ngetikPelatihan kelas
ngadaptar

Tangtu sertifikasi data badag hadoop

Badag Data Hadoop sertifikasi Kursus & Latihan

gambaran

Panongton & Prerequisites

tangtu Outline

Jadwal & waragad

sertipikasi

Badag Data Hadoop sertifikasi Ihtisar Kursus

Ieu mangrupakeun latihan Tangtu Data Hadoop Big komprehensif dirancang ku para ahli Industri tempo syarat pakasaban Industri ayeuna nyadiakeun di-jero pembelajaran dina data badag tur Hadoop modul. Ieu mangrupa industri dipikawanoh Data Big sertifikasi tangtu latihan anu mangrupa gabungan tina kursus latihan di pamekar Hadoop, administrator Hadoop, nguji Hadoop, sarta analytics. ieu Cloudera latihan Hadoop baris nyiapkeun maneh mupus sertifikasi data badag.

tujuan

  • Chairil Anwar Master of Hadoop 2.7 jeung benang jeung nulis aplikasi maké éta
  • Nyetel pseudo titik sarta Multi titik klaster dina Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Babi, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Diajar narik, narik RDD, Graphx, MLlib tulisan aplikasi narik
  • Master Hadoop kagiatan administrasi kawas klaster Ngatur, monitoring, administrasi tur ngungkulan
  • Konfigurasi parabot ETL kawas Pentaho / Talend digawekeun ku MapReduce, Hive, Babi, jsb
  • pamahaman nu detil rupa analytics Data Big
  • aplikasi nguji Hadoop maké Bapak Unit sarta parabot automation lianna.
  • Dianggo sareng format data Avro
  • Prakték real-hirup proyék maké Hadoop na Apache narik
  • Jadi dilengkepan mupus Big Data Hadoop sertifikasi.

dimaksudkeun pamiarsa

  • Program pamekar sarta Sistem Kuncén
  • Ngalaman professional bisa dipake, manajer Project
  • Badag DataHadoop pamekar hayang pisan diajar verticals séjén kawas Tés, Analytics, Administrasi
  • Mainframe Profesional, arsiték & Nguji Profesional
  • Bisnis AKAL, Data warehousing na Analytics Profesional
  • Lulusan, undergraduates hayang pisan diajar téknologi Data Big panganyarna tiasa nyandak Big Data Hadoop sertifikasi latihan online ieu

Prerequisites

  • Aya pre-requisite nyandak latihan data Big ieu sareng ngawasaan Hadoop. Tapi dasar tina UNIX, SQL na jawa bakal good.At Intellipaat kami nyadiakeun complimentary Unix na Java Tangtu kalayan latihan sertifikasi Data Big urang pikeun kaahlian sikat-up nu diperlukeun ambéh anjeun alus dina anjeun Hadoop jalur diajar.

Course Outline Duration: 2 Days

Bubuka keur Big Data & Hadoop sarta ékosistem anak, Peta Ngurangan na HDFS

Naon Big Data, Kamana atuh Hadoop pas dina, Hadoop disebarkeun File System - ulangan, Blok Ukuran, Namenode sekundér, High kasadiaan, Pamahaman benang - ResourceManager, NodeManager, Béda antara 1.x na 2.x

Instalasi Hadoop & setelan

Hadoop 2.x Kluster Arsitéktur, Féderasi tur Luhur kasadiaan, A has Produksi Kluster setelan, Hadoop Kluster modus, ilahar Hadoop Shell paréntah, Hadoop 2.x Konfigurasi Payil, Cloudera Single titik klaster

Jero teuleum di Mapreduce

Kumaha Mapreduce Works, kumaha Reducer jalan, kumaha Supir jalan, Combiners, Partitioners, format Input, format Kaluaran, acak sarta Susun, Mapside ngagabung, Ngurangan Sisi ngagabung, MRUnit, disebarkeun Cache

latihan lab:

Gawe sareng HDFS, Program WordCount Panulisan, Nulis partitioner custom, Mapreduce kalawan Combiner, Peta Sisi Gabung, Ngurangan Sisi ngagabung, Unit Tés Mapreduce, ngajalankeun Mapreduce di LocalJobRunner Mode

Grafik Masalah ngarengsekeun

Naon Jurusan, Jurusan Pawakilan, Breadth munggaran Milarian Algoritma, Jurusan Pawakilan di Peta Ngurangan, Kumaha mun ngalakukeun nu Algoritma Jurusan, Umpamana Jurusan Peta Ngurangan,

    Latihan 1: latihan 2: latihan 3:

pamahaman nu detil rupa Babi

A. Perkenalan ka Babi

Ngarti Apache Babi, fitur, rupa jeun learning to berinteraksi sareng Babi

B. Deploying Babi pikeun analisis data

The rumpaka tina Babi Latin, rupa definisi, diurutkeun data na filter, jenis data, deploying Babi keur ETL, data loading, schema nempoan, definisi sawah, fungsi ilahar dipake.

C. Babi keur ngolah data kompléks

Rupa-rupa data kaasup nested tur kompléks, data processing kalawan Babi, dikelompokkeun Iteration data, latihan praktis

D. Performing multi-dataset operations

Data set gabung, data set bengkahna, rupa métode pikeun data set ngagabungkeun, operasi diatur, leungeun-on latihan

E. dilegaan Babi

Ngarti fungsi pamaké tangtu, ngajalankeun ngolah data kalawan basa sejen, impor sarta macros, maké streaming sarta UDFs manjangkeun Babi, latihan praktis

F. Babi Jobs

Gawe sareng susunan data real ngalibetkeun Walmart na Electronic Arts salaku studi kasus

pamahaman nu detil rupa Hive

A. Hive Perkenalan

Ngarti Hive, ngabandingkeun database tradisional kalayan Hive, Babi jeung Hive ngabandingkeun, nyimpen data dina Hive na Hive schema, interaksi Hive sarta sagala rupa perkara ngamangpaatkeun Hive

B. Hive pikeun analisis data relational

Ngarti HiveQL, rumpaka dasar, rupa tabel sarta basis data, jenis data, data diatur gabung, rupa diwangun-di fungsi, deploying queries Hive on Aksara, cangkang jeung hue.

manajemén C. Data kalawan Hive

Rupa-rupa basis data, kreasi basis data, format data di Hive, modeling data, Tables Hive-junun, Tables timer junun, data loading, ngarobah basis data sarta Tables, pamundut nyederhanakeun kalawan Tampilan, hasilna nyimpen of queries, kontrol aksés data, menata data kalawan Hive, Hive Metastore sarta server Thrift.

D. Optimasi Hive

kinerja diajar tina pamundut, data indexing, ngabagi sarta bucketing

E. dilegaan Hive

Deploying fungsi pamaké diartikeun keur dilegaan Hive

F. Leungeun on latihan - gawé bareng susunan data badag tur querying éksténsif

Deploying Hive pikeun jilid badag susunan data na nu jumlahna ageung querying

G. UDF, optimasi query

Gawe bareng sacara éksténsif jeung pamaké diartikeun queries, diajar kumaha carana ngaoptimalkeun queries, rupa métode pikeun ngalakukeun kinerja tuning.

Impala

A. Perkenalan mun Impala

Naon Impala ?, Kumaha Impala Béda Hive jeung Babi, Kumaha Impala beda Relational basis data, watesan jeung rumusan nyupiran Future, Make Impala Shell

B. Milih nu Best (Hive, Babi, Impala)

C. modeling na Ngatur Data kalawan Impala na Hive

Ihtisar Panyimpenan data, Nyieun basis data sarta Tables, Loading Data kana Tables, HCatalog, Impala metadata cache

D. Data ngabagi

Ngabagi Ihtisar, ngabagi di Impala na Hive

(AVRO) Data format

Milih hiji payil Format, Alat Rojongan pikeun format File, Avro Schemas, Ngagunakeun Avro kalawan Hive na Sqoop, Avro Schema Évolusi, skéma

Bubuka keur arsitéktur Hbase

Naon Hbase, Kamana atuh eta fits, naon NOSQL

Apache narik

A. Kunaon narik? Gawe sareng silalatu jeung Hadoop disebarkeun File System

Naon narik, Babandingan antara narik tur Hadoop, komponen narik

B. komponén narik, narik Algoritma-Iterative umum Algoritma, Analisis Jurusan, Learning Mesin

Apache Spark- Perkenalan, konsistensi, ketersediaan, Partition, hasil ngahijikeun Tatar tumpukan narik, narik komponén, contona Scalding, mahout, badai, grafik

C. ngajalankeun narik kana Kluster a, Panulisan Aplikasi narik maké Python, Java, Scala

Ngajelaskeun python Contona, Témbongkeun masang narik a, ngajelaskeun program supir, dijelaskeun konteks narik jeung Contona, Ngartikeun variabel diketik mawa sipat basa lemah, ngagabung scala na jawa seamlessly, ngajelaskeun concurrency jeung distribusi., Ngajelaskeun naon tret, ngajelaskeun fungsi urutan luhur kalawan Contona, Ngartikeun OFI scheduler, Kaunggulan tina narik, Umpamana Lamda maké narik, Terangkeun Mapreduce kalawan conto

Hadoop Kluster Setup tur ngajalankeun Peta Ngurangan Jobs

Multi titik Kluster Setup maké Amazon ec2 - Nyieun 4 titik klaster setelan, ngajalankeun Peta Ngurangan Jobs on Kluster

Utama Project - Putting eta sadayana babarengan jeung Nyambungkeun titik-titik

Putting eta sadayana babarengan jeung Nyambungkeun titik-titik, Gawe sareng susunan data ageung, Hambalan aub dina analisa data badag

Konéktipitas ETL kalawan Hadoop ékosistem

Kumaha parabot ETL dianggo dina Industri data Big, Nyambungkeun ka HDFS tina alat ETL sarta pindah data tina sistem Lokal mun HDFS, Pindah Data ti DBMS mun HDFS, Gawe sareng Hive kalawan Alat ETL, Nyieun Peta Ngurangan pakasaban di alat ETL, Ahir ka Tamat ETL PoC némbongkeun integrasi data badag kalawan alat ETL.

Konfigurasi klaster

Tinjauan Konfigurasi sarta berkas konfigurasi penting, parameter Konfigurasi sarta nilai, HDFS parameter parameter MapReduce, setelan lingkungan Hadoop, 'Di antarana' sarta 'ngaluarkeun' file konfigurasi, Lab: MapReduce Performance Tuning

Administrasi sarta Purwokerto

Namenode / Datanode struktur diréktori jeung payel, gambar sistem File na Edit log, The papariksaan Prosedur, Namenode gagalna jeung prosedur recovery, Mode Aman, metadata na Data cadangan, Poténsial masalah jeung solusi / naon néangan, Nambahan jeung nyoplokkeun titik, Lab: MapReduce sistim File Pamulihan

Ngawaskeun sarta ngungkulan

lila-best of mantau klaster a, Ngagunakeun log sarta ngambah tumpukan pikeun monitoring sarta ngungkulan, Ngagunakeun parabot buka-sumber keur nangkep kluster

Scheduler proyék: Peta ngurangan aliran kaluman pakasaban

Kumaha ngajadwalkeun Jobs dina klaster sarua, Jadwal FIFO, Fair Scheduler sarta konfigurasi na

Multi titik Kluster Setup tur ngajalankeun Peta Ngurangan Jobs dina Amazon Ec2

Multi titik Kluster Setup maké Amazon ec2 - Nyieun 4 titik klaster setelan, ngajalankeun Peta Ngurangan Jobs on Kluster

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Perkenalan, pamakéan ZOOKEEPER kasus, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER Modél data, Znodes sarta jenis anak, operasi Znodes, Znodes jam tangan, Znodes maos teras nyerat, konsistensi jaminan, manajemén Kluster, Pemilihan Pamimpin, disebarkeun konci ekslusif, titik penting

sateuacanna Oozie

Naha Oozie ?, Masang Oozie, ngajalankeun conto, Oozie- workflow engine, Conto M / aksi R, Firman cacah Contona, aplikasi workflow, kaluman workflow, transisi kaayaan workflow, Oozie processing pakasaban, kaamanan Oozie, naha kaamanan Oozie ?, kaluman Proyék , Multi tenancy na scalability, garis waktu pakasaban Oozie, Koordinator, kebat, lapisan of abstraksi, Arsitéktur, Paké Case 1: micu waktos, Paké Case 2: data jeung waktu micu, Paké Case 3: rolling jandela

sateuacanna Flume

Ikhtisar Apache Flume, fisik disebarkeun sumber Data, struktur Data, katingal ngadeukeutan, Anatomi Flume, konsep Core, Acara, Klién, Ajen, Sumber, Saluran, Sinks, sarap, Channel pamilihan, prosésor tilelep, Data ingest, pipa Agen Ngarobah , bursa data Transactional, Routing tur nyimpen ulangan, Naha saluran ?, Paké case- Log aggregation, Nambahan agén flume, Ngatur tegalan server, volume data per agén, Conto ngajéntrékeun hiji flume deployment tunggal titik

sateuacanna hue

Hue bubuka, ékosistem hue, Naon hue ?, hue view dunya nyata, Kaunggulan tina hue, Kumaha mun unggah data di File Browser ?, Témbongkeun eusi, integral tina pamaké, integral tina HDFS, Chairil Anwar of hue FRONTEND

sateuacanna Impala

Impala Ihtisar: Goals, nempo pamaké tina Impala: Kapercayaan, nempo pamaké tina Impala: SQL, nempo pamaké tina Impala: Apache HBase, arsitéktur Impala, toko kaayaan Impala, layanan katalog Impala, fase palaksanaan pamundut, ngabandingkeun Impala mun Hive

Hadoop Aplikasi Tés

Naha nguji penting, nguji Unit, nguji Pamaduan, nguji Performance, Diagnostics, Nightly QA test, Patokan na tungtung nepi ka tungtung tés, nguji Fungsional, nguji Release sertifikasi, nguji Kaamanan, Scalability Tés, Commissioning na Decommissioning of Data titik Tés, nguji Reliability , nguji Release

Kalungguhan jeung tanggung jawab tina Hadoop Tés Profesional

Ngarti sarat nu, persiapan nu Tés estimasi, Kasus Test, Test Data, Test kreasi ranjang, Test palaksanaan, ngalaporkeun cacad, cacad Retest, pangiriman Daily laporan Status, Test parantosan, nguji ETL dina unggal panggung (HDFS, HIVE, HBASE) bari loading input (log / payil / rékaman jsb) make sqoop / flume nu ngawengku tapi henteu diwatesan ku verifikasi data, rekonsiliasi, pamaké otorisasina jeung auténtikasi nguji (Grup, pamaké, statusna jsb), Laporan defects ka tim ngembangkeun atawa manajer sarta nyetir aranjeunna nepi ka panutupanana, ngumpulkeun sakabeh defects sarta nyieun laporan cacad, Validating fitur anyar jeung isu di Core Hadoop.

Kerangka disebut Bapak Unit pikeun Tés of Peta-Ngurangan Program

Laporan defects ka tim ngembangkeun atawa manajer sarta nyetir ka panutupanana, ngumpulkeun sakabeh defects sarta nyieun laporan cacad, jawab nyieun hiji kerangka nguji disebut Bapak Unit pikeun nguji ngeunaan Peta-Ngurangan program.

Tés unit

nguji automation ngagunakeun OOZIE, validasi Data ngagunakeun alat query surge.

test palaksanaan

rencana uji pikeun HDFS pamutahiran, automation test na hasilna

Test Plan Stratégi sarta tulisan test Kasus pikeun nguji Hadoop Aplikasi

Kumaha nguji install jeung ngonpigurasikeun

Proyék jeung sertifikasi Rojongan

Sertifikasi Tips Cloudera tur hidayah tur bohongan Persiapan Wawancara, Pamekaran Praktis Tips sarta Téhnik

Mangga nulis ka kami di info@itstechschool.com & Ngahubungan kami di + 91-9870480053 pikeun harga Tangtu & sertifikasi ongkos, jadwal & lokasi

Leupaskeun Us pamundut a

Tangtu latihan ieu dirancang pikeun mantuan Anjeun jelas duanana Cloudera narik jeung sertifikasi pamekar Hadoop (CCA175) ujian jeung Cloudera Certified Administrator pikeun Apache Hadoop (CCAH) ujian. Sakabéh eusi tangtu latihan aya dina garis dua program sertifikasi ieu tur mantuan Anjeun mupus ujian sertifikasi ieu kalawan betah tur meunangkeun jobs pangalusna dina MNCs luhur.

Salaku bagian tina latihan ieu maneh bakal dipake dina proyék waktu nyata jeung assignments nu gaduh implikasi gede pisan dina skenario industri dunya nyata sahingga nulungan anjeun gancang lagu karir Anjeun effortlessly.

Dina ahir program pelatihan ieu bakal aya kuis nu sampurna ngagambarkeun tipe ditanyakeun dina ujian sertifikasi masing-masing tur mantuan Anjeun skor tanda hadé dina ujian sertifikasi.

ANAK Kursus parantosan bijil bakal dileler dina parantosan gawé Project (on review ahli) jeung kana nyetak tina sahanteuna 60% tanda dina kuis anu. sertifikasi Intellipaat ieu ogé dipikawanoh dina 80 luhur + MNCs kawas Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu sigma, Saint-Gobain, Standar Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, jsb

Pikeun inpo leuwih lengkep bageur nawaran reureuh di Taros Kami.


Harita