AwaPerwerdehiya Çandî
FÊHRIST

kurseya belgeya mezin ya veguhestinê

Kurteya Kurs û Perwerdehiya Hêzdanê Danûstendiya Bigoop

Têgihiştinî

Alîkar û Pêşniyarî

Kursê

Destnîşan û Fees

Şehadet

Danezana Big Data Hadoop Certification Course

Ew pisporê perwerdeya mezin ya Hadoop Big Data ya ku ji hêla pisporên pîşesaziya pîşesaziya bazirganî ya bazirganî ya heyî ya bîr dixebite, fêrbûna modeyên giran û li ser Hadoop Modules pêşkêş dikin. Ev yek pîşesaziyek e ku pisporê perwerdeya pisporê belgeya belgeya nasnameyê ya mezin tête naskirî ye ku ji bo kursên perwerdehiya Hadoop-Înê, Rêveberê Hadoop-Hadoop-testê, û analytics. Ev Cloudera Perwerdehiya Hadoop dê ji we re amade bikin ku ji bo belgeya daneyên mezin aşkere bike.

armancên

  • Mamosteyên sereke yên Hadoop 2.7 û YARN û bi karanîna wan pêkanîna serîlêdanên xwe binivîsin
  • Sazkirina Pseudo Node û Amazon EC2 li ser klûbek pir mûçek
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Daxistin Spark, Spark RDD, Graphx, nivîsandina sparkên MLlib
  • Karûbarên Master Hadoop wekî birêveberiya çandî, çavdêrkirin, rêveberiyê û pirsgirêkkirinê
  • Guhertinên ETL ên wekî Pentaho / Talendê bi karê MapReduce, Hive, Pig, etc. xebitînin
  • Agahdariya berfirehtirîn analîzên Big Data
  • Hadoop tested applications using MR unit and tools of automation.
  • Karaneyên daneyên daneyên Avro bi kar bikin
  • Bi projeyên Hadoop û Apache-Spark-projeyên projeyên rastîn ên pratîkê de
  • Ji bo danûstendina Big Data Hadoop aşkere ye.

Audience ye, lewma

  • Pêşvebiran û Pêşniyarên Bernameyê
  • Profesorên xebatkar ên xebatkar, Rêveberê projeyê
  • Pêşniyarên Big DataHadoop digerin ku ji vertîkên din ên wek Testing, Analytics, Rêveberiyê hîn bibin
  • Profesyonên sereke, Arşîv û Profesyonên sereke
  • Agahdariya Karsaziyê, Dravên Darmend û Profesorên Analytics
  • Graduate, xwendekarên zanîngehan ku teknolojiya Daneyên Mezintirîn hîn bibin dikarin dikarin vê perwerdeyê bigihînin Big Data Hadoop Certification

Pêdivî ye

  • Tu pêdivî ye ku pêşniyarên daneyên mezin Bigire û ji bo Hadoop masterê nîne. Lê belê basicsên UNIX, SQL û java dê baş bibin. Int Intelipaat, em kursa yekem û Java ya nirxandina ceribandinê bi danûstendina danûstendinê ya mezin ya ji bo kêrhatiyên hewce dike ku hûn di rêwîtiya Hadoop de baş in.

Course Outline Duration: 2 Days

Pirtûka Big Data û Hadoop û Ecosystemê, Destûra Kurt û HDFS

Dîteya Big Big çi ye, Hadoop li pergala pelê belavkirî ye - Replications, Block Size, Rêzeya Duyemîn, Hilbijartina Bilind, Understanding YARN - ResourceManager, NodeManager, Di navbera 1.x û 2.x

Installation & Setup Hadoop

Hadoop 2.x Destûra Kulturê Cluster, Fermandarî û Hilbijartina Bilind, A Setupê ya Hilberîna Hilberîn, Modên Hadoop-Cluster, Komên Common Hadoop Shell, Hûnoop 2.x Daxuyaniya Konfirmendiyê, Cloudera Nêvekek Nîvek

Deep Dive di Mapreduce de

Çiqas Mapreduce kar dike, Çawa Reducer dixebitin, Çawa Driver dixebite, Birêvek, Partîsan, Forma Înformasyonê, Forma Hilbijêran, Hilweşîn û Sort, Nexşeya Nexweşê, Dîtina Side Side, MRUnit, Cache Distributed

Pisporên labî

Bi xebata HDFS re, Bernameya WordCount nivîskî, parvekirina danûstandina nivîsandinê, Mapreduce bi Hevbinê, Tevlêbûna Nexweşînê, Ji Destiyên Şepê kêm bikin, Destnîşana Mapreduce ya Yekbûyî, Destûra Mapreduce di LocalJobRunner Mode

Pirsgirêka Peldankê

Çiqas Grafî, Nûnerê Grafî, Çawa Bêtirîn Algorithm, Nûneriya Grafî ya Girêdanê, Çiqas Algorîtm Graf, Çawa Mûçeya Gelek,

    Exercise 1: Tercîhkirina 2: Xerca 3:

Agahdariya Pig of

A. Pirtûka Pigê

Understanding Apache Pig, taybetmendiyên, karanîna cûda û fêrbûna ku bi Pigê re têkilî dikin

B. Ji bo danûstandinên danûstandinê yên Sîgortkirinê

The syntax of Pig Latin, cureyên cuda, daneyên daneyên daneyên daneyên, daneyên daneyên danûstandinê, Sîgortê ji bo ETL, dahatkirina daneyên danûstandinê, sekma çavkaniyê, pîvanên stratejiyê, fonksiyonên gelemperî tê bikaranîn.

C. Pig ji bo pêvajoya danûstendina komplek

Cureyên cûrbecî yên celeb ên navxweyî û tevlîhev, daneyên pêvajoyê yên bi Pig, danûstandinên daneyên danûstandin, pisporê pratîk

D. Performing multi-dataset operations

Daneyên danûstandinê tevlîhev, danûstandinên danûstandinan, rêbazên cuda yên ji bo danûstendina danûstendinê ya danûstandinê, operasyonan dest, xebitandina dest

E. Pig Pig

Famkirina bikarhênerên fonksiyonên erêkirî, daneyên pêvajoya danûstandinên bi zimanên din ên din, bazirganî û macros, bi bikaranîna streaming û UDFs ve pispor dikin, pisporên praktîk

F. Pig Jobs

Karûbarên daneyên daneyên rastîn kar dikin ku Walmart û Hunerên Elektrîkê wekî lêkolînek pêk tê

Agahdariya Hive

A. Introduction Introduction

Têgihîştina Hive, daneya daneya kevneşopî ya bi Hive, Sîg û Hive, daneyên danûstandinên li Hive û Hive, Hîndarkirina Hive û gelek dozên karanîna Hive

B. Hive ji bo analîzkirina agahdariya têkildarî

Têgihiştina HiveQL, syntaxa bingehîn, çend tables û databases, cûreyên daneyên danûstendinê, tevlîhevkirina daneyên danûstandinan, karûbarên cuda yên cuda, lêpirsîna Hive pirsên li ser şîfre, şil û hue.

C. Rêveberiya Daneyên bi Hiveyê

Databasesên cuda, damezirandina daneyên datatîk, li Hive, Modela daneyên, Tebên Hive-rêveber, Tebûrên xweserkirî, daneyên danûstandinên danûstandinan, Dabeşkirina guhertin û Tables, bi hêsankirina pirsan bi dîtina, lêgerîna encamên lêpirsîn Bi Hive, Hive Metastore û Tîmaftê.

D. Optimization of Hive

Performansa perwerdehiya pirsîn, daneyên daneyên danûstandin, dabeşkirinê û bucketkirinê

E. Hive Dike

Vebijarkirina bikarhênerên kar ji bo Hiveyê dirêj kirin

F. Hands-on Exercises - bi karûbarên daneyên mezin û xebatên pirfireh digerin

Ji bo dahatên daneyên daneyên giran û pir pir lêpirsînek ji bo Hîndarkirina Hive

G. UDF, lêgerîna lêgerîn

Bi pirfirehkirina xebatkarên bikarhênerên Bikaranîna Bikaranîna Karsaziyê, fêr bibin ka çawa çawa pirsên hêsankirî, gelek rêbazan bikin ku ji bo tunekirina performance tuning.

Impala

A. Agahdariya Bi Impala

Çima Impala çi ye?, Çawa Bendên Imp Impê ji Hive û Pig, Çiqas Impala Differs Ji Databasesên Têkiliyên Têkilî, Rêzdan û Pêşerojên Pêşeroj, Bikaranîna Girêdana Impala

B. Hilbijartina Bêtir (Hive, Pig, Impala)

C. Agahdarî û Rêveberiya Rêveberiya Bi Impala û Hive

Daneyên Storage Storage, Creating Databases û Tables, Daneyên Daxistin Tebelên Hîngê, Impala Metadata Caching

D. Dabeşandina danûstendinê

Dîtinkirina Partîsiyon, Partîsiyonê di Impala û Hive

(AVRO) Forma daneyên Daxuyaniyê

Hilbijartina pelê pelê, Piştgiriya Peldanka ji bo Forma pelan, Avro Schemas, Avro bi Hive û Sqoop, Avro Schema Evolution, Compression

Pêşniyarkirina avahiyê Hbase

Hbase çi ye, ew li ku derê dikeve, NOSQL çi ye

Apache Spark

A. Çima Spark? Bi Spark û Hadoop Sîstema pelê belavkirî xebitandin

Çi ye, Sparkirî di navbera Spark û Hadoop, Components of Spark

B. Spark Components, Common Spark Algorithms-Algorithms, Anal Analysis, Machine Learning

Apache Spark - Pîrozbahiyê, Têkilî, Hilbijartinê, Partîsiyon, Yekbûyî Stack Spark, Spark Components, mînakek paqijkirin, mahout, tehf, graf

C. Spark li Rêza Çandî, Serîlêdana Sparkên Bikaranîna Bikaranîna Python, Java, Scala

Nimûne python nimûne, Daxistina ajotinê nîşan bide, Bernameya ajokerê Bêje, Peyvek mînakek balkêş bike, mînakek pêdivî ye, pîvana şela û java java ye, Daxuyanî û dabeşkirina bêje. timedar, Profilên Spark, mînaka Lamda bi karanîna karûbarê, Destnîşana Mapreduce wek mînak

Nexşeya Hadoop Cluster Setup û Running Map Karûbar kêm bike

Setup using Amazon ec2 - Daxistina 4 node ya klusterê, Destnîşankirina Destpêk Karên Karûbarê li Cluster

Projeya Mezin - Hemî hev re danûstandin û Dotên Girêdanê

Bi tevahî hev re dan û Dotsên Girêdanê, Karên bi daneyên Mezin ên Karker, Bi pêngavên di danezana mezin de analîz bikin

Connector ETL bi Hadoop Ecosystem

Çawa Înternetê ETL-êra li Endustriya Girtî ya Mezin, HDDS ji hêla ETL ve girêdayî ye û pergala pelê ji pergala herêmî ya HDFS ve, Ji DBMS heta HDFS ve digerin, Karûbarê Hive bi ETL-ê, Karê Nexşînê di karûbarên ETL de, Bi dawiya dawî ya ETL bi kar digerin. PoC bi integrasyonek mezin ya mezin digel digel ETL.

Guhertina Cluster

Guherandinên çavdêriya û pelê veguhastin girîng, Parameteyên pargîdan û nirxên, Parametersên HDFS pîvanên MapReduce, Sazkirina hawirdorê ya Hadoop, Daxuyaniyên pergalê û 'Derve' binivîsin, Lab: Nexşeya Rêveberiya MapReduce

Birêvebir û Parastinê

Stenbolên Namenode / Datanode damezrandin û pelên pelan, Pergala pelê pelê û têketinê, Têkêşiya kontrola kontrola, Pêvajoya Namenode û Pêvajoya Rezayê, Mode ewlehî, Metadata û Pelgiriya Danûstandin, pirsgirêkên pirsgirêk û çareseriyê / çi digerin, çi digerin, nodes, Pergala pelê MapReduce veguhastin

Çavdêriya û Troubleshooting

Lênêrînên herî baş ên çavdêriya kulturê, Ji bo çavdêr û pirsgirêkên şopandinê têketin û karûbarên karanîna bikar bînin, Bikaranîna çavkaniyên çavkaniyên vekirî yên bikar bînin ku çavdêriya çandî

Karûbar Schedule: Nexşeya dravkirina karê karê kêm bike

Çawa karûbarên li ser heman çolê, FIFO Schedule, Fair Scheduleer û veguhertina wê de destnîşankirin

Nexşeya Destûra Hilbijêre û Tevlêkirina Pir Node-Nîdea Nêzikên li Amsterdam Ec2

Setup using Amazon ec2 - Daxistina 4 node ya klusterê, Destnîşankirina Destpêk Karên Karûbarê li Cluster

ZOOKEEPER

Zebûr, Zebûr, Zendên Znodes, Znodes dixwînin û nivîsîn, Guarantînên Kansaziyê, Rêveberiya Kluster, Hilbijartina Rêber, Hilbijartina Bêhtir Lock, Giraniya Girîng

Oozie pêşniyar

Çima Oozie?, Installation Oozie, mînak, Oozie-pergala xebatê, Mînakek M / R, Peyva nimûne, Peyva Karker, Pêvkirina karûbarê Karker, Karûbarên Oozie, Oozie ewlehiyê, Çima Oozie ewlehî?, Job submission Gelek kiryar û paqijiya pirrjimar, Xeta Xwe ya Oozie, Hevrêz, Çermên abstraction, Architecture, Kişandina karanîna 1: Pirsgirêkên karan 2

Pêşveçûna Flume

Pêşveçûna Apache Flume, Çavkaniya Vegerîna Dokumên Fîzîkî, Vejirandina Dîtina Girtî, Anatomy of Flume, Têgehên Cîhan, Event, Clients, Agent, Çavkanî, Channels, Sinks, Interceptors, Selector Channel, Prose Sink, Agahdariya Agahdar, Agahdariya Agent , Danûstandinên danûstandinên Transactional, Çima rêvekirin, Çima çi?

HUE HEY

Navekî HUE, HUE ecosystem, HUE Çi ye?, Hînbûna cîhana rastîn HUE, Heya çawa di danûstandina pelan de belgeya dokumentê hilbijêre?, Naveroka nîqaş, bikarhênerên întegrasyon, HDFS integrasyon, Bingehên HUE FRONTEND

Impala Pêşveçûn

BERSÎVÊN IMPALA Bersîv: Tevgerên bikarhêner ên Impala: Çavkaniya bikarhênerê ya Impala: SQL, Çavdêriya Bikaranîna Imp Imp: Apache architecture, Impala Archala, Shopa Dewleta Impala, Serela Katalogê, Pêvajên Girêdana Query, Comparing Impala Bi Hive

Hadoop Application Testing

Çima ceribandina testê girîng e, testa yekîtiyê, testê yekgirtî, şehîdê şevê, Qehrek, şehremark û bi dawî ve tehlêdana dawî, Tested ceribandin, Testê ewlehiyê, Tenduristiyê ya Scalability, Komîsyona Scalability û Daxuyaniya danûstandina Doksên Nehsî , Testa azadkirinê

Roles û Biryarên Hedroyê ya Karsaziya Hadoop

Têgihiştina Pêdivî ye, amadekirina amadekirinê, Tîmên Testê, Testa Bedsaziya Testê, Pêwîstkirina Testa Bizanê, Raportkirina Defektîf, Defektîfkirina Rewşa Daily, Rewşkirina Daily Status, Serkeftina Test, ETL test li her qonaxa (HDFS, HIVE, HBASE) dema barkirina danûstendinê (têketin / pelan / qeydên hûrgelan) tê bikaranîn, lê bi tenê nirxandina danûstandinên danûstandin, Pêvekirin, Bikaranîna Bikaranîna Navnîşan û Tested Înformasyonê (Tiştên, Bikaranîn, Mafên Etas), Daxistin li ser tîmên pêşveçûnê an rêveberê pêşveçûn û ajotinê ne. Wan ji bo girtina, hemû kêmasiyên Paqij bikin û raporên çewt ên dakêşin, Hûrgelên nû û pirsgirêkên li Core Hadoop çêbikin.

Frameworkê ji bo MR Unit ji bo Bernameya Nexweş-Karûbarên Mirovan

Raport ji bo kampanyaya pêşveçûnê an rêveberê pêşxistin û rêvekirina wan derxistin, hemû kêmasiyên Paqij bikin û raporên defeksiyonê biafirînin, berpirsiyariya ji bo afirandina Frameworkê testa navê MR yek ji bo îmtîhanên bernameya Map-Reduce.

Testa Yekîn

Test testê OOZIE bikar bînin, danûstandinên daneyên bikar tînin bikaranîna amûreka lêgerînê.

Pêwîstanê îmtîhanê

Plana testê ji bo HDFS-ê, çêkirina otomatîkê û encamê

Stratejiya Bernameya Test û Pêvajên Testê testê ji bo Serdana Hadoop testê

Çawa ceribandin saz bikin û saz bikin

Piştgiriya Kar û Saziyê

Pêşniyarên Derhêneriya Derbasbûnê û Rêberdanê û Hevpeyivîna Hevpeyvînê, Pêşniyarên Pêşveçûna Pêşveçûn û Teknîkî

Ji kerema xwe ji me re binivîse info@itstechschool.com û ji me re + 91-9870480053 ji bo qursa bihayê bihayê bihayê bihîstinê, dem û demjimêr

Dersa Me Query

Vê kursê perwerdehiyê tête çêkirin ku ji bo alîkariya we hemî we hemî alîkarî Cloudera Spark û Hadoop Developer (CCA175) îmtîhan û Apache Hadoop (CCAH) ji bo Administrator Cloudera Certified Certified îmtîhanê Hemî kursên kursên perwerdehiyê bi van bernameyên her du belgeyê ye û alîkarî dide ku hûn bi îmtîhanên serîlêdanê bi hêsanî re bikin û ji bo karên baş ên di MNCs de herî baş bibin.

Di çarçoveya vê perwerdehiyê de li ser projeyên pispor û karên rastîn ên ku di hundurê pîşesaziya cîhanê ya cîhanê de gelek bandorên xebitîn digerin, bi vî awayî hûn alîkariya xwe bi hewceyê xwe bi lezgîniya xwe bigire.

Di dawiya bernameya vê perwerdehiyê de dê pirsên ku bi temamî pirsên nimûneyên pêvajoya sertîfîkasyonê ve tê xwestin û nîşan dide ku hûn di îmtîhanê de belgeyên baş çêtir bikin.

Sertîfîkaya Kursa Xweseriya Xwe dê li ser temamî karê karê projeyê (li ser çavdêriya pispor) û li ser serfirazî ya herî kêm 60% nîşanên li quiz. Sertîfîkaya Intellipaat li ser 80 + MNC yên wekî Ericsson, Sisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Birêvebiriya Standard, TCS, Genpact, Hexaware, etc. tê naskirin.

Ji bo bêtir agahdarî ji kerema xwe Paqij bûn.


Reviews