TypeTraining
SCHREIFT IECH

Kontaktéiert eis

Felder mat engem * erfuerderlech sinn

 

grouss Daten hunnoop Zertifizéierungskurs

Grouss Daten Hadoop Certification Course & Training

Iwwersiicht

Publikum u Voraussetzungen

Course Outline

Schedule & Gebaier

Zertifikatioun

Grouss Daten Hadoop Certification Course Overview

Et ass eng ëmfaassend Hadoop Big Data Training Course entwéckelt vun Experten aus Experten, déi aktuell Aarbechtsplazen anzesetzen, fir detailléiert Léiere vu grouss Daten an Hadoop Modul ze léieren. Dëst ass eng Industrie, déi d'Grande Data Certification Training Course erkannt huet, déi eng Kombinatioun vun de Formatiounen zu Hadoop-Entwéckler, Hadoop Administrator, Hadoop-Tester an Analytik gëtt. Dëst ass Cloudera Hadoop Training suergt fir Iech eng grouss Zertifikatioun ze maachen.

Ziler

  • Master-Fundamenter vum Hadoop 2.7 a YARN a schreift Programmer mat Hëllef
  • Pseudo Knued an Multi Knot Cluster op Amazon EC2 setzen
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Learn Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib schreiwen Spark Apps
  • Hadoop Administratioun Aktivitéiten wéi Cluster Verwaltung, Iwwerwaachung, Administratioun an Troubleshooting
  • EEG Tools wéi Pentaho / Talend konfiguréieren fir mat MapReduce, Hive, Pig, etc ze schaffen
  • Détailléiert Verständnis vu Big Data Analytics
  • Hadoop Testen Apps mat der MR Unit an aner Automatisatiounsinstrumenter.
  • Schafft mat Avro Dateiformaten
  • Praktesch Real-Life Projete mat Hadoop a Apache Spark
  • Gitt e Bild ze grouss fir d'HADOop Certification ze léisen.

Spär Publikum

  • Programméiere vu Entwéckler a Systemadministratioun
  • Erfarscht Aarbechtsméiglechkeeten, Projektmanager
  • Grouss DatenHadoop Entwéckler hun gär aner Verträglech ze léieren wéi Testing, Analytics, Administration
  • Mainframe Professionals, Architects & Testen Professionals
  • Business Intelligence, Data Warehousing an Analytics Professionals
  • Graduéierter, Undergraduéierter gär erliewen ze léieren déi lescht Daten vun der Big Data kënnen dës Big Data Hadoop Certification Online Training trainéieren

Viraussetzunge

  • Et gëtt keng Viraussetzung fir dës gréisser Ausbildungsunioun ze huelen an Hadoop ze moderéieren. Mee Basics vun UNIX, SQL an Java si wier gutt.An Intellipaat bidde mir en gratis Unix- an Java-Course mat eiser Big Data-Zertifizéierung trainéieren fir d'noutwänneg Fäegkeeten ze briechen, fir datt Dir gutt op Iech Hadoop Léierpfannen ass.

Course Outline Dauer: 2 Deeg

Awer d'Big Data & Hadoop a sengem Ecosystem, Kaart reduzéieren an HDFS

Wat ass grouss Daten, Wouhuel Hadoop passt, Hadoop Distributed Dateisystem - Repliken, Blockgréisst, Secondary Nummode, High Availability, Understanding YARN - ResourceManager, NodeManager, Differenz tëscht 1.x an 2.x

Hadoop Installatioun & Setup

Hadoop 2.x Clusterarchitektur, Federatioun an Hohe Disponibilitéit, e Typesch Produktiounscluster opgesat, Hadoop Cluster Modi, gemeinsame Hadoop Shell Commands, Hadoop 2.x Configuratiounsdateien, Cloudera Single Knotcluster

Deep Dive zu Mapreduce

Wéi Mapreduce Works, wéi Reducer fonctionnéiert, wéi Driver funktionnéiert, Kombinéierer, Partitioner, Input Formate, Ausgabformate, Shuffle a Sort, Mappad Joins, Reduktioun Side Joins, MRUnit, Distributed Cache

Labberübungen:

Zesummenaarbecht mat HDFS, Writing WordCount Programm, Schreift benutzerdefinéierter Partitioner, Mapreduce mat Kombinéierer, Map Side Join, Reduktioun Side Joins, Unit Testing Mapreduce, Laanschtzemaachen an LocalJobRunner Modus

Grafesystem Solving

Wat ass Graf, Grafescht Representatioun, Breet eischt Recherche Algorithmus, Diagramm Representatioun vum Kaart reduzéieren, Wéi maacht Dir de Algorithmus fir d'Graf, fir d'Graf Kaart Kaart ze reduzéieren,

    Ausübung 1: Ausübe vu 2: Ausübe 3:

Detailprévisioun vum Pig

A. Aféierung zu Pig

D'Apache Pig verstehen, d'Fonctiounen, verschidde Utilisateuren a léiere mat Pig interagéieren

B. Dei Pig fir d'Analyse vun der Analyse

D'Syntax vu Pig Latin, déi verschidde Definitioune, Dateneort a Filter, Datentypen, Deigele vu Pig fir ETL, Datenlëschten, Schema kucken, Felddefinitiounen, Fonctionnementer déi allgemeng benotzt ginn.

C. Pig fir komplexe Veraarbechtung vu Daten

Verschidde Datentypen, déi och verschachtelt a komplex sinn, Daten mat Pig agéieren, gruppéiert Daten Iteration, praktesch Bewegung

D. D'Multitasketsaktioun auszeféieren

Daten, déi opgemaach ginn, Datenexplittéieren, verschidde Methoden fir d'Datebesetzung ze kombinéieren, Operatiounsgesetzer, Handwierkstätte

E. Ausbau Pig

Ënnerdeelere Benotzer definéiert Feeler, Ausführen vun Datenveraarbechtung mat anere Sproochen, Importeren a Makroser, mat Streaming an UDFs fir Pig auszetauschen, praktesch Übungen

F. Pig Jobs

Schafft mat realen Datebank, mat Walmart an Elektroneschen Kuche als Fallstudie

Detailléiert Verständnis vu Hive

A. Hive Einféierung

Hive Understanding Hive, traditionell Datebank vergläicht mat Hive, Pig an Hive Vergleichen, Dateschutz an Hive an Hive Schema, Hive Interaktioun a verschidde Benotzungsfäegke vu Hive

B. Hiewen fir Relatiounsdatenanalyse

HiveQL verfaasst, Basissyntax, déi verschidden Dëscher an Datenbanken, Datentypen, Datebezuelen joën, verschidde Gebaierfunktiounen, de Hive Queryën op Skripte, Shell an Hue.

C. Datenverwaltung mat Hive

Déi verschidde Datenbanken, d'Erstellung vun Datenbanken, Datenformate an Hive, Datenmodelléieren, Hiewel verwaltete Tabellen, selbstverwénkelt Tabellen, Datenlëschten, Ännere vun Datenbanken a Tabellen, Simplification mat Recherche, Resultater vun Ufroen, Datenezugriffskontrolle, Verwaltung vun Daten Hive, Hive Metastore an Thrift Server.

D. Optiméierung vum Hive

Léierprozess vun der Abfrage, Datenindustrie, Partitionéieren a Buckéielen

E. Verlängerung Hive

De Benotzer benotzt definéiert Fuerwen fir den Hive ze verlängeren

F. Hänn op Übungen - déi mat groussen Datebank a extensiv Abfrage maachen

Deen Hive fir vill Mengen vu Datebank a grouss Deeler aus dem Abonnement

G. UDF, Ufro optiméieren

Schafft extensiv mat User Defined Queries, léiert wéi Dir Froen hutt ze optimiséieren, verschidde Methoden fir d'Performanzstimmung ze maachen.

Impala

A. Aféierung vun Impala

Wat ass Impala ?, Wéi Impala Differs aus Hive a Pig, wéi Impala Differs aus relationale Datenbanken, Aschränkungen a Future Directions, Verwenden der Impala Shell

B. Choosing the Best (Hive, Pig, Impala)

C. Modeling a Gestioun vun Daten mat Impala an Hive

Dat Speichervariabilitéit vun der Datebank, Datebanks a Tabellen ze maachen, Daten a Tabellen, HCatalog, Impala Metadata Cache

D. Data Partitioning

Partitionéierter Iwwerblick, Partitionéieren zu Impala an Hive

(AVRO) Datenformater

Wielt e Dateiformat, Tool Support fir Dateiformats, Avro-Schemas, Avro mat Hive an Sqoop, Avro Schema Evolutioun, Compression

Aféierung an Hbase Architektur

Wat ass Hbase, Wou ass et gutt, Wat ass NOSQL

Apache Spark

A. Firwat? Spark? Schafft mat Spark an Hadoop Distributed Datei System

Wat ass Spark, Verglach tëscht Spark an Hadoop, Komponenten vu Spark

B. Spark Components, Common Spark Algorithmen-Iterative Algorithmen, Diagrammanalyse, Maschinn Léieren

Apache Spark- Presentatioun, Konsequenz, Disponibilitéit, Partition, Unifikéiert Stack Funken, Spark Komponenten, Verblendend Beispiller, Mahout, Stuer, Grafik

C. Running Spark op engem Cluster, Schreiwe Spark Apps mat Python, Java, Scala

Erklärt de Python Beispill, Zeil installéieren en Funken, Explain Treiwerprogramm, Explikatioun Zousätz Kontext mat Beispiller Definéiert schwaach Tipp Variablen, Kombinéiert Scala a Java voll nahtlos, Explikatioun Parallelitéit a Verdeelung., Erklären wat ze späicheren, Explain méi héije Bestellung wéi zum Beispiel Define OFI Scheduler, Virdeeler vu Spark, Beispill vun Lamda, déi Funken hunn, Explikatioun mat engem Beispill

Hadoop-Cluster-Setup a Running Map Reduzéieren Aarbecht

Multi Node Cluster Setup mat Amazon AmazonXXUMX - 2 Knot-Cluster-Setup erstellen

Major Project - All zesummen e Pads ze verbannen

All zesummen zesummen a verbonne Punkten, déi mat groussen Datebank gesat ginn, Schrëtt an der Analyse vu groussen Daten

ETL Konnektivitéit mat Hadoop Ecosystem

Wéi ETL-Tools schaffen an enger grousser Datenindustrie, mat HDFS aus dem ETL Tool ze verbannen an Daten aus lokalem System op HDFS ze maachen, Daten vu DBMS op HDFS verschwannen, mat Hive mat ETL Tool arbeiten, Kaart erstellen Aarbechtsplazen reduzéieren am ETL Tool, PoC weist grouss Daten mat Integratioun mat dem ETL-Tool.

Cluster Configuration

Configuratiounsübersicht a wichteg Konfiguratiounsdatei, Configuratiounsparameter a Wäerter, HDFS-Parameteren MapReduce-Parameteren, Hadoop-Ëmfeldconfiguratioun, Include- a Exclude-Configuratiounsdateien, Lab: MapReduce Performance Tuning

Verwaltung a Maintenance

Datebank Strukturen an Dateie, Dateie System Image a Edit Log, The Checkpoint Procedure, Nodefa Failed and Recovery Procedure, Safe Mode, Metadata a Datebuchung, Potentialproblemer a Léisungen / wat Dir sicht, Knot addéieren a nidderhuelen, Lab: MapReduce Dateisystem Recovery

Iwwerwaachung an Troubleshooting

Bescht Praktiken op Iwwerwaachung vun engem Cluster, Verwenden Logbicher a Stack Spuren fir Iwwerwaachung an Troubleshooting, Verwenden vun Open-Source-Tools fir de Cluster iwwerwaachen

Scheduler: Kaart reduzéiert d'Aarbechtsplaz

Wéi schreift d'Aarbecht op eelste Cluster, FIFO-Schedule, Fair Scheduler a seng Konfiguratioun

Multi-Node-Cluster-Setup a Running Map Reduzéieren Jobs op Amazon Ec2

Multi Node Cluster Setup mat Amazon AmazonXXUMX - 2 Knot-Cluster-Setup erstellen

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Einféierung, ZOOKEEPER Kaartefäegkeeten, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER-Datenmodell, Znoder a seng Typen, Znoden-Operatiounen, Znodes Uhren, Znodes liest a schreiwt, Konsistenzgarantie, Clusterverwaltung, Leader-Wahl, Distributéiert Exklusive Verloss, Wichteger Punkten

Advance Oozie

Firwat Oozie ?, Installatioun Oozie, e Beispill lueden, Oozie- Workflow-Maschinn, Beispill M / R-Aktioun, Word Zählbeispiel, Workflow-Applikatioun, Workflow-Soumissioun, Workflow-Zousazwandlung, Oozie Job-Veraarbechtung, Oozie Sécherheet, Firwat Oozie Sécherheet ?, Job Ofleedung , Multi Tenancy an Skalierbarkeet, Zeilenlinn vun Oozie Job, Koordinator, Bundle, Schichten vun Ofstraktioun, Architektur, Uwendung Case 1: Time Trigger, Use Case 2: Daten- a Time Trigger, Case Use 3: Walzen

Färbuch

D'Apache Flume, Physikalesch verdeelt Datenquellen, Ännere Struktur vun Donnéeën, méi no, Anatomie vu Flume, Core Konzepter, Event, Clients, Agents, Quell, Channels, Sinks, Interceptoren, Kanal Selektor, Sinkprozessor, Datenevenie, Agent Pipeline , Transaktionalen Datenaustausch, Routing a Répliquéieren, Firwat Kanälen ?, Benotz Case-Log Aggregatioun, Flume-Agent addéieren, e Serverfarmen, Datebank pro Agent, e Beispill fir een eenzegen Knoteblumm Deployment

Avance HUE

HUE entwéckelt, HUE-Ecosystem, Wat ass HUE ?, HUE Realviewer, Virdeeler vun HUE, Wéi ginn d'Dateie am Datei-Browser eropzelueden ?, Den Inhalt unzeginn, d'Benotzer integréieren, HDFS integréieren, Grondlagen vun HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Iwwerblick: Ziler, Uservisualitéit vun Impala: Iwwerblick, Uservisualitéit vun Impala: SQL, Benotzervisioun vun Impala: Apache HBase, Impala Architektur, Impala staat Geschäft, Impala Katalog Service, Query Exekutioun Phasen, Vergleichen Impala zu Hive

Hadoop Approche Testing

Firwat Testen ass wichteg, Evaluatioun vun der Unitéit, Integratiounsprüfung, Performancetest, Diagnostik, Näischt QA Test, Benchmark an Ennertes Tester, Funktionalprüfung, Testzertifizéierungstest, Sécherheetsprüfung, Skalierbarkeettest, Incommissage an Decommiséiere vu Datenknäpsen Testen, Reliabilitéitstest , Versioun Versuchung

Rollen an Responsabilitéiten vum Hadoop Testing Professional

Ausféierung vum Viraussetzunge, Préparatioun vun der Préift Estimatioun, Testkoffer, Testdateien, Testbettkreatioun, Testausfuederung, Defekt Reporting, Defekt Retest, Daily Status Report Liwwerung, Testabschluss, ETL-Tester op all Phase (HDFS, HIVE, HBASE) Luede vum Input (Logbureau / Dateien / Opzeechnunge etc.) duerch sqoop / flume, dat schreift awer net limitéiert op d'Datebank, d'Reconciliatioun, d'User Autoriséierung an d'Authentifizéierungstests (Gruppen, Benotzer, Privileg etc.), Mängel un de Entdeckerteam oder Manager a Fuere melden fir se ze fënneren, all Mängel ze bauen a Fehlerexporte z'erreechen, Validatioun vun neien Fonctiounen an Themen am Core Hadoop.

Framework genannt MR Unit fir Testen vun Map-Reduzéieren Programmer

Mängel mellen un der Entwécklung Team oder Manager a färde se fir ze schloofen, Konsequenzen all Defizit ze féieren an Defektreporten z'ënnerstëtzen, Verantwortlech fir d'Erzéihung vun engem Test Framework genannt MR Unit fir Testen vun Map-Programme ze reduzéieren.

Unit Testing

Automatiséierungstest duerch d'OOZIE, d'Validatioun vu Daten duerch de Query Surge tool.

Test Execution

Testplotz fir HDFS Upgrade, Testautomatiséierung a Resultat

Test Plans Strategie a Schreift Testkoffer fir Testing Hadoop Applikatioun ze schreiwen

Wéi testen a installéieren an e configuréieren

Aarbechts- a Certificatiounssënn

Cloudera Certification Tipps a Guidance an Mock Interview Preparation, Practical Development Tipps a Techniken

Schreift Iech un eis un info@itstechschool.com & kontaktéiert eis bei + 91-9870480053 fir de Kurspräis & Zertifizéierungskäschten, Termin & Standort

Dréckt eis eng Query

Dëse Course ass fir Iech ze hëllefen kloer ze maachen Cloudera Spark an Hadoop Developer Certification (CCA175) Examen an Cloudera Certificat Administrateur fir Apache Hadoop (CCAH) Examen. De ganze Training Course Inhalt entsprécht an deenen zwou Zertifizéierungsprogrammer an hëlleft Iech dës Zertifizéierungsprüfung ganz einfach ze maachen an déi beschten Aarbecht an den Top MNCs ze kréien.

Als Deel vun dëser Formatioun wäert Dir op Echtzäitprojeten a Verdingungen, déi immens Implikatiounen am realen Weltsindustriendenszenario hunn, hëllefen, fir datt Dir Ären Karriär weider leeft.

Am Schluss vun dësem Trainingsprogramm ginn et Quizenzer, déi perfekt mat der Qualitéit vun den Froen an den jeweilige Zertifizéierungsproblemer reflektéieren an hëlleft Besserung an der Zertifizéierungsprüfung.

ITS Course Completion Certificate gëtt op d'Fäerdegstellung vum Projet Wierk (op Experten iwwerpréift) a beim Scout vu mindestens 60% markéiert am Quiz. D'Intellipaat-Zertifizéierung ass gutt erkannt an Top 80 + MNCs wéi Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware etc.

Fir méi Informatiounen frëndlech Kontaktéiert eis.


Rezensiounen