TipiTrajnimi në Klasë
REGJISTRI

Na kontaktoni

Fushat e shënuara me një * janë të nevojshme

 

kurs i madh i të dhënave për certifikimin

Big Data Hadoop Certification Course & Trajnimi

Përmbledhje

Audienca dhe Parakushtet

Përshkrimi i kursit

Orari dhe Tarifa

Certifikim

Vështrim i përgjithshëm i kurseve të mëdha të të dhënave për certifikimin Hadoop

Ky është një kurs i plotë i trajnimit Hadoop Big Data i dizajnuar nga ekspertët e industrisë duke pasur parasysh kërkesat aktuale të punës në industri për të siguruar të mësuarit në thellësi mbi të dhënat e mëdha dhe modulet Hadoop. Kjo është një industri e njohur e trajnimit të Certifikimit të të Dhënave të Dhënave që është një kombinim i kurseve të trajnimit në zhvilluesin Hadoop, administratorin Hadoop, testimin Hadoop dhe analitikën. kjo Cloudera Trajnimi Hadoop do t'ju përgatisë për të pastruar certifikimin e madh të të dhënave.

Objektivat

  • Master bazat e Hadoop 2.7 dhe YARN dhe shkruani aplikacione duke përdorur ato
  • Ngritja e nyjes Pseudo dhe grupit Multi node në Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Mësoni Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib shkruar aplikacionet Spark
  • Aktivitetet e administratës Master Hadoop si menaxhimi i grupeve, monitorimi, administrimi dhe zgjidhja e problemeve
  • Konfigurimi i mjeteve ETL si Pentaho / Talend për të punuar me MapReduce, Hive, Pig, etj
  • Kuptim i hollësishëm i analytics Big Data
  • Aplikacionet e testimit Hadoop duke përdorur MR Unit dhe mjete të tjera të automatizimit.
  • Puna me formatet e të dhënave Avro
  • Praktikoni projekte të jetës reale duke përdorur Hadoop dhe Apache Spark
  • Jenë të pajisur për të pastruar Big Data Hadoop Certification.

Audienca e synuar

  • Zhvilluesit e Programimit dhe Administratorët e Sistemit
  • Profesionistë me përvojë pune, Menaxherët e projektit
  • Zhvilluesit e Big DataHadoop të etur për të mësuar vertikale të tjera si Testimi, Analiza, Administrata
  • Profesionistët e Mainframe, Arkitektët dhe Profesionistët e Testimit
  • Inteligjenca e Biznesit, Deponimi i të dhënave dhe Profesionistët e Analitikës
  • Të diplomuarit, studentë të etur për të mësuar teknologjinë e fundit të të Dhënave të Mëdha mund të marrin këtë trajnim online të Certifikimit Big Data Hadoop

Parakushte

  • Nuk ka parakusht për të marrë këtë trajnim të të dhënave të mëdha dhe për të zotëruar Hadoop. Por bazat e UNIX, SQL dhe java do të ishin të mira. Në Intellipaat, ne ofrojmë kursin unix dhe Java me trajnimin tonë për certifikimin e të Dhënave të Mëdha për të pastruar aftësitë e kërkuara në mënyrë që të jeni të mirë në rrugën e mësimit Hadoop.

Kohëzgjatja e kursit të kursit: Ditët 2

Hyrje në Big Data & Hadoop dhe Ekosistemi i saj, Hartimi i Hartave dhe HDFS

Çfarë është Big Data, Ku ndodhet Hadoop, Hadoop Distributed File System - Replications, Size Blloku, Namenode e Dytë, Disponueshmëria e Lartë, Kuptimi i YARN - ResourceManager, NodeManager, Dallimi midis 1.x dhe 2.x

Hadoop Instalimi dhe konfigurimi

Hadoop 2.x Arkitektura e Cluster-ut, Federata dhe Disponueshmëria e Lartë, Një Konfigurim tipik i Grupit të Prodhimit, Modalitetet Hadoop Cluster, Komandat Hadoop Shell të Përbashkët, Hadoop 2.x Konfigurimi Files, Cloudera Grumbull i vetëm i nyjeve

Pikiatë e thellë në Mapreduce

Si punon Mapreduce, Si Reducer punon, Si punon shoferi, Combiners, Partitioners, Formatet e hyrjes, Formate output, Shuffle dhe Sort, Bashkime Mapside, Ulja e krahut, MRUnit, Cache shpërndarë

Ushtrime laboratorike:

Puna me HDFS, Shkrimi i Programit WordCount, Shkrimi i ndarjes me porosi, Harta e grumbullimit me Kombinuesin, Bashkimi i Hartave, Zvogëlimi i Anët e Anës, Njësia e Testimit Mapreduce, Running Mapreduce në Mode LocalJobRunner

Zgjidhja e Problemit të Grave

Çfarë është Grafiku, Përfaqësimi i Grafik, Algoritmi i parë i Kërkimit të Gjerë, Përfaqësimi i Grafikit të Zvogëlimit të Hartave, Si të Bëni Algoritmin e Grafikës, Shembulli i Harta Grafikore,

    Ushtrimi 1: Ushtrimi 2: Ushtrimi 3:

Njohja e detajuar e derrit

A. Hyrje në derr

Kuptimi i Apache Pig, karakteristikat, përdorime të ndryshme dhe të mësuarit për të bashkëvepruar me Pig

B. Vendosja e derrit për analizën e të dhënave

Sintaksa e Pig Latine, përkufizimet e ndryshme, llojja dhe filtri i të dhënave, llojet e të dhënave, vendosja e Pig për ETL, ngarkimi i të dhënave, shikimi i skemës, përkufizimet e fushave, funksionet e përdorura zakonisht.

C. Pig për përpunimin kompleks të të dhënave

Llojet e ndryshme të të dhënave përfshirë të mbivendosur dhe komplekse, të dhënat e përpunimit me Pig, përsëritje e grupuar e të dhënave, ushtrime praktike

D. Kryerja e operacioneve me shumë të dhëna

Lidhja e të dhënave, bashkimi i të dhënave, metodat e ndryshme për kombinimin e të dhënave, vendosja e operacioneve, ushtrimi praktik

E. Shtrirja e derrit

Kuptimi i funksioneve të definuara nga përdoruesit, kryerja e përpunimit të të dhënave me gjuhë të tjera, importet dhe makro, duke përdorur transmetimet e drejtpërdrejta dhe UDF-të për zgjatjen e derrit, ushtrime praktike

F. Pig Jobs

Duke punuar me grupe të të dhënave reale që përfshijnë Walmart dhe Electronic Arts si rast studimi

Njohja e detajuar e kosit

A. Hive Hyrje

Kuptimi i zgjuesve, krahasimi tradicional i bazës së të dhënave me krahasimin e zgjuesve, derrave dhe koshere, ruajtjen e të dhënave në skemën e zgjuesve dhe zgjuave, ndërveprimi i zgjuesve dhe rastet e ndryshme të përdorimit të Hive

B. Koshere për analiza relacionale të të dhënave

Kuptimi i HiveQL, sintaksë bazë, tabelat dhe bazat e të dhënave të ndryshme, llojet e të dhënave, bashkimi i të dhënave, funksionet e ndryshme të inkorporuara, vendosja e pyetjeve të Hive në skriptet, shell dhe Hue.

C. Menaxhimi i të dhënave me zgjua

Baza e të dhënave të ndryshme, krijimi i bazave të të dhënave, formatet e të dhënave në koshere, modelimi i të dhënave, tabelat e menaxhuara nga koshere, tabelat e vetë-menaxhuara, ngarkimi i të dhënave, ndryshimi i bazave të të dhënave dhe tabelave, thjeshtimi i pyetjeve me Shikime, ruajtja e rezultateve të kërkimeve, kontrolli i aksesit të të dhënave, me Hive, Hive Metastore dhe Thrift server.

D. Optimizimi i kosheres

Rezultatet e mësimit të pyetësorit, indeksimit të të dhënave, ndarjes dhe blerjes

E. Zgjerimi i kosit

Vendosja e funksioneve të përcaktuara nga përdoruesit për zgjerimin e Hive

F. Duart mbi Ushtrimet - duke punuar me grupe të mëdha të të dhënave dhe pyetje të gjera

Vendosja e Hive për vëllime të mëdha të grupeve të të dhënave dhe sasive të mëdha të pyetjeve

G. UDF, optimizimi i pyetjeve

Duke punuar gjerësisht me Queries User Defined, duke mësuar se si të zgjedhin pyetje, metoda të ndryshme për të bërë akordimin e performancës.

Impala

A. Hyrje në Impala

Çfarë është Impala ?, Si Impala ndryshon nga zgjua dhe derri, Si Impala ndryshon nga bazat e të dhënave relacionale, Kufizimet dhe drejtimet e ardhshme, Përdorimi i Impala Shell

B. Zgjedhja më e mirë (Hive, Pig, Impala)

C. Modelimi dhe Menaxhimi i të Dhënave me Impala dhe Hive

Përmbledhje e ruajtjes së të dhënave, Krijimi i bazave të të dhënave dhe tabelave, Ngarkimi i të dhënave në tabela, HCatalog, Caching Metadata Impala

D. Ndarja e të dhënave

Paraqitja e ndarjes, Ndarja në Impala dhe koshere

(AVRO) Formati i të Dhënave

Përzgjedhja e formatit të skedarit, Mbështetja e mjeteve për skedarët e skedarëve, skemave Avro, Përdorimi i Avro me zgjua dhe Sqoop, Avro Skema Evolucioni, Kompresimi

Hyrje në arkitekturën Hbase

Çfarë është Hbase, Ku përshtatet, Çfarë është NOSQL

Apache Spark

A. Pse nxisni? Duke punuar me Spark dhe Hadoop Distributed File System

Çfarë është Spark, Krahasimi në mes Shkëndijës dhe Hadoop, Komponentët e Shkëndijës

B. Komponentët e Shkëndijave, algoritmet e Përbashkëta të Shkëndijave-Algoritme Iterative, Analiza Grafik, Mësim Machine

Apache Spark-Hyrje, Konsistencë, Disponueshmëri, Ndarje, Unifikuar Stack Spark, Komponentët Spark, shembull Scalding, mahout, stuhi, grafik

C. Running Spark në një Cluster, Shkruar Aplikime Shkëndijë duke përdorur Python, Java, Scala

Shpjegoni shembull python, Trego instalimin e një shkëndijë, Shpjegoni programin e shoferit, Shpjegoni kontekstin e shkëndijit me shembullin, Definoni variabël të shtypur të dobët, Kombino shkallën dhe java në mënyrë të përsosur, Shpjegoni konkurrencën dhe shpërndarjen. Shpjegoni se çfarë është tipari, Shpjegoni funksionin e rendit të lartë me shembull, scheduler, Avantazhet e Shkëndijës, Shembull i Lamda duke përdorur shkëndijë, Shpjegoni Mapreduce me shembull

Vendosja e Hadoop Cluster dhe Running Map Reduce Jobs

Konfigurimi i Cluster Multi Node duke përdorur Amazon ec2 - Krijimi i konfigurimit të grupit të nyjeve 4, Running Map Reduce Jobs on Cluster

Projekti i madh - Vendosja e të gjitha së bashku dhe lidhja e pikave

Vendosja e të gjitha së bashku dhe lidhja e pikave, puna me grupet e të dhënave të mëdha, Hapat e përfshirë në analizimin e të dhënave të mëdha

Lidhshmëria ETL me ekosistemin Hadoop

Si mjetet ETL punojnë në industrinë e të dhënave të mëdha, Lidhja me HDFS nga mjetet ETL dhe lëvizja e të dhënave nga sistemi lokal në HDFS, Zhvendosja e të dhënave nga DBMS në HDFS, Duke punuar me zgjua me mjetin ETL, Krijimi i hartave Zvogëloni punën në mjet ETL, End to End ETL PoC tregon integrim të madh të të dhënave me ETL mjet.

Konfigurimi i Grupit

Përmbledhja e konfigurimit dhe skedari i konfigurimit të rëndësishëm, parametrat dhe vlerat e konfigurimit, parametrat e HDFS Parametrat MapReduce, konfigurimi i mjedisit Hadoop, skedat e konfigurimit 'Përfshi' dhe 'Përjashtohen', Lab: MapReduce Tuning Performance

Administrimi dhe Mirëmbajtja

Struktura dhe skedarët e skedareve të Namenode / Datanode, imazhin e sistemit të skedarëve dhe redaktimin e logaritjeve, Procedurën e Checkpoint, dështimin Namenode dhe procedurën e rikuperimit, mënyrën e sigurt, meta të dhënat dhe rezervimin e të dhënave, problemet potenciale dhe zgjidhjet / çfarë të kërkojë, Rimëkëmbja e sistemit të skedarit të hartave

Monitorimi dhe zgjidhja e problemeve

Praktikat më të mira të monitorimit të një grupi, Përdorimi i regjistrave dhe gjurmëve të pllakave për monitorimin dhe zgjidhjen e problemeve, Përdorimi i mjeteve me burim të hapur për të monitoruar grumbullin

Punëdhënësi i punës: Harta redukton rrjedhën e dorëzimit të punës

Si të planifikoni Punë në të njëjtin grup, orarin FIFO, Planifikuesin e Panairit dhe konfigurimin e tij

Konfigurimi i Grupit Multi Node dhe Running Map Reduce Jobs në Amazon Ec2

Konfigurimi i Cluster Multi Node duke përdorur Amazon ec2 - Krijimi i konfigurimit të grupit të nyjeve 4, Running Map Reduce Jobs on Cluster

Zookeeper

ZOOKEEPER Hyrje, ZOOKEEPER përdorin rastet, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER Modeli i të Dhënave, Znodes dhe llojet e tij, Znodes operacionet, Znodes watches, Znodes lexon dhe shkruan, Garancitë e Konsistencës, Menaxhimi i Klasterit, Zgjedhja e Drejtuesit,

Përparoni Oozie

Pse Oozie ?, Instalimi i Oozie, Drejtimi i një shembulli, Oozie-workflow engine, Shembull M / R veprimi, Shembull i numrit të fjalëve, Aplikacioni i punës, Dorëzimi i fluksit të punës, Transmetimet e gjendjes së punës, Përpunimi i punës Oozie, Siguria e Oozie, Pse siguria e Oozie? , Qëndrueshmëria dhe shkallëzimi i shumëfishtë, Linja kohore e punës së Oozie, Koordinatore, Paketa, Shtresat e abstraksionit, Arkitektura, Përdorimi i rastit 1: shkakton kohën, Përdor rastin 2: shkaktojnë të dhëna dhe kohë, Përdor rastin 3:

Advance Flume

Përmbledhje e Apache Flume, Shpërndarja fizike Burimet e të dhënave, Ndryshimi i strukturës së të dhënave, Shikimi më i ngushtë, Anatomia e Flume, Konceptet kryesore, Event, Klientët, Agjentët, Burimi, Kanalet, Mbytet, Interceptorët, Zgjedhës i Kanalit, , Shkëmbimi i transaksioneve të të dhënave, Routimi dhe përsëritja, Pse kanalet ?, Përdorni agregimin e rasteve të regjistrit, Shtimi i agjentit të flumit, Trajtimi i një ferme të serverit, Vëllimi i të dhënave për agjent, Shembull që përshkruan një vendosje të vetme të nyjeve të nyjeve

Advance HUE

Prezantimi i HUE, Ekosistemi i HUE, Çka është HUE ?, Pamje reale reale e HUE, Avantazhet e HUE, Si të ngarkoni të dhëna në File Browser ?, Shihni përmbajtjen, Integrimi i përdoruesve, Integrimi i HDFS, Bazat e HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Përmbledhje: Qëllimet, Pamja e përdoruesit e Impala: Përmbledhje, Pamja e përdoruesit e Impala: SQL, Pamja e përdoruesit e Impala: Apache HBase, arkitektura Impala, dyqan shtetëror Impala, shërbimi i katalogut Impala, fazat e ekzekutimit të pyetjeve, krahasimi i Impala me Hive

Hadoop Testimi i Aplikimit

Pse testimi është i rëndësishëm, testimi i njësisë, testimi i integrimeve, testimi i performancës, diagnostifikimi, testimi QA i natës, testimi i testeve të testimit, testimi i funksionalitetit, testimi i certifikimit të lëshimit, testimi i sigurisë, testimi i shkallëzimit, komisionimi dhe dekomisionimi i testimit të nyjeve të të dhënave, testimi i besueshmërisë , Lëshoni testimin

Rolet dhe Përgjegjësitë e Hadoop Testing Professional

Kuptimi i Kërkesës, Përgatitja e Vlerësimit të Testimit, Rastet e Testimit, të dhënat e testimit, krijimi i krevatit të testimit, ekzekutimi i testeve, raportimi i defekteve, rivlerësimi i defekteve, dorëzimi i raportit të gjendjes së përditshme, përfundimi i testeve, testimi ETL në çdo fazë (HDFS, HIVE, HBASE) duke ngarkuar hyrjen (logs / files / records etc) duke përdorur sqoop / flume që përfshin por pa u kufizuar në verifikimin e të dhënave, pajtimin, autorizimin e përdorimit dhe testimin e autentifikimit (grupet, përdoruesit, privilegjet etj) t'i mbyllë ato, të konsolidojë të gjitha defektet dhe të krijojë raporte të defekteve, Validimin e funksionit dhe çështjeve të reja në Core Hadoop.

Korniza e quajtur MR Njësia për Testimin e Programeve të Zvogëlimit të Hartave

Raportoni defekte tek ekipi ose menaxheri i zhvillimit dhe ngisni ato në mbyllje, Konsolidoni të gjitha defektet dhe krijoni raporte të defekteve, Përgjegjës për krijimin e një Korniza testimi të quajtur MR Njësia për testimin e programeve të Zvogëlimit të Hartave.

Testimi i Njësisë

Testimi i automatizimit duke përdorur OOZIE, Vleresimin e të dhënave duke përdorur mjetin e rritjes së pyetjeve.

Ekzekutimi i testit

Plani i testimit për përmirësimin e HDFS, Automatizimi i testeve dhe rezultati

Plani i Testimit Strategjia dhe shkrimi Rastet e testimit për testimin e aplikacionit Hadoop

Si të provoni instalimin dhe konfigurimin

Punë dhe Certifikim Mbështetje

Këshilla Certifikimi Cloudera dhe Udhëzimi dhe Përgatitja e Intervistimit të Falenderimeve, Këshilla dhe Teknika të Zhvillimit Praktik

Ju lutemi na shkruani në info@itstechschool.com & na kontaktoni në + 91-9870480053 për çmimin e kursit dhe koston e certifikimit, orarin dhe vendndodhjen

Na lësho një pyetje

Ky kurs trajnimi është hartuar për t'ju ndihmuar të qartë të dyja Certifikimi i Cloudera Spark dhe Hadoop Developer (CCA175) provimi dhe Administrata Certified Cloudera për Apache Hadoop (CCAH) provim. I gjithë përmbajtja e kursit të trajnimit është në përputhje me këto dy programe certifikimi dhe ju ndihmon t'i lini këto provime të certifikimit me lehtësi dhe të merrni punët më të mira në MNC të lartë.

Si pjesë e këtij trajnimi do të punoni në projekte dhe detyra në kohë reale që kanë implikime të mëdha në skenarin e industrisë së botës reale, duke ju ndihmuar kështu që të shpejtoni karrierën tuaj me lehtësi.

Në fund të këtij programi trajnimi do të ketë kuize që reflektojnë në mënyrë të përsosur llojin e pyetjeve të bëra në provimet përkatëse të certifikimit dhe ju ndihmon të shënoni më mirë në provimin e certifikimit.

Certifikata e përfundimit të kursit të ITS do të jepet me përfundimin e punës së Projektit (në rishikimin e ekspertëve) dhe me shënimin e të paktën 60% marka në quiz. Certifikimi Intellipaat është i njohur mirë në 80 + MNC të nivelit të lartë si Ericsson, Cisco, Njohës, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware etj.

Për më shumë informacion me mirësi Na kontaktoni.


Shqyrtime




KERKIMI KRYESORE TERM

  • Trajnimi Big Data Hadoop në Gurgaon
  • Big Data Hadoop certifikimit kosto në Gurgaon
  • Instituti për Big Data Hadoop në Gurgaon
  • Big Data Hadoop në Gurgaon
  • Big Data Hadoop certifikimit në Gurgaon
  • Kursi i Big Data Hadoop në Gurgaon
  • Best Big Data Hadoop Trajnim Online
  • Trajnimi i Big Data Hadoop