typenKlasserom Opplæring
REGISTER

Kontakt Oss

Felt som er merket med * Er pålagt

 

store data hadoop sertifiseringskurs

Big Data Hadoop sertifiseringskurs og opplæring

Oversikt

Målgruppe og forutsetninger

Kursplan

Plan og avgifter

sertifisering

Big Data Hadoop sertifiseringskursoversikt

Det er et omfattende Hadoop Big Data opplæringskurs designet av bransjeeksperter vurderer nåværende bransjens arbeidsbehov for å gi grundig læring på store data og Hadoop Modules. Dette er et bransjens anerkjente Big Data-sertifiseringsopplæring, som er en kombinasjon av kursene i Hadoop-utvikleren Hadoop-administratoren, Hadoop-testing og analyse. Dette Cloudera Hadoop trening vil forberede deg til å rydde stor datasertifisering.

Mål

  • Hovedgrunnlaget for Hadoop 2.7 og YARN og skriv programmer som bruker dem
  • Sette opp Pseudo node og Multi node cluster på Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Gris, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Lær gnist, gnist RDD, Graphx, MLlib skrive Gnist applikasjoner
  • Master Hadoop administrasjonsaktiviteter som klyngehåndtering, overvåking, administrasjon og feilsøking
  • Konfigurere ETL-verktøy som Pentaho / Talend å jobbe med MapReduce, Hive, Pig, etc
  • Detaljert forståelse av Big Data analytics
  • Hadoop testing applikasjoner ved hjelp av MR Unit og andre automatiseringsverktøy.
  • Arbeid med Avro dataformater
  • Øv virkelige prosjekter ved hjelp av Hadoop og Apache Spark
  • Være rustet til å fjerne Big Data Hadoop-sertifisering.

Tiltenkte målgruppen

  • Programmeringsutviklere og systemadministratorer
  • Erfarne fagfolk, Prosjektledere
  • Store DataHadoop-utviklere som er ivrige etter å lære andre vertikaler som Testing, Analytics, Administrasjon
  • Mainframe Professionals, Architects & Testing Professionals
  • Business Intelligence, Data Warehousing og Analytics Professionals
  • Nyutdannede, undergraduates ivrige etter å lære den nyeste Big Data teknologien kan ta denne Big Data Hadoop sertifisering online trening

Forutsetninger

  • Det er ingen forutsetning for å ta denne store datatreningen og å beherske Hadoop. Men grunnleggende om UNIX, SQL og Java ville være bra. På Intellipaat tilbyr vi gratis unix og Java kurs med vår Big Data-sertifiseringstrening for å pusse opp de nødvendige ferdighetene, slik at du er god på deg Hadoop-læringsbanen.

Kursets oversiktstid: 2 dager

Introduksjon til Big Data & Hadoop og dets økosystem, kartreduksjon og HDFS

Hva er Big Data, Hvor har Hadoop passet inn, Hadoop Distribuert filsystem - Replikasjoner, Blokkeringsstørrelse, Sekundær Namenode, Høy tilgjengelighet, Forstå YARN - ResourceManager, NodeManager, Forskjellen mellom 1.x og 2.x

Hadoop Installasjon og oppsett

Hadoop 2.x Clusterarkitektur, Federation og høy tilgjengelighet, En typisk produksjonsklientoppsett, Hadoop Cluster Modes, Common Hadoop Shell kommandoer, Hadoop 2.x Konfigurasjonsfiler, Cloudera Single node klynge

Deep Dive i Mapreduce

Hvordan Mapreduce Fungerer, Hvordan Reducer Fungerer, Hvordan Driver Fungerer, Kombinatorer, Partitioners, Input Formater, Output Formater, Bland og Sorter, Mapside Joins, Reduser Side Joins, MRUnit, Distribuert Cache

Lab øvelser:

Arbeide med HDFS, skrive WordCount-program, skrive tilpasset partisjoner, Mapreduce med kombinator, kart side Bli med, redusere sideforbindelser, enhetstesting Mapreduce, kjører Mapreduce i LocalJobRunner-modus

Graf problemløsning

Hva er graf, grafrepresentasjon, bredde første søkalgoritme, grafrepresentasjon av kartreduksjon, hvordan å gjøre grafalgoritmen, eksempel på grafikkortreduksjon,

    Øvelse 1: Tren 2: Tren 3:

Detaljert forståelse av gris

A. Introduksjon til gris

Forstå Apache Pig, funksjonene, ulike bruksområder og lære å samhandle med gris

B. Utplassering av gris for dataanalyse

Synkroniseringen av gris latin, de ulike definisjonene, datasort og filter, datatyper, distribusjon av gris for ETL, datainnlasting, skjemavisning, feltdefinisjoner, funksjoner som vanligvis brukes.

C. Gris for komplisert databehandling

Ulike datatyper, inkludert nestet og komplekst, behandlingsdata med gris, gruppert data iterasjon, praktisk trening

D. Utførelse av multi-datasett operasjoner

Datasett sammenføyning, datasett splitting, ulike metoder for datasett kombinering, satt operasjoner, hands-on trening

E. Utvide gris

Forstå brukerdefinerte funksjoner, utføre databehandling med andre språk, import og makroer, bruk av streaming og UDFer for å utvide gris, praktiske øvelser

F. Pig Jobs

Arbeid med ekte datasett som involverer Walmart og Electronic Arts som casestudie

Detaljert forståelse av Hive

A. Hive Introduksjon

Forstå Hive, tradisjonell database sammenligning med Hive, Pig og Hive sammenligning, lagring av data i Hive og Hive skjema, Hive interaksjon og ulike bruk tilfeller av Hive

B. Hive for relasjonsdataanalyse

Forstå HiveQL, grunnleggende syntaks, de forskjellige tabellene og databasene, datatyper, datasettforening, ulike innebygde funksjoner, distribuere Hive-spørringer på skript, skall og Hue.

C. Datastyring med Hive

De ulike databasene, opprettelsen av databaser, dataformater i Hive, datamodellering, Hive-administrerte tabeller, selvstyrte tabeller, lasting av data, endring av databaser og tabeller, forenkling av spørreundersøkelser med visninger, resultat lagring av spørringer, dataadgangskontroll, håndtering av data med Hive, Hive Metastore og Thrift server.

D. Optimalisering av bikube

Læreytelse av spørring, dataindeksering, partisjonering og bucketing

E. Utvidelse av bikube

Implementere brukerdefinerte funksjoner for å utvide Hive

F. Hands on Exercises - arbeider med store datasett og omfattende spørring

Implementere Hive for store mengder datasett og store mengder spørring

G. UDF, spørringsoptimalisering

Fungerer mye med brukerdefinerte søk, lærer hvordan du optimaliserer spørringer, ulike metoder for å gjøre resultatinnstilling.

Impala

A. Introduksjon til Impala

Hva er Impala ?, Hvordan Impala Skiller seg fra Hive og Gris, Hvordan Impala Skiller seg fra Relasjonsdatabaser, Begrensninger og Fremtidige Veibeskrivelser, Ved hjelp av Impala Shell

B. Velge det beste (Hive, Gris, Impala)

C. Modellering og administrering av data med Impala og Hive

Data Lagringsoversikt, Opprette Databaser og Tabeller, Laster Data i Tabeller, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Datapartisjonering

Partisjonering Oversikt, Partisjonering i Impala og Hive

(AVRO) Dataformater

Velge et filformat, Verktøystøtte for filformater, Avro-skjemaer, Bruke Avro med Hive og Sqoop, Avro Schema Evolution, Komprimering

Introduksjon til Hbase arkitektur

Hva er Hbase, Hvor passer det, Hva er NOSQL

Apache Spark

A. Hvorfor gnist? Arbeider med Spark and Hadoop Distribuert filsystem

Hva er Spark, Sammenlikning mellom Gnist og Hadoop, Gnistkomponenter

B. Gnistkomponenter, Vanlige gnistalgoritmer-Iterative algoritmer, Grafanalyse, Maskinlæring

Apache Gnist - Innledning, Konsistens, Tilgjengelighet, Partisjon, Unified Stack Gnist, Gnistkomponenter, Skalleksempel, Mahout, Storm, Graf

C. Kjører gnist på en klase, Skriver gnistprogrammer med Python, Java, Scala

Forklar python-eksempel, Vis installasjon av gnist, Forklar driverprogram, Forklar gnistekontekst med eksempel, Definer svakt skrevet variabel, Kombiner skala og java sømløst. Forklar sammenlikning og distribusjon. Forklar hva som er trekk, Forklar høyere rekkefølge med eksempel Definer OFI planlegger, fordeler med gnist, eksempel på Lamda ved bruk av gnist, Forklar Mapreduce med eksempel

Hadoop Cluster Setup og Running Map Reduser jobber

Multi node Cluster Setup ved hjelp av Amazon ec2 - Opprette 4 node cluster setup, Running Map Reduser jobber på Cluster

Hovedprosjekt - Sette alt sammen og Koble til prikker

Sette alt sammen og Koble til punkter, Arbeide med store datasett, Steg involvert i analyse av store data

ETL-tilkobling med Hadoop økosystem

Hvordan ETL-verktøy fungerer i Big Data Industry, Koble til HDFS fra ETL-verktøy og flytte data fra Lokalt system til HDFS, Flytte data fra DBMS til HDFS, Arbeide med Hive med ETL Tool, Opprette kart Reduser jobb i ETL-verktøy, Slutt til slutt ETL PoC viser stor dataintegrasjon med ETL verktøy.

Klusterkonfigurasjon

Konfigurasjonsoversikt og viktig konfigurasjonsfil, Konfigurasjonsparametere og verdier, HDFS-parametere MapReduce-parametere, Hadoop-miljøoppsett, "Inkluder" og "Ekskluder" konfigurasjonsfiler, Lab: MapReduce Performance Tuning

Administrasjon og vedlikehold

Namenode / Datanode katalogstrukturer og -filer, Filsystembilde og Rediger logg, Kontrollpunktprosedyren, Namenode-feil og gjenoppretting, Sikker modus, Metadata og Data backup, Potensielle problemer og løsninger / Hva skal du se etter, Legge til og fjerne noder, Lab: MapReduce File System Recovery

Overvåking og feilsøking

Beste praksis for å overvåke en klynge, Bruke logger og stakkspor for overvåking og feilsøking, Bruke åpen kildekodeverktøy for å overvåke klyngen

Jobplanlegger: Kart redusere jobbinnsendelsesflyten

Slik planlegger du jobber på samme klynge, FIFO Schedule, Fair Scheduler og dens konfigurasjon

Multi Node Cluster Setup og Running Map Reduser jobber på Amazon Ec2

Multi node Cluster Setup ved hjelp av Amazon ec2 - Opprette 4 node cluster setup, Running Map Reduser jobber på Cluster

DYREPASSER

ZOOKEEPER Introduksjon, ZOOKEEPER bruk saker, ZOOKEEPER Tjenester, ZOOKEEPER data Modell, Znodes og dens typer, Znodes operasjoner, Znodes klokker, Znodes leser og skriver, Konsistensgarantier, Cluster Management, Leader Valg, Distribuert Eksklusiv Lås, Viktige punkter

Advance Oozie

Hvorfor Oozie ?, Installere Oozie, Kjør et eksempel, Oozie-arbeidsflytmotor, Eksempel M / R-handling, Wordtalleksempel, Workflow-applikasjon, Workflow-innsending, Overgangsstatus for arbeidsflyt, Oozie-jobbbehandling, Oozie-sikkerhet, Hvorfor Oozie-sikkerhet? , Multi leietid og skalerbarhet, Tidslinje for Oozie-jobben, Koordinator, Bundle, Abstraksjonslag, Arkitektur, Bruksaksel 1: Tidsutløsere, Bruk Sak 2: Data- og tidsutløsere, Bruk Sak 3: Rullende vindu

Advance Flume

Oversikt over Apache Flume, Fysisk distribuerte datakilder, Endre struktur av data, Nærmere utseende, Flammens anatomi, Kjernebegreper, Hendelse, Klienter, Agenter, Kilde, Kanaler, Vask, Interceptors, Kanalvelger, Vaskprosessor, Datainntak, Agentrørledning , Transaksjonsdatautveksling, Ruting og replikering, Hvorfor kanaler ?, Bruk case-loggaggregat, Tilfylling av flammemiddel, Håndtering av en serverfarm, Datavolum per agent, Eksempel som beskriver en enkelt nodestrømutplassering

Advance HUE

HUE introduksjon, HUE økosystem, Hva er HUE ?, HUE ekte verdensbilde, Fordeler med HUE, Hvordan laste opp data i File Browser ?, Se innholdet, Integrere brukere, Integrere HDFS, Fundamentals of HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Oversikt: Mål, Brukervisning av Impala: Oversikt, Brukervisning av Impala: SQL, Brukervisning av Impala: Apache HBase, Impala-arkitektur, Impala-statsbutikk, Impala-katalogtjeneste, Query-utførelsesfaser, Sammenligning av Impala til Hive

Hadoop Application Testing

Hvorfor testing er viktig, Enhetstesting, Integrasjonstesting, Ytelsestesting, Diagnostikk, Nattlig QA-test, Benchmark og end-to-end testing, Funksjonell testing, Utgivelse av sertifiseringstesting, Sikkerhetstesting, Skaleringstesting, Kommisjonering og nedleggelse av datodenoder. Testing, pålitelighetstesting , Frigjør testing

Roller og ansvar for Hadoop Testing Professional

Forstå kravet, utarbeidelse av testestimering, testtilfeller, testdata, testbedsopprettelse, testutførelse, feilrapportering, feilgjenoppretting, daglig statusrapportlevering, testgjennomgang, ETL-testing i hvert trinn (HDFS, HIVE, HBASE) mens laster inn input (logger / filer / poster osv.) ved hjelp av sqoop / flume som inkluderer, men er ikke begrenset til, dataovervåking, avstemming, brukerautorisering og godkjenningstesting (grupper, brukere, rettigheter osv.), rapporter feil til utviklingslag eller leder og kjøring dem å lukke, konsolidere alle feilene og opprette feilrapporter, validere ny funksjon og problemer i Core Hadoop.

Ramme kalt MR Enhet for testing av kart-Redusere programmer

Rapporter feil til utviklingslaget eller lederen og kjør dem til nedleggelse, konsolider alle feilene og opprett feilmeldinger, Ansvarlig for å opprette en testramme kalt MR-enhet for testing av kart-Redusere programmer.

Enhetstesting

Automatiseringstesting ved hjelp av OOZIE, Data validering ved hjelp av spørringsovervåkingsverktøyet.

Testutførelse

Testplan for HDFS-oppgradering, Testautomatisering og resultat

Testplan Strategi og skrive Test Cases for testing Hadoop Application

Hvordan teste installering og konfigurering

Jobb og sertifiseringsstøtte

Cloudera sertifiseringstips og veiledning og mock-intervjuforberedelse, praktiske utviklings tips og teknikker

Vennligst skriv til oss på info@itstechschool.com & kontakt oss på + 91-9870480053 for kurspris og sertifiseringskostnad, tidsplan og plassering

Slipp oss et spørsmål

Dette kurset er designet for å hjelpe deg med å rydde begge deler Cloudera Spark and Hadoop Developer Certification (CCA175) eksamen og Cloudera-sertifisert administrator for Apache Hadoop (CCAH) eksamen. Hele kurset innholdet er i tråd med disse to sertifiseringsprogrammer og hjelper deg med å fjerne disse sertifiseringseksamenene enkelt og få de beste jobbene i de øverste MNCene.

Som en del av denne opplæringen vil du arbeide med prosjekter og oppgaver i sanntid som har enorme implikasjoner i det virkelige industrielle scenariet, slik at du raskt kan følge din karriere uten problemer.

På slutten av dette treningsprogrammet vil det bli spørrekonkurranser som perfekt reflekterer typen spørsmål som er spurt i de respektive sertifiseringseksamenene, og hjelper deg med å score bedre karakterer i sertifiseringseksamen.

ITS-ferdigstillingsbevis vil bli tildelt ved gjennomføring av prosjektarbeid (på ekspertvurdering) og ved scoring av minst 60% -merker i spørrekonkurransen. Intellipat-sertifisering er anerkjent i topp 80 + MNCs som Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, etc.

For mer info vennligst Kontakt oss.


anmeldelser




KEYWORDS SØKTID

  • Big Data Hadoop trening i gurgaon
  • Big Data Hadoop sertifiseringskostnad i Gurgaon
  • Institutt for store data Hadoop i Gurgaon
  • Big Data Hadoop i Gurgaon
  • Big Data Hadoop sertifisering i Gurgaon
  • Big Data Hadoop kurs i Gurgaon
  • Beste Big Data Hadoop Training Online
  • Big Data Hadoop trening