ປະເພດການຝຶກອົບຮົມຫ້ອງຮຽນ
ເຂົ້າສູ່ລະບົບ

ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ໄດ້ຮັບໃບຢັ້ງຢືນການຮັບຮອງເອົາ

ຫລັກຂໍ້ມູນຫລັກສູດ Hadoop ແລະການຝຶກອົບຮົມ

ພາບລວມ

Audience & Prerequisites

Course Outline

ຕາຕະລາງແລະຄ່າທໍານຽມ

ການຢັ້ງຢືນ

Big Data Hadoop Certification Course Overview

ມັນເປັນຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ Hadoop ທີ່ຖືກອອກແບບມາໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານອຸດສາຫະກໍາທີ່ຕ້ອງການຄວາມຕ້ອງການໃນການເຮັດວຽກໃນອຸດສາຫະກໍາໃນປະຈຸບັນເພື່ອໃຫ້ມີການຮຽນຮູ້ຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ແລະ Modules Hadoop ນີ້ແມ່ນທຸລະກິດທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມການຮັບຮອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເປັນການປະສົມປະສານຂອງຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມໃນ Hadoop ນັກພັດທະນາຜູ້ບໍລິຫານ Hadoop, ການທົດສອບ Hadoop ແລະການວິເຄາະ. ນີ້ Cloudera ການຝຶກອົບຮົມ Hadoop ຈະກະກຽມທ່ານເພື່ອອະນາໄມການຮັບຮອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່.

ວັດຖຸປະສົງ

  • ຫລັກພື້ນຖານຂອງ Hadoop 2.7 ແລະ YARN ແລະຂຽນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໂດຍໃຊ້ພວກມັນ
  • ການສ້າງຕັ້ງກຸ່ມ Pseudo node ແລະ Multi node cluster ໃນ Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • ຮຽນຮູ້ Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib ຂຽນ Spark ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ
  • ກິດຈະກໍາການບໍລິຫານ Master Hadoop ເຊັ່ນ: ການຄຸ້ມຄອງກຸ່ມ, ການຕິດຕາມ, ການຄຸ້ມຄອງແລະການແກ້ໄຂບັນຫາ
  • ການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງມື ETL ເຊັ່ນ Pentaho / Talend ເພື່ອເຮັດວຽກກັບ MapReduce, Hive, Pig, ແລະອື່ນໆ
  • ຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່
  • ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການທົດສອບ Hadoop ໂດຍໃຊ້ຫນ່ວຍງານ MR ແລະເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດອື່ນໆ.
  • ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບຮູບແບບຂໍ້ມູນ Avro
  • ປະຕິບັດໂຄງການທີ່ມີຊີວິດທີ່ແທ້ຈິງໂດຍໃຊ້ Hadoop ແລະ Apache Spark
  • ໄດ້ຮັບການຕິດຕັ້ງເພື່ອອະທິບາຍການຮັບຮອງ Big Data Hadoop.

ການສົນທະນາມີຈຸດປະສົງ

  • ນັກພັດທະນາການຂຽນໂປລແກລມແລະລະບົບຜູ້ເບິ່ງແລລະບົບ
  • ປະສົບການເຮັດວຽກທີ່ມີປະສົບການ, ຜູ້ຈັດການໂຄງການ
  • ນັກພັດທະນານັກພັດທະນາ DataDownload ໃຫຍ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບສາຍອື່ນໆເຊັ່ນ: ການທົດສອບ, ການວິເຄາະ, ການຄຸ້ມຄອງ
  • Mainframe Professionals, Architects & Experts Testing
  • Business Intelligence, Data Warehousing and Analytics Professionals
  • ບັນດານັກຮຽນຈົບ, ນັກສຶກສາທີ່ຮຽນຈົບທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ Big Data ສາມາດໃຊ້ເວລາການຝຶກອົບຮົມແບບອອນໄລນ໌ໃຫຍ່ນີ້

ກໍາຫນົດເບື້ອງຕົ້ນ

  • ບໍ່ມີຄວາມຈໍາເປັນກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ເວລາການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນໃຫຍ່ນີ້ແລະຈະເປັນນາຍ Hadoop. ແຕ່ພື້ນຖານຂອງ UNIX, SQL ແລະ java ຈະດີ. ໃນ Intellipaat, ພວກເຮົາສະຫນອງການ Unix ແລະຫຼັກສູດ Java ທີ່ມີການຝຶກອົບຮົມການຮັບຮອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງພວກເຮົາເພື່ອທົບທວນຄວາມສາມາດທີ່ຕ້ອງການເພື່ອວ່າທ່ານຈະດີກ່ຽວກັບເສັ້ນທາງການຮຽນ Hadoop ຂອງທ່ານ.

ໄລຍະເວລາຂອງລາຍວິຊາ: 2 ວັນ

ການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະ Hadoop ແລະລະບົບນິເວດຂອງມັນ, ແຜນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນແລະ HDFS

ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ, Hadoop ທີ່ເຫມາະສົມ, Hadoop ລະບົບເອກະສານທີ່ແຈກຢາຍ - ການທົດແທນ, ຂະຫນາດຕັນ, Namenode ຮອງ, ຄວາມພ້ອມສູງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈ YARN - ResourceManager, NodeManager, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ 1.X ແລະ 2.x

ການຕິດຕັ້ງແລະ setup Hadoop

Hadoop 2x Cluster Architecture, Federation and High Availability, ການສ້າງແບບຈໍາລອງການຜະລິດແບບທົ່ວໄປ, Modes Cluster Hadoop, ຄໍາສັ່ງ Hadoop Shell ທົ່ວໄປ, Files Hadoop 2.x, Cloudera Single Node Cluster

Deep Dive ໃນ Mapreduce

How Mapreduce Works, How Reducer Works, How Driver Works, Combiners, Partitioners, Formats Input, Formats Output, Shuffle and Sort, Mapside Join, Reduce Side Joinments, MRUnit, Distributed Cache

ການອອກກໍາລັງກາຍຫ້ອງທົດລອງ:

ການເຮັດວຽກກັບ HDFS, ການຂຽນໂປລແກລມ WordCount, ການຂຽນພາທິຊັນທີ່ກໍາຫນົດເອງ, Mapreduce with Combiner, Join Side Map, Reduce Side Joins, Unit Testing Mapreduce, Running Mapreduce in LocalJobunner Mode

Graph Problem Solving

ແມ່ນຫຍັງ Graph, Graph Representation, Breadth ທໍາອິດຄົ້ນຫາ Algorithm, Graph Representation of Map Reduce, ວິທີການເຮັດ Algorithm Graph, ຕົວຢ່າງຂອງ Graph Reduce ແຜນ,

    ການອອກກໍາລັງກາຍ 1: ອອກກໍາລັງກາຍ 2: ອອກກໍາລັງກາຍ 3:

ຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດຂອງຫມູ

A. Introduction to Pig

ຄວາມເຂົ້າໃຈ Apache Pig, ລັກສະນະຕ່າງໆ, ການນໍາໃຊ້ຕ່າງໆແລະການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະພົວພັນກັບຫມູ

B. ການວາງ Pig ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ

syntax ຂອງ Pig Latin, ຄໍານິຍາມຕ່າງໆ, ການຈັດຮຽງແລະການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນ, ປະເພດຂໍ້ມູນ, ການນໍາໃຊ້ Pig ສໍາລັບ ETL, ການໂຫຼດຂໍ້ມູນ, ເບິ່ງ schema, ການກໍານົດເຂດຂໍ້ມູນ,

C. ຫມູສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ

ປະເພດຂໍ້ມູນຕ່າງໆລວມທັງຂໍ້ມູນການປຸງແຕ່ງທີ່ລຽບແລະສະລັບສັບຊ້ອນ, ຂໍ້ມູນການປຸງແຕ່ງທີ່ມີຫມູ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນ, ການປະຕິບັດການປະຕິບັດ

D. ປະຕິບັດການປະຕິບັດງານຫຼາຍຊຸດ

ການກໍານົດຂໍ້ມູນການເຂົ້າຮ່ວມ, ການແບ່ງຂໍ້ມູນ, ວິທີການຕ່າງໆສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນລວມ, ການກໍານົດການປະຕິບັດງານ, ການອອກກໍາລັງກາຍໃນມື

E. Extending Pig

ການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ກໍານົດໄວ້ໂດຍຜູ້ໃຊ້, ປະຕິບັດການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນກັບພາສາອື່ນ, ການນໍາເຂົ້າແລະເຄື່ອງ Macros, ການນໍາໃຊ້ນ້ໍາແລະ UDF ເພື່ອຂະຫຍາຍ Pig, ອອກກໍາລັງກາຍປະຕິບັດ

F Pig Jobs

ການເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງກ່ຽວກັບ Walmart ແລະ Electronic Arts ເປັນກໍລະນີສຶກສາ

ຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດຂອງ Hive

A. ການແນະນໍາກ່ຽວກັບຮົ່ມ

ການເຂົ້າໃຈ Hive, ການປຽບທຽບຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມທີ່ມີ Hive, Pig ແລະ Hive, ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນລະບົບ Hive ແລະ Hive, ການພົວພັນລະຫວ່າງ Hive ແລະການໃຊ້ Hive ຕ່າງໆ

B. Hive ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ການເຂົ້າໃຈ HiveQL, syntax ພື້ນຖານ, ຕາຕະລາງຕ່າງໆແລະຖານຂໍ້ມູນ, ປະເພດຂໍ້ມູນ, ການເຂົ້າຮ່ວມຂໍ້ມູນ, ຟັງຊັນການກໍ່ສ້າງຕ່າງໆ, ການນໍາໃຊ້ຄໍາຖາມ Hive ກ່ຽວກັບສະຄິບ, ແກະແລະ Hue.

C. ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ມີ Hive

ຖານຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ການສ້າງຖານຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບຂໍ້ມູນໃນ Hive, ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ, Hive-managed Tables, ຕາຕະລາງການຄຸ້ມຄອງຕົນເອງ, ການໂຫຼດຂໍ້ມູນ, ການປ່ຽນແປງຖານຂໍ້ມູນແລະຕາຕະລາງ, ການຊອກຫາແບບງ່າຍດາຍກັບການເບິ່ງ, ການເກັບຮັກສາການສອບຖາມຂໍ້ມູນ, ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ. ມີ Hive, Hive Metastore ແລະ Thrift server.

D. Optimization of Hive

ການຮຽນຮູ້ການສອບຖາມ, ດັດສະນີຂໍ້ມູນ, ການແບ່ງປັນແລະການຖີບ

E. Extending Hive

ການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ກໍານົດໄວ້ໂດຍຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບການຂະຫຍາຍ Hive

F. hands on Exercises - ເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະການສອບຖາມຢ່າງກວ້າງຂວາງ

ການປະຕິບັດ Hive ສໍາລັບປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນແລະຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງການສອບຖາມ

G UDF, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຄົ້ນຫາ

ການເຮັດວຽກຢ່າງກວ້າງຂວາງກັບຄໍາຖາມທີ່ຖືກກໍານົດໂດຍຜູ້ໃຊ້, ການຮຽນຮູ້ວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບການສອບຖາມ, ວິທີການຕ່າງໆເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດ.

Impala

A. Introduction to Impala

Impala ແມ່ນຫຍັງ, Impala ແຕກຕ່າງຈາກຫມູແລະຫມູ, ວິທີ Impala ແຕກຕ່າງຈາກຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຂໍ້ຈໍາກັດແລະທິດທາງໃນອະນາຄົດ, ການນໍາໃຊ້ Impala Shell

B. ການເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ (Hive, Pig, Impala)

C. ການສ້າງແບບຈໍາລອງແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ມີ Impala ແລະ Hive

ຂໍ້ມູນການເກັບຂໍ້ມູນ, ການສ້າງຖານຂໍ້ມູນແລະຕາຕະລາງ, ການໂຫຼດຂໍ້ມູນເຂົ້າໃນຕາຕະລາງ, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ

ການແບ່ງປັນພາບລວມ, ແບ່ງປັນໃນ Impala ແລະ Hive

(AVRO) ຮູບແບບຂໍ້ມູນ

ການເລືອກຮູບແບບໄຟລ໌, ການສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງມືສໍາລັບຮູບແບບໄຟລ໌, Avro Schemas, ການນໍາໃຊ້ Avro ກັບ Hive ແລະ Sqoop, Avro Schema Evolution, Compression

ການນໍາສະເຫນີໂຄງການ Hbase

ແມ່ນຫຍັງ Hbase, ບ່ອນທີ່ມັນເຫມາະສົມ, NOSQL ແມ່ນຫຍັງ

Apache Spark

A. ເປັນຫຍັງ Spark? ການເຮັດວຽກກັບ Spark ແລະ Hadoop ລະບົບເອກະສານທີ່ແຈກຢາຍ

Spark ແມ່ນຫຍັງ, ການປຽບທຽບລະຫວ່າງ Spark ແລະ Hadoop, Components of Spark

B. Sparks Components, Spark Algorithms Common-Algorithms, Graph Analysis, Learning Machine

Apache Spark- ການນໍາສະເຫນີ, ຄວາມສອດຄ່ອງ, ຄວາມພ້ອມ, ການແບ່ງປັນ, Stack Spack, Spark Components, Scalding Example, mahout, storm, graph

C. Running Spark ເທິງ Cluster, ຂຽນ Spark Applications ໂດຍໃຊ້ Python, Java, Scala

ອະທິບາຍຕົວຢ່າງ python, ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຕິດຕັ້ງ spark, ອະທິບາຍໂຄງການຂັບ, ອະທິບາຍສະພາບການ spark ກັບຕົວຢ່າງ, ກໍານົດແປ້ນພິມທີ່ອ່ອນແອ, Combine scala ແລະ java seamlessly, ອະທິບາຍ concurrency ແລະການແຈກຢາຍ, ອະທິບາຍລັກສະນະທີ່ເປັນ, ອະທິບາຍຄໍາສັ່ງທີ່ສູງຂຶ້ນດ້ວຍຕົວຢ່າງ, ກໍານົດເວລາ, ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Spark, ຕົວຢ່າງຂອງ Lamda ການນໍາໃຊ້ spark, ອະທິບາຍ Mapreduce ມີຕົວຢ່າງ

Hadoop Cluster ການຕັ້ງຄ່າແລະແລ່ນແຜນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນວຽກ

Multi Node Cluster Setup using Amazon ec2 - ສ້າງການຕັ້ງຄ່າກຸ່ມ 4, ແລ່ນແຜນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນວຽກໃນກຸ່ມ

ໂຄງການສໍາຄັນ - ເອົາທັງຫມົດຮ່ວມກັນແລະຈຸດເຊື່ອມຕໍ່

ການວາງມັນທັງຫມົດຮ່ວມກັນແລະເຊື່ອມຕໍ່ຈຸດ, ການເຮັດວຽກກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ຂັ້ນຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່

ETL ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບນິເວດ Hadoop

ເຄື່ອງມື ETL ເຮັດວຽກໃນອຸດສາຫະກໍາຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ HDFS ຈາກເຄື່ອງມື ETL ແລະການເຄື່ອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຈາກລະບົບທ້ອງຖິ່ນຫາ HDFS, ການເຄື່ອນຍ້າຍຂໍ້ມູນຈາກ DBMS ກັບ HDFS, ການເຮັດວຽກກັບ Hive ກັບ ETL ເຄື່ອງມື, ສ້າງແຜນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນວຽກໃນເຄື່ອງມື ETL, End to End ETL PoC ສະແດງການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດກັບເຄື່ອງມື ETL.

ການຕັ້ງຄ່າກຸ່ມ

ພາບລວມການຕັ້ງຄ່າແລະໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າທີ່ສໍາຄັນ, ຂໍ້ກໍານົດແລະຄ່າກໍານົດການຕັ້ງຄ່າ, ຕົວຢ່າງ HDFS ຕົວຊີ້ວັດ MapReduce, ການຕັ້ງຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ Hadoop, ໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ 'Include' ແລະ 'Exclude', Lab: MapReduce Performance Tuning

ການບໍລິຫານແລະການຮັກສາ

ໂຄງສ້າງແລະໄຟລ໌ຂອງໄຟລ໌ Namenode / Datanode, ຮູບພາບລະບົບໄຟລ໌ແລະດັດແກ້ບັນທຶກ, ຂັ້ນຕອນການກວດສອບ, ລະບົບການລົ້ມລະລາຍແລະການກູ້ຄືນ Namenode, ການຮັກສາຄວາມປອດໄພໃນຮູບແບບ, ການວັດແທກ Metadata ແລະຂໍ້ມູນ, ບັນຫາແລະວິທີການແກ້ໄຂ / ສິ່ງທີ່ຕ້ອງຊອກຫາ, ເພີ່ມແລະລົບ nodes, Lab: MapReduce ການກູ້ຄືນລະບົບໄຟລ໌

ການກວດສອບແລະການແກ້ໄຂບັນຫາ

ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງການຕິດຕາມ cluster, ການນໍາໃຊ້ບັນທຶກແລະຕິດຕາມການຕິດຕາມແລະການແກ້ໄຂບັນຫາ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມືເປີດໄຟລ໌ເພື່ອຕິດຕາມກວດກາກຸ່ມ

Job scheduler: Map reduce flow submissions

ວິທີການຈັດຕາຕະລາງວຽກໃນກຸ່ມດຽວກັນ, ຕາຕະລາງ FIFO, ຕາຕະລາງຍຸດຕິທໍາແລະການຕັ້ງຄ່າຂອງມັນ

ການຕັ້ງຄ່າແລະການແລ່ນແຜນທີ່ຈໍານວນຫຼາຍ Node Cluster ຫຼຸດລົງວຽກໃນ Amazon EcxNUMX

Multi Node Cluster Setup using Amazon ec2 - ສ້າງການຕັ້ງຄ່າກຸ່ມ 4, ແລ່ນແຜນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນວຽກໃນກຸ່ມ

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER ການນໍາສະເຫນີ, ZOOKEEPER ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ, ZOOKEEPER ບໍລິການ, ZOOKEEPER ຂໍ້ມູນຕົວແບບ, Znodes ແລະປະເພດ, Znodes ການດໍາເນີນງານ, ໂມງ Znodes, Znodes ອ່ານແລະຂຽນ, ການຄໍ້າປະກັນສອດຄ່ອງ, ການຄຸ້ມຄອງ cluster, ການເລືອກຜູ້ນໍາ, ການແຈກຢາຍ Exclusive Lock, ຈຸດສໍາຄັນ

Advance Oozie

ເປັນຫຍັງ Oozie?, ການຕິດຕັ້ງ Oozie, ການເຮັດວຽກຕົວຢ່າງ, Oozie-workflow engine, ຕົວຢ່າງ M / R, ການປະຕິບັດ, Word count example, Application flowflow, ການສົ່ງວຽກ Workflow, Transitions state workflow, ການເຮັດວຽກ Oozie, ຄວາມປອດໄພ Oozie, ເຫດຜົນຫຍັງເປັນຫຍັງ Oozie? , ການເຊົ່າຫຼາຍແລະການຂະຫຍາຍຕົວ, ໄລຍະເວລາຂອງການເຮັດວຽກຂອງ Oozie, ຜູ້ປະສານງານ, ຊຸດ, ຊັ້ນຂອງການຍົກເວັ້ນ, ຖາປັດຕະຍະ, ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ 1: ການໃຊ້ເວລາທີ່ໃຊ້ເວລາ, ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ 2: ຂໍ້ມູນແລະເວລາ triggers, ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ 3:

Advance Flume

ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບ Apache Flume, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນການແຈກຢາຍທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງຂອງຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບທີ່ໃກ້ຊິດ, ການວິເຄາະຂອງ Flume, ແນວຄວາມຄິດຫຼັກ, ເຫດການ, ລູກຄ້າ, ຕົວແທນ, ແຫຼ່ງ, ຊ່ອງ, ຊ່ອງທາງ, Interceptors, ຕົວເລືອກຊ່ອງ, Processor, Data ingest, Agent pipeline ການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກໍາ, ການອອກແບບແລະການເຮັດແບບຟອມ, ເປັນຫຍັງຈຶ່ງມີຊ່ອງທາງ ?, ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ - Log aggregation, ເພີ່ມຕົວແທນ flume, ການຈັດການຟາມເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ, ຂະຫນາດຂໍ້ມູນຕໍ່ຕົວແທນ,

Advance HUE

ການນໍາ HUE, ລະບົບນິເວດ HUE, ແມ່ນຫຍັງຄື HUE?, ທັດສະນະຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ຂໍ້ດີຂອງ HUE, ວິທີການອັບໂຫລດຂໍ້ມູນໃນ File Browser ?, ເບິ່ງເນື້ອຫາ, ການບູລະນາການຜູ້ໃຊ້, ການລວມ HDFS, ພື້ນຖານຂອງ HUE FRONTEND

Advance Impala

Impala: ພາບລວມ, ມຸມເບິ່ງຂອງຜູ້ໃຊ້ຂອງ Impala: SQL, ມຸມເບິ່ງຜູ້ໃຊ້ຂອງ Impala: Apache HBase, Impala architecture, ຮ້ານຄ້າ Impala, ບໍລິການ Catalogue Impala, Query ຂັ້ນຕອນການດໍາເນີນການ, ການປຽບທຽບ Impala ກັບ Hive

Hadoop Application Testing

ການທົດສອບຄວາມສາມາດໃນການທົດສອບການທົດສອບການທົດສອບການທົດສອບການທົດສອບການທົດສອບການທົດສອບການທົດສອບຄວາມສາມາດໃນການທົດສອບການທົດສອບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືການທົດສອບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືການທົດສອບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື , ການທົດລອງປ່ອຍ

ບົດບາດແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງ Hadoop Testing Professional

ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການ, ການກຽມການທົດສອບການທົດສອບ, ການທົດສອບ, ຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ການສ້າງທົດລອງທົດສອບ, ການທົດສອບການທົດສອບ, ການລາຍງານຄວາມລົ້ມເຫລວ, ການທົດສອບຄວາມລົ້ມເຫລວ, ການລາຍງານສະຖານະພາບປະຈໍາວັນ, ການທົດສອບ, ການທົດສອບ ETL ໃນທຸກໆຂັ້ນຕອນ (HDFS, HIVE, HBASE) ການປະເມີນຄວາມຜິດປົກກະຕິ (ກຸ່ມ, ຜູ້ຊົມໃຊ້, ສິດທິພິເສດ, ແລະອື່ນໆ), ລາຍງານຜິດປົກກະຕິກັບທີມງານພັດທະນາຫຼືຜູ້ຈັດການແລະການຂັບຂີ່. ພວກເຂົາຈະປິດ, ປະຕິບັດການຜິດປົກກະຕິທັງຫມົດແລະສ້າງບົດລາຍງານຜິດພາດ, Validating ຄຸນນະສົມບັດໃຫມ່ແລະບັນຫາໃນ Core Hadoop.

ໂຄງການທີ່ເອີ້ນວ່າ Unit MR ເພື່ອທົດສອບແຜນການຫຼຸດຜ່ອນແຜນທີ່

ລາຍງານຜິດປົກກະຕິກ່ຽວກັບການພັດທະນາທີມງານຫຼືຜູ້ຈັດການແລະການຂັບຂີ່ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າປິດ, ແກ້ໄຂຂໍ້ບົກພ່ອງທັງຫມົດແລະສ້າງລາຍງານຜິດພາດ, ຮັບຜິດຊອບໃນການສ້າງໂຄງການທົດສອບທີ່ເອີ້ນວ່າ Unit MR ເພື່ອທົດສອບແຜນການຫຼຸດຜ່ອນແຜນ.

Unit Testing

ການທົດສອບໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍໃຊ້ OOZIE, ການກວດສອບຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືການຂື້ນສອບຖາມ.

ການທົດສອບການທົດສອບ

ແຜນການທົດສອບສໍາລັບການຍົກລະດັບ HDFS, ທົດລອງອັດຕະໂນມັດແລະຜົນໄດ້ຮັບ

ແຜນຍຸດທະສາດການທົດສອບແລະການຂຽນທົດລອງສໍາລັບການທົດສອບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Hadoop

ວິທີການທົດສອບການຕິດຕັ້ງແລະການຕັ້ງຄ່າ

ສະຫນັບສະຫນູນວຽກແລະການຢັ້ງຢືນ

ເຄັດລັບການຢັ້ງຢືນ Cloudera ແລະຄໍາແນະນໍາແລະການສໍາຫຼວດ Mock, ເຄັດລັບການພັດທະນາການປະຕິບັດແລະເຕັກນິກ

ກະລຸນາຂຽນຫາພວກເຮົາຢູ່ info @ itstechschoolcom & ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາທີ່ + 91-9870480053 ສໍາລັບລາຄາຫຼັກສູດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການຢັ້ງຢືນ, ກໍານົດເວລາ & ສະຖານທີ່

ວາງພວກເຮົາສອບຖາມ

ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຫລຸດຜ່ອນທັງ ໃບຢັ້ງຢືນການພັດທະນາ Cloudera Spark ແລະ Hadoop (CCA175) exam and ເຈົ້າຫນ້າທີ່ Cloudera ຮັບຮອງສໍາລັບ Apache Hadoop (CCAH) exam ເນື້ອຫາຂອງຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມແມ່ນສອດຄ່ອງກັບສອງໂຄງການການຢັ້ງຢືນເຫຼົ່ານີ້ແລະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຍົກເລີກການສອບເສັງການຢັ້ງຢືນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍແລະໃຫ້ວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ MNCs ເທິງ.

ໃນຖານະເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການຝຶກອົບຮົມນີ້ທ່ານຈະໄດ້ເຮັດວຽກໃນໂຄງການທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການມອບຫມາຍທີ່ມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນສະຖານະການອຸດສາຫະກໍາໂລກທີ່ແທ້ຈິງດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຕິດຕາມການເຮັດວຽກຂອງທ່ານຢ່າງງ່າຍດາຍ.

ໃນຕອນທ້າຍຂອງໂຄງການຝຶກອົບຮົມນີ້ຈະມີການສອບຖາມຢ່າງລະອຽດເຊິ່ງສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງປະເພດຂອງຄໍາຖາມທີ່ຖືກຖາມໃນການສອບເສັງຮັບຮອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຄະແນນດີກ່ວາໃນການສອບເສັງຮັບຮອງ.

ITS Completion Certificate Completion ຈະໄດ້ຮັບການມອບລາງວັນໃນການສໍາເລັດການເຮັດວຽກຂອງໂຄງການ (ໃນການທົບທວນຜູ້ຊ່ຽວຊານ) ແລະເມື່ອໄດ້ຄະແນນຢ່າງຫນ້ອຍ 60% ໃນການສອບເສັງ. ການຮັບຮອງ Intellipaat ແມ່ນໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນດ້ານເທິງ 80 + MNCs ເຊັ່ນ: Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, ແລະອື່ນໆ.

ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກະລຸນາ ຕິດ​ຕໍ່​ພວກ​ເຮົາ.


ຄວາມຄິດເຫັນ