាយឯកសារប្រព័ន្ធ

Spark គឺជាអ្វីប្រៀបធៀបរវាង Spark និង Hadoop, Components of Spark

ខ។ សមាសធាតុ Spark, ក្បួនដោះស្រាយ Spark ទូទៅ - ក្បួនដោះស្រាយអាថ៌កំបាំង, វិភាគក្រាហ្វ, សិក្សាម៉ាស៊ីន

Apache Spark- សេចក្តីណែនាំ, ភាពស្របគ្នា, ភាពអាចរកបាន, ភាគថាស, Spack បង្រួបបង្រួម, សមាសធាតុ Spark, ឧទាហរណ៍ Scalding, ម៉ាហាត, ព្យុះ, ក្រាហ្វ

C. ដំណើរការ Spark លើចង្កោមសរសេរកម្មវិធី Spark ដោយប្រើប្រាស់ Python, Java, Scala

ពន្យល់ពីឧទាហរណ៍ python បង្ហាញការដំឡើង spark ពន្យល់កម្មវិធីបញ្ជាកម្មវិធីពន្យល់បរិបទ spark ជាមួយឧទាហរណ៍កំណត់វិសាលភាពវាយតិចតួចបង្រួម scala និង java យ៉ាងរលូនពន្យល់ពីការគណនានិងការចែកចាយ។ ពន្យល់ពីអ្វីដែលជាលក្ខណៈពន្យល់ពីមុខងារលំដាប់ខ្ពស់ជាមួយឧទាហរណ៍កំណត់ OFI កម្មវិធីកំណត់ពេល, អត្ថប្រយោជន៍នៃ Spark, ឧទាហរណ៍នៃ Lamda ដោយប្រើផ្កាភ្លើង, ពន្យល់ Mapreduce ជាមួយឧទាហរណ៏

ការបង្កើតនិងដំណើរការផែនទីចង្កោម Hadoop កាត់បន្ថយការងារ

រៀបចំសំណុំចង្កោមពហុដោយប្រើប្រាស់ Amazon ecxNUMX - បង្កើតការបង្កើតចង្កោម Node 2 ការរត់ផែនទីកាត់បន្ថយការងារលើចង្កោម

គម្រោងសំខាន់ - ដាក់វាទាំងអស់រួមគ្នានិងការតភ្ជាប់ចំណុច

ដាក់វាទាំងអស់រួមគ្នានិងតភ្ជាប់ចំណុចដោយធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យធំជំហានដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគទិន្នន័យធំ

ការតភ្ជាប់ ETL ជាមួយប្រព័ន្ធអេកូ Hadoop

របៀបដែលឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិចធ្វើការនៅក្នុងឧស្សាហកម្មទិន្នន័យធំភ្ជាប់ទៅនឹងឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិក HDF ពីឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិចនិងផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យពីប្រព័ន្ធមូលដ្ឋានទៅជា HDFS ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យពី DBMS ទៅ HDFS ធ្វើការជាមួយ Hive ជាមួយឧបករណ៍ ETL បង្កើតផែនទីបន្ថយការងារនៅក្នុងឧបករណ៍ ETL បញ្ចប់ទៅបញ្ចប់ ETL PoC បង្ហាញសមាហរណកម្មទិន្នន័យដ៏ធំជាមួយឧបករណ៍ ETL ។

ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធចង្កោម

ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធនិងឯកសារកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់ៗប៉ារ៉ាម៉ែត្រនិងតម្លៃការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធប៉ារ៉ាម៉ែត្រ HDFS បង្រួមប៉ារ៉ាម៉ែត្ររៀបចំបរិស្ថាន Hadoop រៀបចំឯកសារកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ 'រួមបញ្ចូល' និង 'បដិសេធ' Lab: MapReduce ការសំរួលប្រតិបត្តិការ

រដ្ឋបាលនិងការថែទាំ

រចនាសម្ព័ន្ធនិងឯកសារថតឯកសារ Namenode / Datanode, រូបភាពប្រព័ន្ធឯកសារ Namenode និងការកែសម្រួលនីតិវិធីត្រួតពិនិត្យត្រួតពិនិត្យនីតិកម្មបរាជ័យនិងនីតិវិធីការងើបឡើងវិញរបៀបសុវត្ថិភាពទិន្នន័យមេតានិងទិន្នន័យបម្រុងទុកបញ្ហាសក្តានុពលនិងដំណោះស្រាយ / អ្វីដែលត្រូវរកមើលការបន្ថែមនិងការយកចេញថ្នាំង Lab: ផែនទីកាត់បន្ថយការសង្គ្រោះឯកសារប្រព័ន្ធ

ការត្រួតពិនិត្យនិងការដោះស្រាយបញ្ហា

ការអនុវត្តល្អបំផុតក្នុងការតាមដាន Cluster ការប្រើប្រាស់កំណត់ត្រានិងដានជង់សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យនិងដោះស្រាយបញ្ហាដោយប្រើឧបករណ៍កូដបើកចំហដើម្បីតាមដាន cluster

កម្មវិធីកំណត់ពេលការងារ: ផែនទីបន្ថយលំហូរការដាក់ស្នើការងារ

របៀបនៃការដាក់កាលវិភាគការងារលើចង្កោមដូចគ្នាតារាងពេលវេលា FIFO កម្មវិធីកំណត់ពេលសមស្របនិងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធរបស់វា

រៀបចំពូលពហុនិងរៀបចំផែនទីកាត់បន្ថយការងារនៅលើអេម៉ាញអេចអេចអេច

រៀបចំសំណុំចង្កោមពហុដោយប្រើប្រាស់ Amazon ecxNUMX - បង្កើតការបង្កើតចង្កោម Node 2 ការរត់ផែនទីកាត់បន្ថយការងារលើចង្កោម

អ្នក​ថែរក្សា​សួនសត្វ

ZOOKEEPER សេចក្តីផ្តើម ZOOKEEPER ការប្រើប្រាស់ករណី ZOOKEEPER សេវាកម្មទិន្នន័យ ZOOKEEPER ម៉ូឌែល Znodes និងប្រភេទរបស់វាប្រតិបត្ដិការ Znodes Znodes មើល Znodes អាននិងសរសេរ, ធានាបានស្របគ្នាការគ្រប់គ្រងល្អិតល្អន់ការបោះឆ្នោតអ្នកដឹកនាំការបញ្ឈប់ការចែកចាយផ្តាច់មុខចំណុចសំខាន់

Advance Oozie

ហេតុអ្វីបានជា Oozie?, ការដំឡើង Oozie, ឧទាហរណ៏ឧទាហរណ៏, ម៉ាស៊ីន Oozie - លំហូរការងារ, ឧទាហរណ៏ M / R សកម្មភាព, ឧទាហរណ៍ពាក្យ, លំហូរការងារ, ការដាក់ស្នើលំហូរការងារ, ដំណើរផ្លាស់ប្តូរការងារលំហូរ, ដំណើរការការងារ Oozie, សន្តិសុខ Oozie, ហេតុអ្វីបានជាសន្តិសុខ Oozie, ការជួលពហុភាពនិងការធ្វើមាត្រដ្ឋាន, ពេលវេលានៃការងារ Oozie, អ្នកសំរបសំរួល, កញ្ចប់, ស្រទាប់អរូបី, ស្ថាបត្យកម្ម, ប្រើករណី 1: កេះពេលវេលាប្រើ Case 2: កេះទិន្នន័យនិងពេលវេលាប្រើ Case 3: រមៀលបង្អួច

Flume ជាមុន

ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃកម្មវិធី Apache Flume, ប្រភពទិន្នន័យដែលបានចែកចាយដោយរាងកាយ, ការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធនៃទិន្នន័យ, រូបរាងកាន់តែប្រសើរ, កាយវិភាគវិទ្យានៃគំនិត, គំនិតស្នូល, ព្រឹត្តិការណ៍, អតិថិជន, ភ្នាក់ងារ, ប្រភព, ឆានែល, លិច, ស្ទាក់ស្ទើរ, ជ្រើសរើសឆានែល, ដំណើរការចាន, ទិន្នន័យចូល, ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យប្រតិបត្តិការការបញ្ជូននិងការថតចម្លងហេតុអ្វីបានជាឆានែល? ប្រើករណី - បញ្ចូលរួមបញ្ចូលបន្ថែមភ្នាក់ងារប្រឡងគ្រប់គ្រងកសិដ្ឋានម៉ាស៊ីនបម្រើទិន្នន័យទិន្នន័យក្នុងភ្នាក់ងារឧទាហរណ៍ពណ៌នាការដាក់ពង្រាយថ្នាំងតែមួយ។

Advance HUE

HUE, HUE ecosystem, HUE, Hue, HUI, HUI, HUI, HUI, HUI, HUI, Hue, Hue

Advance Impala

IMPLAA: ទិដ្ឋភាពទូទៅទិដ្ឋភាពអ្នកប្រើ Impala: ទិដ្ឋភាព SQL អ្នកប្រើ Impala: Apache HBase, ស្ថាបត្យកម្ម Impala, ហាងរដ្ឋ Impala, សេវាកាតាឡុក Impala, ដំណាក់កាលប្រតិបត្តិសំណួរ, ប្រៀបធៀប Impala ទៅសំបុក។

សាកល្បងកម្មវិធី Hadoop

ហេតុអ្វីការធ្វើតេស្តមានសារៈសំខាន់, ការធ្វើតេស្តឯកតា, ការធ្វើសមាហរណកម្មសាកល្បង, ការអនុវត្តសាកល្បង, ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ, ការធ្វើតេស្តគុណភាព Nightly, ស្ដង់ដារនិងការបញ្ចប់ការធ្វើតេស្ត, ការធ្វើតេស្តមុខងារ, ការធ្វើតេស្តវិញ្ញាបនប័ត្រ, សាកល្បងសុវត្ថិភាព, សាកល្បងលទ្ធភាព, ការចាប់ផ្តើមនិងការឈប់សំរាកសាកល្បងទិន្នន័យ, សាកល្បងសាកល្បង

តួនាទីនិងការទទួលខុសត្រូវរបស់អ្នកជំនាញ Hadoop

ការយល់ដឹងពីតម្រូវការតម្រូវការការរៀបចំការប៉ាន់ស្មានការធ្វើតេស្តការធ្វើតេស្តទិន្នន័យការធ្វើតេស្តការបង្កើតការធ្វើតេស្តការធ្វើតេស្តសាកល្បងការវិភាគភាពទន់ខ្សោយការពិនិត្យឡើងវិញនូវបញ្ហាការផ្តល់របាយការណ៍ស្ថានភាពប្រចាំថ្ងៃការធ្វើតេស្តសាកល្បងតេស្ត ETL នៅគ្រប់ដំណាក់កាល (HDFS, HIVE, HBASE) ផ្ទុកទិន្នន័យបញ្ចូល (កំណត់ហេតុ / ឯកសារ / កំណត់ត្រា។ ល។ ) ដោយប្រើ sqoop / flume ដែលរួមបញ្ចូលប៉ុន្តែមិនកំណត់ចំពោះការផ្ទៀងផ្ទាត់ទិន្នន័យការផ្សះផ្សាការសម្លាប់រង្គាលការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវអ្នកប្រើប្រាស់និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវ (ក្រុមអ្នកប្រើសិទ្ធិ។ ល។ ) រាយការណ៍កំហុសទៅក្រុមការងារអ្នកគ្រប់គ្រងឬអ្នកបើកបរ។ ពួកគេដើម្បីបិទ, ពង្រឹងពិការភាពទាំងអស់និងបង្កើតរបាយការណ៍កំហុស, សុពលភាពលក្ខណៈពិសេសថ្មីនិងបញ្ហានៅស្នូល Hadoop ។

ក្របខ័ណ្ឌហៅថាអង្គភាព MR សម្រាប់សាកល្បងកម្មវិធីកាត់បន្ថយផែនទី

រាយការណ៍កំហុសដល់ក្រុមការងារឬអ្នកគ្រប់គ្រងនិងជំរុញឱ្យពួកគេបិទទ្វារបញ្ចូលកំហុសទាំងអស់និងបង្កើតរបាយការណ៍កំហុស។ ទទួលខុសត្រូវក្នុងការបង្កើតក្របខ័ណ្ឌសាកល្បងដែលហៅថាអង្គភាព MR ដើម្បីសាកល្បងកម្មវិធីកាត់បន្ថយផែនទី។

ការធ្វើតេស្តឯកតា

សាកល្បងស្វ័យប្រវត្តិកម្មដោយប្រើ OOZIE, សុពលភាពទិន្នន័យដោយប្រើឧបករណ៍បង្កើនសំណួរ។

ការសាកល្បងការសាកល្បង

ផែនការសាកល្បងសម្រាប់ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព HDFS ស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បងនិងលទ្ធផល

យុទ្ធសាស្ត្រផែនការសាកល្បងនិងការសរសេរករណីសាកល្បងសំរាប់សាកល្បងកម្មវិធី Hadoop

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីសាកល្បងដំឡើងនិងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ

ការងារនិងការគាំទ្រវិញ្ញាបនប័ត្រ

គន្លឹះនិងការណែនាំវិញ្ញាបនប័ត្រ Cloudera និងការរៀបចំសម្ភាសការសំដែងឈុតខ្លីៗព័ត៌មានជំនួយបច្ចេកទេសនិងការអភិវឌ្ឍន៍

សូមសរសេរមកយើងនៅ info@itstechschool.com ទាក់ទងមកយើងតាមលេខ + 91-9870480053 សម្រាប់តម្លៃវគ្គសិក្សានិងការកំណត់វិញ្ញាបនប័ត្រកាលវិភាគនិងទីកន្លែង

ទម្លាក់ពួកយើងសំណួរមួយ

វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីជួយអ្នកសម្អាតទាំងពីរ ចក្ខុវិស័យអភិវឌ្ឍន៍ Cloudera Spark និង Hadoop (CCA175) ការប្រឡងនិង Cloudera អ្នកគ្រប់គ្រងដែលទទួលស្គាល់សម្រាប់កម្មវិធី Apache Hadoop (CCAH) ការប្រឡង។ ខ្លឹមសារមេរៀនវគ្គបណ្តុះបណ្តាលទាំងស្រុងគឺស្របតាមកម្មវិធីវិញ្ញាបនប័ត្រទាំងពីរនេះនិងជួយអ្នកលុបបំបាត់ការប្រឡងវិញ្ញាបនប័ត្រទាំងនេះដោយភាពងាយស្រួលនិងទទួលបានការងារល្អបំផុតនៅក្នុង MNCs កំពូល ៗ ។

ជាផ្នែកមួយនៃវគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះអ្នកនឹងត្រូវបានធ្វើការលើគម្រោងពេលវេលានិងកិច្ចការដែលមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងធំធេងនៅក្នុងសេណារីយ៉ូឧស្សាហកម្មពិភពលោកពិតប្រាកដដូច្នេះការជួយអ្នកក្នុងការតាមដានយ៉ាងរហ័សនូវអាជីពរបស់អ្នក។

នៅចុងបញ្ចប់កម្មវិធីហ្វឹកហ្វឺននេះនឹងមានសំណួរដែលឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះអំពីប្រភេទសំណួរដែលបានសួរនៅក្នុងការប្រឡងវិញ្ញាបនប័ត្រនីមួយៗនិងជួយអ្នកឱ្យពិន្ទុល្អប្រសើរនៅក្នុងការប្រឡងវិញ្ញាបនបត្រ។

វិញ្ញាបនប័ត្របញ្ចប់ការសិក្សារបស់វា នឹងត្រូវបានផ្តល់ជូននៅពេលបញ្ចប់គំរោងការងារ (លើការពិនិត្យឡើងវិញដោយអ្នកជំនាញ) ហើយនៅពេលមានពិន្ទុយ៉ាងហោចណាស់ 60% នៅក្នុងកម្រងសំណួរ។ វិញ្ញាបនប័ត្រ Intellipaat ត្រូវបានទទួលស្គាល់យ៉ាងល្អនៅក្នុងកំពូល 80 + MNCs ដូចជា Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, ក្រុមហ៊ុន Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware ជាដើម។

សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមដោយសប្បុរស ទាក់ទង​មក​ពួក​យើង។


ពិនិត្យឡើងវិញ




ពាក្យស្វែងរកពាក្យគន្លឹះ

  • បណ្តុះបណ្តាទិន្នន័យខ្នាតធំនៅហ្គ្រោហ្គោន
  • ទិន្នន័យវិញ្ញាបនបត្រ Hadoop ទិន្នន័យធំនៅហ្គ្រូហ្គោន
  • វិទ្យាស្ថានសម្រាប់ទិន្នន័យធំ Hadoop នៅហ្គូហ្គោន
  • ទិន្នន័យធំ ៗ Hadoop នៅហ្គ្រោរសុន
  • វិញ្ញាបនបត្រ Hadoop ទិន្នន័យធំនៅហ្គូហ្គោន
  • ទិន្នន័យធំ ៗ Hadoop នៅហ្គ្រោរសុន
  • ទិន្នន័យដ៏ល្អបំផុត Hadoop បណ្តុះបណ្តាលលើបណ្តាញ
  • ការហ្វឹកហាត់ Hadoop ទិន្នន័យធំ