වර්ගයපන්ති කාමර පුහුණුව
REGISTER

විශාල දත්ත හාවුප් සහතික කිරීමේ පාඨමාලාව

විශාල දත්ත හඩොප් සහතික කිරීමේ පාඨමාලාව සහ පුහුණුව

දළ විශ්ලේෂණය

ප්රේක්ෂකයන් සහ පූර්ව අවශ්ය දේවල්

පාඨමාලාවේ විස්තරය

කාලසටහන සහ ගාස්තු

සහතික

විශාල දත්ත හඩෝප් සහතික කිරීමේ පාඨමාලාව හැදින්වීම

විශාල දත්ත සහ හඩෝප් මොඩියුලයන් පිළිබඳ ගැඹුරින් අධ්යයනය කිරීම සඳහා වත්මන් කර්මාන්තයේ රැකියා අවශ්යතාවයන් සැලකිල්ලට ගනිමින් කර්මාන්තයේ විෙශේෂඥයින් විසින් නිර්මාණය කරන ලද පුළුල් හඩොප් බීඩි දත්ත පුහුණු පාඨමාලාවක්. මෙය Hadoop සංවර්ධක, Hadoop පරිපාලක, හඩෝප් පරීක්ෂාව හා විශ්ලේෂණයෙහි පුහුණු පාඨමාලා සංකලනය වූ කර්මාන්තයකි. මෙය ක්ලූඩෙරා Hadoop පුහුණුව විශාල දත්ත සහතිකයක් ඉවත් කිරීමට ඔබට සූදානම් වේ.

අරමුණු

  • Hadoop 2.7 සහ YARN හි ප්රධාන මූලධර්මයන් සහ ඒවා භාවිතා කරමින් යෙදුම් ලිවීම
  • ඇමේසන් EC2 මත ව්යාජ නෝඩය සහ බහු නෝඩ් පොකුරු පිහිටුවීම
  • මාස්ටර් HDFS, MapReduce, පැදුරු, අමු, ඌසි, ස්කෝප්, ෆ්මයුමි, සිකේයර්, එච්.බී.සී.
  • ස්පාක්, ස්පාක් RDD, ග්රැෆක්ස්, MLlib ලිවීම Spark යෙදුම් ඉගෙන ගන්න
  • ප්ලාස්ටික් කළමනාකරණය, අධීක්ෂණය, පරිපාලනය සහ දෝශ නිරාකරණ කිරීම වැනි හඩොප් ප්රධාන පරිපාලන කටයුතු
  • පෙන්ටෝහෝ වැනි ETL මෙවලම් සැකසීම MapReduce, Hive, Pig ආදිය සමග වැඩ කිරීම සඳහා තලගු කිරීම
  • බිග් දත්ත විශ්ලේෂණ පිළිබඳ විස්තරාත්මක අවබෝධයක්
  • MR ඒකකය සහ වෙනත් ස්වයංක්රීය මෙවලම් භාවිතා කරමින් යෙදුම් පරික්ෂා කිරීම.
  • Avro දත්ත ආකෘති සමඟ වැඩ කරන්න
  • Hadoop හා Apache Spark භාවිතා කරමින් සැබෑ සජීවී ව්යාපෘති ක්රියාත්මක කරන්න
  • විශාල දත්ත හඩොප් ප්රමිති සහතිකය ලබා ගැනීමට සන්නිවේදනය කරන්න.

අදහස් සබය

  • වැඩසටහන් සැකසුම්කරුවන් සහ පද්ධති පරිපාලකයන්
  • පළපුරුදු වැඩ කරන වෘත්තිකයින්, ව්යාපෘති කළමණාකරුවන්
  • පරීක්ෂණය, විශ්ලේෂණ, පරිපාලනය වැනි අනෙකුත් සිරස් වැනි අනෙකුත් සිරස්තල ඉගෙන ගැනීමට උනන්දුවක් දක්වන ඩිජෝපොප්ස්ට් ඩිවලොප්මන්ට් බිග් ඩයි ඩිඩොපෝස්
  • ප්රධාන රාමු වෘත්තිකයින්, වාස්තු විද්යාඥයින් සහ පරීක්ෂණ වෘත්තිකයෝ
  • ව්යාපාර බුද්ධිය, දත්ත ගබඩාකරණය සහ විශ්ලේෂණ වෘත්තිකයන්
  • නවතම බිග් ඩිජිටල් තාක්ෂණය ඉගෙන ගැනීමට උනන්දුවක් දක්වන උපාධිධාරීන් මෙම විශාල දත්ත හඩෝප් සහතිකකරණය අන්තර්ජාල පුහුණුව ලබා ගත හැකිය

පූර්ව අවශ්යය

  • මෙම විශාල දත්ත පුහුණුව ලබා ගැනීම සඳහා Hadoop කළමනාකරණය කිරීම සඳහා පූර්ව අවශ්ය නොවේ. නමුත් UNIX, SQL සහ java හි මූලික කරුණු හොඳයි. Intellipaat හි, අප ඔබට Hadoop ඉගෙනීමේ මාර්ගයේ ඔබට යහපත් බව දැන ගැනීම සඳහා අවශ්ය නිපුණතා කඩා දැමීම සඳහා අපගේ බිග් දත්ත සහතිකකරණ පුහුණුව සමඟ නොමිලේ Unix සහ ජාවා පාඨමාලාවක් ලබා දේ.

පාඨමාලා කාලසටහන කාලය: 2 දින

බිග් දත්ත සහ හඩෝප් සහ එහි පරිසර පද්ධති, සිතියම් අඩු කිරීම සහ HDFS පිළිබඳ හැදින්වීම

විශාල දත්ත යනු Hadoop හි, කොහේද? Hadoop Distributed File System හි ප්රතිස්ථාපනය, බ්ලොක් ප්රමාණය, ද්විතියික නාමකරණය, අධි පහසුව, YARN - ResourceManager, NodeManager, 1.x සහ 2.x අතර වෙනස

Hadoop ස්ථාපනය සහ සැකසුම

Hadoop 2.x පොකුරු ආකෘතිය, සම්මේලනය හා ඉහළ මට්ටමේ පවතින බව, සාමාන්ය නිෂ්පාදන පර්ෂදයක් සැකසීම, Hadoop පොකුරු ක්රම, පොදු Hadoop Shell විධානයන්, Hadoop 2.x මානකරන ගොනු, Cloudera තනි නෝඩ් පොකුරු

Mapduce දී ගැඹුරු කිමිදුම්

How Mapreduce Works, Reduce Works, How Driver Works, Combiners, Partitioners, ආදාන ආකෘති, ප්රතිදාන ආකෘති, Shuffle සහ Sort, Mapside Joins, Side Side Joins, MRUnit, Distributed Cache

රසායනාගාර අභ්යාස:

HDFS සමඟ වැඩ කිරීම, WordCount වැඩසටහන ලිවීම, අභිමත කොටස්කාරකයක් ලිවීම, Combiner සමඟ Mapreduce, මාර්ග සිතියම එකතු වන්න, පැත්තේ සංයුක්ත කිරීම, ඒකක පරීක්ෂා කිරීම Mapreduce, LocalJobRunner මාතයෙන්

ප්රස්තාර ගැටළු විසඳීම

ග්රැෆික්, ප්රස්ථාර නිරූපණය, පළල පළමු සෙවුම් ඇල්ගොරිතම, සිතියම් අඩු කිරීමේ ප්රස්තාරය නියෝජනය, ප්රස්ථාර ඇල්ගොරිතම කරන්නේ කෙසේද, චිත්රක සිතියම අඩු කිරීම,

    අභ්යාස 1: අභ්යාස 2: අභ්යාස 3:

ඌරු පිළිබඳව විස්තරාත්මක අවබෝධයක්

අමු පිග් හැඳින්වීම

Apache Pig අවබෝධ කර ගැනීම, ලක්ෂණ, විවිධ භාවිතයන් හා ඌරු සමග අන්තර් ක්රියා කිරීමට ඉගෙන ගැනීම

B. දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා පිග් පත් කිරීම

පිග් ලතින් භාෂාවේ රීති, විවිධ අර්ථකථන, දත්ත වර්ග සහ ෆිල්ටරය, දත්ත වර්ග, ETL සඳහා Pig, දත්ත පැටවීම, පරිශිලක දර්ශනය, ක්ෂේත්ර නිර්වචනය, බහුලව භාවිතා වන කාර්යයන්.

සංකීර්ණ දත්ත සැකසීම සඳහා සී

ව්යාංජන සහ සංකීර්ණ ඇතුලූ විවිධ දත්ත වර්ග, ඌර් සමග දත්ත සැකසීම, කණ්ඩායම් දත්ත නිරාවරණය, ප්රායෝගික අභ්යාස

D. බහු දත්ත දත්ත කට්ටල ක්රියාත්මක කිරීම

දත්ත එක්රැස් කිරීම, දත්ත සකසන බෙදී යාම, දත්ත කට්ටල සඳහා විවිධ ක්රම, ඒකාබද්ධ මෙහෙයුම්, අත්හදා බැලීමේ ව්යායාම

පයින් ව්යාප්තිය

පරිශීලකයින් විසින් නිශ්චය කර ඇති කාර්යයන් තේරුම් ගැනීම, අනෙකුත් භාෂාවන් සමඟ දත්ත සැකසීම, ආනයනය සහ මැක්රෝස්, ප්රවාහය හා UDFs භාවිතා කිරීම ප්රායෝගික අභ්යාස

ෆිග් රැකියා

සිද්ධි අධ්යයනයක් වශයෙන් Walmart සහ Electronic Arts සම්බන්ධ සත්ය දත්ත කාණ්ඩ සමඟ වැඩ කිරීම

වඩාත් කාර්යබහුල අවධියක් පිළිබඳව පැහැදිලි අවබෝධයක්

A. කණිකා හැඳින්වීම

Hive අවබෝධය, Hive, Pig සහ Hive සමඟ සසඳා බැලීමේ සාම්ප්රදායික සමුදාය සමඟ සසඳන විට, Hive සහ Hive Schema වල දත්ත ගබඩා කිරීම, Hive අන්තර් ක්රියා සහ Hive

B. සාපේක්ෂ දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා නළා

HiveQL, මූලික සිරස්තලය තේරුම් ගැනීම, විවිධ වගු සහ දත්ත සමුදායන්, දත්ත වර්ග, දත්ත සකසුරුවම්, විවිධාකාරයෙන් නිර්මාණය කරන ලද කාර්යයන්, පිටපත්, හිස් සහ හූ සඳහා Hive විමසුම් යෙදවීම.

C. ක්රි්යාව සමග දත්ත කළමනාකරණය

දත්ත සමුදායන්, දත්ත සමුදා නිර්මාණය, දත්ත ගබඩා කිරීම, දත්ත ආකෘති නිර්මාණය, කාර්යබහුල කළමණාකරණ වගු, ස්වයං පාලිත වගු, දත්ත පැටවීම්, දත්ත හුවමාරු සහ වගු වෙනස් කිරීම, විමසුම් සමඟ සරල කිරීම, විමසුම් ප්රතිපල ගබඩා කිරීම, දත්ත ප්රවේශ පාලනය, දත්ත කළමනාකරණය hive, hive metastore සහ සකසුරුවම් සේවාදායකය සමඟ.

D. කාර්යබහුල අවධියක්

විමසීම්, දත්ත සුචිගත කිරීම, කොටස් කිරීම සහ පොදි කිරීම පිළිබඳ ඉගෙනීම

E. වැඩිවීම වැඩිවීම

කාර්යබහුල අවධිය පුළුල් කිරීම සඳහා පරිශීලක අර්ථසාධිත කාර්යයන් යෙදවීම

ව්යායාම පිළිබඳ හෑන්ඩ්ස් - විශාල දත්ත කට්ටල හා පුළුල් විමසුම් කිරීම

දත්ත කට්ටල විශාල පරිමාණ සහ විශාල විමසුම් කිරීම් සඳහා කුඩාව භාවිතා කිරීම

G. UDF, විමසුම් ප්රශස්තිකරණය

පරිශීලක නිර්විනාශක විමසීම් සමඟ පුළුල් ලෙස කටයුතු කිරීම, විමසුම් උත්ශ්රේණි කිරීම, විවිධ ක්රියාකාරිත්ව සුසර කිරීම සඳහා විවිධ ක්රම.

Impala

A. ඉම්පලයට හැඳින්වීම

ඉම්පාලා යනු කුමක්ද? ඉරිඟු සහ ඌරු වලින් වෙනස් වන ආකාරය, Impala Shell භාවිතයෙන්, Impala Shell භාවිතයෙන් රඳා පවතින දත්ත පදනම්, සීමාවන් සහ අනාගත දිශාවන්ගෙන් වෙනස් වේ.

B. හොඳම තෝරා ගැනීම (කුරුලෑ, අමු, ඉම්පල)

C. ඉම්පල සහ මහල් ආකෘති නිර්මාණය සහ කළමනාකරණය

දත්ත ගබඩා සමාලෝචනය, දත්ත සමුදායන් සහ වගු නිර්මාණය කිරීම, වගු දත්ත වලට ප්රවේශ කිරීම, HCatalog, Impala පාර-දත්ත ගබඩා කිරීම

D. දත්ත පාර්ටිශන් කිරීම

කොටස් කිරීම දළ විශ්ලේෂණය, ඉම්පෙලාවල සහ හූව තුළ කොටස් කිරීම

(AVRO) දත්ත ආකෘති

ගොනු ආකෘතිය තෝරන්න, ගොනු ආකෘති සඳහා මෙවලම, Avro Schemas භාවිතා කිරීම, Avro මගින් Hive සහ Sqoop භාවිතා කරමින් Avro Schema Evolution, Compression

Hbase ආකෘතිය හැඳින්වීම

Hbase යනු කුමක්ද? එය ගැලපෙන්නේ කොහේද? NOSQL යනු කුමක්ද?

Apache Spark

A. ඇයි ස්පාක්? Spark සහ Hadoop ව්යාප්ත ගොනු පද්ධතිය සමඟ වැඩ කිරීම

ස්පාක් යනු කුමක්ද? Spark සහ Hadoop අතර සංසන්දනය, Spark Components

B. ස්පාක් සංරචක, පොදු ඉස්කුරුප්පු ඇල්ගොරිතම - ද්විතියික ඇල්ගොරිතම, ග්රැෆික් විශ්ලේෂණය, යන්ත්ර ඉගෙනුම්

Apache Spark - හඳුන්වාදීම, අනුකූලතාවය, ලබා ගැනීම, කොටස් කිරීම, ඒකාබද්ධ බැමි පරාක්රමය, Spark Components, ස්කැන්ඩින්ඩර් නිදසුන, මාහට්, කුණාටු, ප්රස්ථාරය

C. පොකුරක් මත ක්රියාත්මක වීම, පයිතන්, ජාවා, ස්කලා භාවිතා කරමින් Spark යෙදුම් ලිවීම

Python උදාහරණය පැහැදිලි කරන්න, විහිදුවන්න ස්ථාපනය කරන්න, ධාවක වැඩසටහනක් විස්තර කරන්න, නිදසුනක් සමග ස්පර්ශ සන්දර්භය පැහැදිලි කරන්න, දුර්වල ටයිප් කළ විචල්යය, ඒකාබද්ධය scala සහ java නිශ්චිතව නිර්වචනය කරන්න, සමාන්තරතාවය සහ බෙදාහැරීම විස්තර කරන්න., ලක්ෂණ මොනවාදැයි පැහැදිලි කරන්න, සැලසුම්කරු, Spark හි වාසි, ආලෝකය භාවිතයෙන් Lamda නිදසුන, උදාහරණ සමඟ Mapreduce පැහැදිලි කරන්න

Hadoop පොකුරු සැකසුම සහ ධාවන සිතියම රැකියා අඩු කිරීම

ඇමේසන් ec2 භාවිතා කරමින් බහු නෝඩ් පොකුරු සැකසුම - 4 node cluster setup නිර්මාණය කිරීම, ධාවන සිතියම් පොකුරේ කාර්යයන් අඩු කිරීම

ප්රධාන ව්යාපෘතිය - එය එකට එකතු කිරීම හා තටාක සම්බන්ධ කිරීම

විශාල දත්ත සමුදායන් සමඟ කටයුතු කිරීම, විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමේ පියවරයන් සම්බන්ධ කිරීම හා සම්බන්ධ කිරීම, තිත් සම්බන්ධ කිරීම

Hadoop පරිසර පද්ධතිය සමඟ ETL සම්බන්ධතාවය

ETL මෙවලම් ETL මෙවලම තුළ ක්රියාකාරී ETF මෙවලම් හා ETL මෙවලම සම්බන්ධ කිරීම සහ Local System සිට HDFS දත්ත මාරු කිරීම, DBMS සිට HDFS දත්ත චලනය කිරීම, ETL මෙවලම සමඟ hive සමඟ වැඩ කිරීම, ETL මෙවලම කාර්යය අඩු කිරීම කාර්යය අඩු කිරීම ETL End to End ETL ETL මෙවලම සමඟ විශාල දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම

පර්ෂද වින්යාසකරණය

මානකරන දළ විශ්ලේෂණය සහ වැදගත් මානකරන ගොනුව, මානකරන පරාමිති සහ අගයන්, HDFS පරාමිතීන් MapReduce පරාමිති, Hadoop පරිසර සැකසුම, 'Include' සහ 'Exclude' මානකරන ගොනු, Lab: MapReduce කාර්ය සාධක Tuning

පරිපාලනය හා නඩත්තුව

නැනෝඩෝ / ඩේටානේඩ් ඩිරෙක්ටරි ආකෘති සහ ගොනු, ගොනු පද්ධති පිළිබිඹු සහ සංස්කරණ ලොග්, පිරික්සුම් ස්ථාන ක්රියා පටිපාටිය, නාමනොඩා අසමත්වීම සහ ප්රකෘති ක්රියා පටිපාටිය, ආරක්ෂිත ප්රකාරය, මෙඩතෝඩාව සහ දත්ත බැකප්, සොයනු ලබන ගැටළු සහ විසඳුම් / නෝඩඩු එකතු කිරීම සහ ඉවත් කිරීම, MapReduce ගොනු පද්ධතිය ප්රතිසාධනය

අධීක්ෂණය සහ දෝශ නිරාකරණය

පොකුරු නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා හොඳම භාවිතයන්, නියාමනය සහ දෝශ නිරාකරණය සඳහා ලඝු-සටහන් හා අනුක්රමික අක්ෂර භාවිතා කිරීම, පොකුරු නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා විවෘත මූලාශ්ර භාවිතා කිරීම

රැකියා ලේඛකයෙකු: රැකියා ඉදිරිපත් කිරීමේ ප්රවාහය අඩු කරයි

එකම පොකුරේ කාර්යය, FIFO උපෙල්ඛනය, සාධාරණ නික්ෂේපන යන්ත්රය සහ එහි වින්යාසය පිළිබඳ කාර්යය සැලසුම් කිරීමට

බහු නෝඩ පෝස්ටර් සැකසුම සහ ධාවන සිතියම ඇමේසන් Ec2 මත රැකියා අඩු කිරීම

ඇමේසන් ec2 භාවිතා කරමින් බහු නෝඩ් පොකුරු සැකසුම - 4 node cluster setup නිර්මාණය කිරීම, ධාවන සිතියම් පොකුරේ කාර්යයන් අඩු කිරීම

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER හැඳින්වීම, ZOOKEEPER භාවිතා කරන නඩු, ZOOKEEPER සේවා, ZOOKEEPER දත්ත ආකෘතිය, Znodes සහ එහි වර්ග, ලෝඩෝස් මෙහෙයුම්, Znodes ඔරලෝසු, ලෝඩෝස් කියවීම සහ ලිවීම, අනුකූල ඇපකරයන්, පර්ෂද කළමනාකරණය, නායක මැතිවරණ, බෙදා හැරුණු අතිරේක ලොක්, වැදගත් ලකුණු

අවාසිය Oozie

ඇයි Oozie ?, Oozie ස්ථාපනය කිරීම, නිදසුනක් කරමින්, Oozie-workflow එන්ජිම, උදාහරණ M / R ක්රියාමාර්ගය, Word count නිදසුනක්, කාර්ය ප්රවාහ යෙදීම, කාර්ය ප්රවාහ යටත් කිරීම, කාර්ය ප්රවාහය වෙනස්වීම්, Oozie රැකියා සකස් කිරීම, Oozie ආරක්ෂාව, ඇයි Oozie ආරක්ෂාව? , බහු කුලී සහ ප්රසාරණතාව, Oozie කාර්ය කාල සීමාව, සම්බන්ධිකාරක, බණ්ඩලය, සිත්තම් කිරීම, නිර්මාණ ශිල්පය, භාවිතා කළ හැකි ආවරණ 1: කාල සෛල, භාවිතා කළ හැකි ආවරණ 2: දත්ත සහ කාල ප්රේරක, භාවිතා කරන ලද නඩය 3: රෝද සහිත කවුළුව

ඇඩ්මිනිස් ෆ්ලෙමි

Apache Flume හි, භෞතිකව බෙදාහැරෙන දත්ත මූලාශ්රයන්, දත්ත සමුදායේ වෙනස්කම්, සමීප දසුනක්, ෆ්ලයිම් කායව්යවච්ඡේදය, කේන්ද්රීය සංකල්ප, සිද්ධිය, ගනුදෙනුකරුවන්, නියෝජිතයන්, මූලාශ්රය, නාලිකා, සින්ක්, ප්රතිග්රාහක, නාලිකා තෝරාගන්නා, , හුවමාරු දත්ත හුවමාරුව, රවුටින් හා ප්රතිඅපනය කිරීම, නාලිකා ඇයි ?, භාවිතා කරන්නාවූ නඩත්තු සංකෝචනය, නියුට්රෝන නියෝජිතයා එකතු කිරීම, සර්වර් ගොවිපල මෙහෙයවීම, නියෝජිතයෙකුගේ දත්ත ප්රමාණය, උදාහරණයක් ලෙස තනි නෝඩ්

උන්නතිය සඳහා HUE

HUE හැඳින්වීම, HUE පරිසර පද්ධතිය, HUE යනු කුමක්ද, HUE සැබෑ ලෝක දෘෂ්ටිය, HUE හි වාසි, File Browser හි දත්ත උඩුගත කරන ආකාරය, අන්තර්ගතය බලන්න, පරිශීලකයින් ඒකාබද්ධ කිරීම, HDFS ඒකාබද්ධ කිරීම, HUE FRONTEND හි මූලධර්ම

Advance Impala

IMPALA දළ විශ්ලේෂණය: අරමුණු, Impala පරිශීලක පැතිකඩ: සමාලෝචනය, Impala පරිශීලක පැතිකඩ: SQL, Impala පරිශීලක පැතිකඩ: Apache HBase, Impala ආකෘතිය, Impala රාජ්ය ගබඩාව, Impala බහලුම් සේවා, විමසුම් ක්රියාත්මක අදියර, Impala සිට උයන දක්වා සසඳා ගැනීම

Hadoop යෙදුම් පරීක්ෂා කිරීම

පරීක්ෂා කිරීම වැදගත්ය, ඒකක පරීක්ෂණය, ඒකාබද්ධතා පරීක්ෂණය, කාර්යක්ෂමතාව පරීක්ෂා කිරීම, රෝග විනිශ්චය, රාත්රී QA පරීක්ෂණය, ප්රමිතිකරණය හා අවසන් පරීක්ෂණ පරීක්ෂණ, ක්රියාකාරී පරීක්ෂණ, මුදා හැරීමේ සහතිකය පරීක්ෂා කිරීම, ආරක්ෂක පරීක්ෂණ, පරිමාණ පරීක්ෂාව, කොමිෂන් කිරීම හා දත්ත නෝස් පරික්ෂා කිරීම, විශ්වසනීයත්වය පරීක්ෂා කිරීම , මුදා හැරීමේ පරීක්ෂණ

Hadoop පරීක්ෂණ වෘත්තිකයන්ගේ වගකීම් සහ වගකීම්

අවශ්යතාවය අවබෝධ කර ගැනීම, පරීක්ෂා කිරීමේ තක්සේරුව, පරීක්ෂණ සිද්ධි, පරීක්ෂණ දත්ත, ටෙස්ට් ඇඳ ඇති තැනීම, ටෙස්ට් කාර්යසාධනය, දෝෂ වාර්තාකරණය, Defect Retest, දෛනික තත්ත්ව වාර්තාව ලබා දීම, පරීක්ෂණ සම්පූර්ණ කිරීම, සෑම අදියරයකම ETL පරීක්ෂාව (HDFS, HIVE, HBASE) දත්ත විශ්ලේෂණය, ප්රතිසන්ධානය, පරිශීලක අවසර පත්රය සහ සත්යාපන පරීක්ෂණය (කණ්ඩායම්, පරිශීලකයන්, වරප්රසාද) ආදිය ඇතුළත් කිරීම (සටහන් / ලිපිගොනු / ලේඛණ ආදිය) ඇතුලත් කිරීම (ලේඛන / ගොනු / වාර්තා ආදිය), sql / plume භාවිතා කිරීම, සංවර්ධන කණ්ඩායමට හෝ කළමනාකරුට දෝෂ වාර්තා කිරීම. ඒවා වසා දැමීම, සියලු අඩුපාඩු ශක්තිමත් කිරීම සහ දෝෂ වාර්තා සකස් කිරීම, Core Hadoop හි නව අංගය හා ගැටළු වල තහවුරු කිරීම.

සිතියම්-අඩු කිරීමේ වැඩසටහන් පරීක්ෂා කිරීම සඳහා MR ඒකකය ලෙස හැඳින්වේ

සංවර්ධන කණ්ඩායමකට හෝ කළමනාකරුවකුට දෝෂ වාර්තා කිරීම, වසා දැමීම සඳහා ඒවා ධාවනය කිරීම, සියලු අඩුපාඩු හා දෝෂ වාර්තා සකස් කිරීම, සිතියම්-අඩු කිරීමේ වැඩසටහන් පරීක්ෂා කිරීම සඳහා MR ඒකකය ලෙස හඳුන්වන පරීක්ෂණ රාමුවක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා වගකීම දරයි.

ඒකක පරීක්ෂා කිරීම

OOZIE භාවිතයෙන් ස්වයංක්රීය පරීක්ෂණය, විමසුම් කට්ටල භාවිතා කරමින් දත්ත වලංගුකරණය.

පරීක්ෂා කිරීම

HDFS උත්ශ්රේණි කිරීම සඳහා ටෙස්ට් සැලැස්ම, පරීක්ෂණ ස්වයංක්රීයකරණය සහ ප්රතිඵලය

ටෙස්ට් සැළසුම් උපායමාර්ගය සහ හඩෝප් යෙදුම් පරික්ෂා කිරීම සඳහා වන ටෙස්ට් සිද්ධි

ස්ථාපනය සහ මානකරනය කරන්නේ කෙසේද

රැකියා සහ සහතික කිරීමේ සහාය

ක්ලූඩෙරා සහතික කිරීමේ ඉඟි සහ මාර්ගෝපදේශනය සහ ව්යාජ සම්මුඛ සාකච්ඡා සකස් කිරීම, ප්රායෝගික සංවර්ධන ඉඟි සහ තාක්ෂණික ක්රම

කරුණාකර අපට අපට ලියන්න info@itstechschool.com පාඨමාලා මිල සහ සහතික කිරීමේ පිරිවැය, කාලසටහන හා ස්ථානය සඳහා + 91-9870480053 හි අප හා සම්බන්ධ වන්න

විමසීමක් අපව ඇදගන්න

මෙම පුහුණු පාඨමාලාව සැලසුම් කර ඇත්තේ ඔබට දෙකම පැහැදිලි කිරීමට උදව් කිරීමයි ක්ලූඩෙරා ස්පාක් සහ හඩෝප් ප්රොපර්සර් සහතිකය (CCA175) විභාගය සහ ක්වූඩෙරා හි සහතික කළ පරිපාලක Apache Hadoop (CCAH) විභාගය. සම්පූර්ණ පුහුණු පාඨමාලා අන්තර්ගතය මෙම සහතික පත්ර වැඩසටහන් දෙක සමඟ සැළකිලිමත් වන අතර මෙම සහතික විභාගය පහසුව සඳහා සහ ඉහළම MNC වල හොඳම රැකියා ලබා ගැනීමට ඔබට උපකාර කරයි.

මෙම පුහුණුවෙහි කොටසක් ලෙස ඔබ සැබෑ ලෝක වෙලඳ කර්මාන්තයේ සිදුවීම්වල දැවැන්ත බලපෑම් ඇති කරන නියම ව්යාපෘති හා පැවරුම් පිළිබඳ කටයුතු කරනු ඇත. එබැවින් ඔබේ වෘත්තිය ප්රවේශමෙන් තොරව පහසුවෙන් ගමන් කිරීමට උපකාරි වේ.

මෙම පුහුණු වැඩසටහන අවසන් වන විට අදාල සහතික පත්ර විභාගවලදී අසනු ලබන ප්රශ්නවල වර්ගය පිළිබිඹු වන අතර විභාග සහතිකයේ හොඳ ලකුණු ලබා ගැනීමට උපකාරී වේ.

ITS පාඨමාලා සම්පූර්ණ කිරීමේ සහතිකය ව ාපෘති වැඩ නිම කිරීම සඳහා (විෙශේෂඥ සමාෙලෝචනයක් කිරීම) සහ අවම වශෙයන් 60% ලකුණක් ලකුණු කිරීම මත පදානය කරනු ඇත. සිම්බාබ්වේට්, සෝනි, මුග් සිග්මා, ශාන්ත-ගෝබයින්, ස්ටෑන්ඩර්ඩ් චාර්ටඩ්, ටීඑස්එස්, ජන්පැක්ට්, හෙක්සාවර් ආදිය වැනි ඉහළම 80 + MNC වැනි ඉහළ නංවන ලද ඉන්ටලිපයිට් සහතිකය.

වැඩි විස්තර සඳහා කරුණාකර අප අමතන්න.


විචාර