TypeClassroom Training
REGISTREREN

Contact

Velden gemarkeerd met een * nodig

 

big data hadoop-certificering

Big Data Hadoop-certificeringscursus en -training

Overzicht

Publiek & Vereisten

Cursus beschrijving

Planning & tarieven

certificaat

Big Data Hadoop-certificeringscursusoverzicht

Het is een uitgebreide Hadoop Big Data-training die is ontwikkeld door experts uit de sector en die rekening houdt met de huidige vereisten van de bedrijfstak om diepgaand te leren over big data en Hadoop-modules. Dit is een in de branche erkende Big Data-certificeringstraining die een combinatie is van de trainingscursussen in Hadoop-ontwikkelaar, Hadoop-beheerder, Hadoop-tests en analyses. Deze Cloudera De Hadoop-training bereidt je voor om de big data-certificering te wissen.

Doelstellingen

  • Hoofdbeginselen van Hadoop 2.7 en YARN en schrijf applicaties die deze gebruiken
  • Het opzetten van een pseudo-knooppunt en een multiknooppuntcluster op Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Meer informatie Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib schrijven Spark-toepassingen
  • Master Hadoop administratie activiteiten zoals clusterbeheer, monitoring, administratie en troubleshooting
  • ETL-hulpmiddelen zoals Pentaho / Talend configureren om met MapReduce, Hive, Pig, enz. Te werken
  • Gedetailleerd inzicht in Big Data-analyse
  • Hadoop-testtoepassingen met MR-eenheid en andere automatiseringstools.
  • Werk met Avro-gegevensindelingen
  • Oefen real-life projecten met Hadoop en Apache Spark
  • In staat zijn Big Data Hadoop-certificering te wissen.

Beoogde doelgroep

  • Programmeren van ontwikkelaars en systeembeheerders
  • Ervaren werkende professionals, projectmanagers
  • Big DataHadoop-ontwikkelaars die graag andere branches willen leren zoals testen, analyse, administratie
  • Mainframe-professionals, architecten en testprofessionals
  • Business Intelligence, Data Warehousing en Analytics Professionals
  • Afgestudeerden, studenten die graag de nieuwste Big Data-technologie willen leren, kunnen deze Big Data Hadoop-certificering online volgen

Voorwaarden

  • Er is geen voorwaarde om deze Big Data-training te volgen en om Hadoop onder de knie te krijgen. Maar de basisprincipes van UNIX, SQL en Java zijn goed. Bij Intellipaat bieden we een gratis Unix- en Java-cursus met onze Big Data-certificeringstraining om de vereiste vaardigheden bij te werken, zodat u goed bent op uw Hadoop-leertraject.

Cursusoverzicht Duur: 2 dagen

Introductie van Big Data & Hadoop en zijn ecosysteem, kaartreductie en HDFS

Wat is Big Data, waar past Hadoop in, Hadoop Distributed File System - Replicaties, Block Size, Secondary Namenode, High Availability, YARN - ResourceManager, NodeManager, Verschil tussen 1.x en 2.x

Hadoop installatie en installatie

Hadoop 2.x Clusterarchitectuur, Federatie en hoge beschikbaarheid, een typische productieclusterconfiguratie, Hadoop-clustermodi, gemeenschappelijke Hadoop-shellopdrachten, Hadoop 2.x-configuratiebestanden, cloudere Clustera-knooppuntcluster

Diepe duik in Mapreduce

Hoe Mapreduce werkt, Hoe verloopstuk werkt, Hoe stuurprogramma werkt, Combiners, Partitioners, invoerformaten, uitvoerformaten, Shuffle en sorteren, Mapside-joins, minder joins, MRUnit, gedistribueerde cache

Lab oefeningen:

Werken met HDFS, schrijven van WordCount-programma, schrijven van een aangepaste partitioner, Mapreduce met combiner, koppelen aan de zijkanten van de kaart, verminderen van samenvoegen, unit testen Mapreduce, uitvoeren van Mapreduce in LocalJobRunner-modus

Graph Problem Solving

Wat is Graph, Graph Representation, Breadth first Search Algorithm, Graph Representation of Map Reduce, Hoe het Graph Algorithm te doen, Voorbeeld van Graph Map Reduce,

    Oefening 1: Oefening 2: Oefening 3:

Gedetailleerd begrip van Pig

A. Inleiding tot Pig

Inzicht in Apache Pig, de functies, verschillende toepassingen en het leren omgaan met Pig

B. Varken inzetten voor data-analyse

De syntaxis van Pig Latin, de verschillende definities, gegevens sorteren en filteren, gegevenstypen, inzetten van Pig voor ETL, laden van gegevens, schemabezoek, velddefinities, veelgebruikte functies.

C. Pig voor complexe gegevensverwerking

Verschillende soorten data, waaronder genest en complex, gegevensverwerking met Pig, gegroepeerde data-iteratie, praktische oefening

D. Bewerkingen met meerdere gegevensverzamelingen uitvoeren

Samenvoeging van datasets, splitsing van datasets, verschillende methoden voor combineren van datasets, set-operaties, hands-on oefeningen

E. Uitbreiden van varken

Begrip van door de gebruiker gedefinieerde functies, uitvoeren van gegevensverwerking met andere talen, importeren en macro's, gebruik van streaming en UDF's om Pig uit te breiden, praktische oefeningen

F. Pig Jobs

Werken met echte datasets met Walmart en Electronic Arts als case study

Gedetailleerd begrip van Hive

A. Hive Introductie

Understanding Hive, traditionele databasevergelijking met Hive-, Pig and Hive-vergelijking, opslaan van gegevens in Hive- en Hive-schema, Hive-interactie en verschillende use-cases van Hive

B. Bijenkorf voor relationele gegevensanalyse

Inzicht in HiveQL, basissyntaxis, de verschillende tabellen en databases, gegevenstypen, samenvoegen van datasets, diverse ingebouwde functies, implementeren van Hive-query's op scripts, shell en Hue.

C. Gegevensbeheer met Hive

De verschillende databases, het maken van databases, gegevensindelingen in Hive, gegevensmodellering, Hive-beheerde tabellen, zelfbeheerde tabellen, laden van gegevens, wijzigen van databases en tabellen, queryvereenvoudiging met weergaven, resultaatopslag van query's, toegangscontrole, beheer van gegevens met Hive, Hive Metastore en Thrift server.

D. Optimalisatie van Hive

Leerprestaties van query's, gegevensindexering, partitionering en bucketing

E. Uitbreiding van de korf

Gebruik van door de gebruiker gedefinieerde functies voor uitbreiding van Hive

F. Hands on Exercises - werken met grote gegevenssets en uitgebreide query's

Hive inzetten voor enorme hoeveelheden datasets en grote hoeveelheden query's

G. UDF, query-optimalisatie

Uitgebreid werken met door de gebruiker gedefinieerde query's, leren hoe query's kunnen worden geoptimaliseerd, verschillende methoden om prestatiemeting uit te voeren.

Impala

A. Inleiding tot Impala

Wat is Impala ?, Hoe Impala verschilt van Hive en Pig, hoe Impala verschilt van relationele databases, beperkingen en toekomstige richtingen, met behulp van de Impala Shell

B. De beste kiezen (bijenkorf, varken, impala)

C. Modelleren en beheren van gegevens met Impala en Hive

Data-opslag Overzicht, Databases en tabellen creëren, Gegevens in tabellen laden, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Gegevensverdeling

Partitioning Overview, Partitioning in Impala and Hive

(AVRO) Gegevensformaten

Selecteren van een bestandsformaat, hulpmiddelondersteuning voor bestandsindelingen, Avro-schema's, gebruik van Avro met Hive en Sqoop, Avro Schema-evolutie, Compressie

Introductie tot Hbase-architectuur

Wat is Hbase, waar past het, wat is NOSQL

Apache Spark

A. Waarom Spark? Werken met Spark en Hadoop Distributed File System

Wat is Spark, Vergelijking tussen Spark en Hadoop, Components of Spark

B. Vonkcomponenten, algemene vonkalgoritmen - iteratieve algoritmen, grafiekanalyse, machinaal leren

Apache Spark - Inleiding, Consistentie, Beschikbaarheid, Partitie, Unified Stack Spark, Spark Components, Broeienvoorbeeld, mahout, storm, grafiek

C. Spark uitvoeren op een cluster, vonkaanvragen schrijven met Python, Java, Scala

Voorbeeld van python, Show install a spark, Explain driver-programma, Verklarende vonkcontext met voorbeeld, Define weakly typed variable, Combineer scala en java naadloos, Uitleg gelijktijdigheid en distributie., Verklaar wat is eigenschap, Uitleg over hogere orde functie met voorbeeld, Define OFI planner, Voordelen van Spark, Voorbeeld van Lamda met vonk, Leg Mapreduce uit met voorbeeld

Hadoop Cluster instellen en uitvoeren kaart Verminder banen

Multi Node Cluster Setup met behulp van Amazon ec2 - 4 knooppuntcluster setup creëren, Running Map Jobs op Cluster verminderen

Groot project - Alles samenvoegen en Dots verbinden

Alles samenvoegen en Dots verbinden, Werken met grote gegevenssets, Stappen die betrokken zijn bij het analyseren van grote gegevens

ETL-connectiviteit met Hadoop Ecosystem

Hoe ETL-hulpmiddelen werken in Big Data Industry, verbinding maken met HDFS vanuit ETL-tool en gegevens verplaatsen van lokaal systeem naar HDFS, gegevens verplaatsen van DBMS naar HDFS, werken met Hive met ETL Tool, kaart maken Verminder baan in ETL-tool, end-to-end ETL PoC met big data-integratie met ETL-tool.

Clusterconfiguratie

Configuratieoverzicht en belangrijk configuratiebestand, configuratieparameters en waarden, HDFS-parameters MapReduce-parameters, Hadoop-omgeving instellen, configuratiebestanden opnemen en opnemen, Lab: MapReduce Performance Tuning

Beheer en onderhoud

Namenode / Datanode directorystructuren en -bestanden, Bestandssysteembeeld en Bewerk logboek, De IJkpuntprocedure, Namenode-fout en herstelprocedure, Veilige modus, Metagegevens en Gegevensback-up, Potentiële problemen en oplossingen / waar te zoeken, Knooppunten toevoegen en verwijderen, Lab: MapReduce Bestandssysteem Herstel

Monitoring en probleemoplossing

Praktische tips voor het bewaken van een cluster, het gebruik van logboeken en het stapelen van traces voor het bewaken en oplossen van problemen, het gebruik van opensourcehulpmiddelen om het cluster te bewaken

Taakplanner: kaart reduceert opdrachtverzendingsstroom

Hoe taken in hetzelfde cluster, FIFO Schedule, Fair Scheduler en de configuratie ervan in te roosteren

Multi Node Cluster Setup en Running Map Verminder banen op Amazon Ec2

Multi Node Cluster Setup met behulp van Amazon ec2 - 4 knooppuntcluster setup creëren, Running Map Jobs op Cluster verminderen

DIERENTUINMEDEWERKER

ZOOKEEPER Introductie, ZOOKEEPER use cases, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER data Model, Znodes en zijn types, Znodes operaties, Znodes horloges, Znodes leest en schrijft, Consistentie Garanties, Cluster management, Leader Election, Distributed Exclusive Lock, Belangrijke punten

Voorschot Oozie

Waarom Ooozie ?, Oozie installeren, Een voorbeeld uitvoeren, Oozie-workflow-engine, Voorbeeld M / R-actie, Voorbeeld van Word-telling, Workflow-toepassing, Invoer van workflows, Overschakeling van workflow-status, Oozie-taakverwerking, Oozie-beveiliging, Waarom Oozie-beveiliging ?, Opdrachtinzending , Multi-tenancy en schaalbaarheid, Tijdslijn van Oozie-taak, Coördinator, Bundel, Lagen van abstractie, Architectuur, Use Case 1: tijdtriggers, Use Case 2: data- en tijdtriggers, Use Case 3: rolling window

Voorloopgoot

Overzicht van Apache Flume, fysiek verdeelde gegevensbronnen, veranderende structuur van gegevens, nader onderzoek, Anatomie van goot, basisconcepten, gebeurtenis, klanten, agenten, bron, kanalen, putten, onderscheppers, kanaalselector, Sink-processor, gegevensopname, agentpijplijn , Transactionele gegevensuitwisseling, Routering en replicatie, Waarom kanalen ?, Gebruik case- Log aggregation, Toevoegen flume-agent, Behandeling van een server farm, Gegevensvolume per agent, Voorbeeld van een implementatie van één knooppuntgoot

Voortgang HUE

HUE introductie, HUE ecosysteem, Wat is HUE?, HUE real world view, Voordelen van HUE, Hoe data uploaden in File Browser ?, Bekijk de inhoud, Integratie van gebruikers, Integratie van HDFS, Fundamentals van HUE FRONTEND

Voorafgaande impala

IMPALA Overzicht: Doelstellingen, Gebruikersweergave van Impala: Overzicht, Gebruikersweergave van Impala: SQL, Gebruikersweergave van Impala: Apache HBase, Impala-architectuur, Impala State Store, Impala-catalogusservice, Query-uitvoeringsfasen, Vergelijking van Impala met Hive

Hadoop applicatie testen

Waarom testen belangrijk is, Unit testen, Integratietesten, Prestatietests, Diagnostiek, Nightly QA-test, Benchmark en end-to-end testen, Functionele testen, Certificering van vrijgave testen, Beveiligingstests, Schaalbaarheidstesten, Inbedrijfstelling en buiten gebruik stellen van Data Nodes testen, Betrouwbaarheidstesten , Release testen

Rollen en verantwoordelijkheden van Hadoop Testing Professional

Begrijpen van de vereiste, opstellen van de testschatting, testgevallen, testgegevens, het maken van testbedjes, uitvoeren van tests, defecte rapportage, defecte test opnieuw testen, dagelijkse statusrapportlevering, testafronding, ETL-testen in elke fase (HDFS, HIVE, HBASE) terwijl laden van de invoer (logs / bestanden / records, enz.) met behulp van sqoop / flume, inclusief maar niet beperkt tot gegevensverificatie, afstemming, gebruikersautorisatie en authenticatie testen (groepen, gebruikers, privileges enz.), defecten rapporteren aan het ontwikkelingsteam of de manager en rijden ze sluiten, Consolideer alle defecten en maak defectrapporten aan, Valideer nieuwe functie en problemen in Core Hadoop.

Framework genaamd MR Unit for Testing of Map-Reduce Programs

Meld defecten aan het ontwikkelteam of de manager en stuur ze naar de sluiting, consolideer alle defecten en maak defectrapporten aan, Verantwoordelijk voor het opzetten van een testkrediet genaamd MR-eenheid voor het testen van Map-Reduce-programma's.

Testen van een eenheid

Automatiseringstesten met behulp van de OOZIE, Gegevensvalidatie met behulp van de query-golftool.

Testuitvoering

Testplan voor HDFS-upgrade, testautomatisering en resultaat

Testplan Strategie en het schrijven van testcases voor het testen van de Hadoop-applicatie

Installatie en configuratie testen

Ondersteuning voor werk en certificering

Cloudera-certificeringstips en begeleiding en onechte gespreksvoorbereiding, praktische ontwikkelingstips en -technieken

Schrijf ons alstublieft bij info@itstechschool.com & neem contact met ons op + 91-9870480053 voor de cursusprijs & certificeringkosten, planning & locatie

Stuur ons een query

Deze training is bedoeld om u te helpen beide te wissen Cloudera Spark en Hadoop Developer Certification (CCA175) examen en Cloudera gecertificeerde beheerder voor Apache Hadoop (CCAH) examen. De volledige inhoud van de training is in lijn met deze twee certificeringsprogramma's en helpt u deze certificeringsexamens met gemak te wissen en de beste banen in de beste multinationals te krijgen.

Als onderdeel van deze training werk je aan realtime projecten en opdrachten die enorme implicaties hebben in het real-world industriescenario, waardoor je moeiteloos je carrière kunt versnellen.

Aan het einde van dit trainingsprogramma zullen er quizzen zijn die perfect aansluiten bij het soort vragen dat gesteld wordt in de respectievelijke certificeringsexamens en waarmee je betere cijfers scoort bij het certificeringsexamen.

ITS certificaat voor voltooiing cursus wordt toegekend bij voltooiing van het projectwerk (na beoordeling door deskundigen) en bij het scoren van ten minste 60% -cijfers in de quiz. Intellipaat-certificering wordt goed herkend in de top 80 + MNC's zoals Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, etc.

Voor meer info vriendelijk Neem contact op met ons.


Beoordelingen




KEYWORDS ZOEK TERMIJN

  • Big Data Hadoop-training in Gurgaon
  • Big Data Hadoop-certificeringskosten in Gurgaon
  • Instituut voor Big Data Hadoop in Gurgaon
  • Big Data Hadoop in Gurgaon
  • Big Data Hadoop-certificering in Gurgaon
  • Big Data Hadoop-cursus in Gurgaon
  • Beste Big Data Hadoop-training online
  • Big Data Hadoop-training