TypKlassrumsutbildning
REGISTRERA

stor data hadoop certifieringskurs

Big Data Hadoop Certification Course & Training

Översikt

Målgrupp och förutsättningar

Kursplan

Schema och avgifter

certifiering

Big Data Hadoop Certification Course Overview

Det är en omfattande Hadoop Big Data-kurs som är utformad av branschexperter med tanke på nuvarande branschkrav för att ge fördjupade kunskaper om stora data och Hadoop-moduler. Detta är en branschkännedom om stora datacertifieringskurser som är en kombination av utbildningskurserna i Hadoop-utvecklaren, Hadoop-administratören, Hadoop-testningen och analysen. Detta Cloudera Hadoop-utbildning kommer att förbereda dig för att rensa stor datacertifiering.

Mål

  • Huvudbasen för Hadoop 2.7 och YARN och skriv program som använder dem
  • Inställning av Pseudo-nod och Multi node-kluster på Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Hive, Gris, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Lär gnista, Spark RDD, Graphx, MLlib skrivning Gnistprogram
  • Master Hadoop administrationsaktiviteter som klusterhantering, övervakning, administration och felsökning
  • Konfigurera ETL-verktyg som Pentaho / Talend för att arbeta med MapReduce, Hive, Pig, etc.
  • Detaljerad förståelse för Big Data analytics
  • Hadoop testar applikationer med MR Unit och andra automationsverktyg.
  • Arbeta med Avro dataformat
  • Öva verkliga projekt med Hadoop och Apache Spark
  • Var försedd med att rensa Big Data Hadoop Certification.

Målgrupp

  • Programmeringsutvecklare och systemadministratörer
  • Erfarna arbetspersonal, Projektledare
  • Big DataHadoop Developers är angelägna att lära sig andra vertikaler som Testing, Analytics, Administration
  • Mainframe Professionals, Architects & Testing Professionals
  • Business Intelligence, Data Warehousing och Analytics Professionals
  • Kandidater, akademiker som är angelägna om att lära sig den senaste Big Data-tekniken kan ta den här Big Data Hadoop Certification online-träningen

Förutsättningar

  • Det finns ingen förutsättning för att ta denna stora dataträning och att behärska Hadoop. Men grundläggande i UNIX, SQL och Java skulle vara bra. På Intellipaat ger vi gratis unix och Java-kurs med vår Big Data-certifieringsutbildning för att borsta upp de nödvändiga färdigheterna så att du är bra på din Hadoop-lärväg.

Course Outline Duration: 2 Days

Introduktion till Big Data & Hadoop och dess ekosystem, Map Reduce och HDFS

Vad är Big Data, Where did Hadoop passa in, Hadoop Distributed File System - Replikationer, Blockstorlek, Sekundär Namenode, Hög tillgänglighet, Förstå YARN - ResourceManager, NodeManager, Skillnad mellan 1.x och 2.x

Hadoop Installation & installation

Hadoop 2.x Cluster Architecture, Federation och High Availability, En typisk produktionsklusteruppställning, Hadoop Cluster-mod, Common Hadoop Shell Command, Hadoop 2.x Konfigurationsfiler, Cloudera enda nodkluster

Djupdyk i Mapreduce

Hur Mapreduce fungerar, hur Reducerer fungerar, Hur Driver fungerar, Kombinatorer, Partitioner, Inmatningsformat, Utmatningsformat, Blanda och sortera, Mapside-anslutningar, Minska sidanslutningar, MRUnit, Distribuerad cache

Lab övningar:

Arbeta med HDFS, Skriva WordCount-program, Skriva anpassad partitioner, Mapreduce med Combiner, Map Side Join, Minska sidanslutningar, Enhetstest Mapreduce, Kör Mapreduce i LocalJobRunner Mode

Grafproblemlösning

Vad är graf, grafrepresentation, breddens första sökalgoritm, grafrepresentation av kartreducering, hur man gör grafalgoritmen, exempel på grafikkortreducering,

    Övning 1: Övning 2: Övning 3:

Detaljerad förståelse för gris

A. Introduktion till gris

Förstå Apache Pig, funktionerna, olika användningsområden och lärande att interagera med gris

B. Utbyte av gris för dataanalys

Synkroniseringen av gris latin, de olika definitionerna, datasorten och filtret, datatyper, implementering av gris för ETL, datalastning, schemavisning, fältdefinitioner, funktioner som vanligtvis används.

C. Gris för komplex databehandling

Olika datatyper inklusive kapslade och komplexa, bearbetningsdata med Pig, grupperad data iteration, praktisk träning

D. Performing multi-dataset operations

Dataset anslutning, datasättning splittring, olika metoder för dataset kombination, inställd verksamhet, hands-on motion

E. Förlängning av gris

Förstå användardefinierade funktioner, utföra databehandling med andra språk, import och makron, använd streaming och UDF för att utöka Pig, praktiska övningar

F. Pigjobb

Arbeta med riktiga datasatser som involverar Walmart och Electronic Arts som en studie

Detaljerad förståelse av Hive

A. Hive Introduktion

Förstå Hive, traditionell databas jämförelse med Hive, Pig and Hive jämförelse, lagring av data i Hive and Hive schema, Hive interaktion och olika användningsfall av Hive

B. Hive för relationell dataanalys

Förstå HiveQL, grundläggande syntax, de olika tabellerna och databaser, datatyper, datasättning, olika inbyggda funktioner, implementera Hive-frågor på skript, skal och färgton.

C. Datahantering med Hive

De olika databaserna, skapandet av databaser, dataformat i Hive, datamodellering, Hive-hanterade tabeller, självhanterade tabeller, datatillägg, byte av databaser och tabeller, förenkling av förfrågningar med visningar, resultat förvaring av frågor, kontroll av dataåtkomst, hantering av data med Hive, Hive Metastore och Thrift server.

D. Optimering av Hive

Lärandes prestanda för fråga, dataintextering, partitionering och bucketing

E. Utvidgning

Använda användardefinierade funktioner för att förlänga Hive

F. Händer på övningar - arbetar med stora dataset och omfattande fråga

Implementera Hive för stora volymer av dataset och stora mängder av frågan

G. UDF, sökoptimering

Arbetar i stor utsträckning med användardefinierade frågor, lärande hur man optimerar frågor, olika metoder för att göra resultatinställningar.

Impala

A. Introduktion till impala

Vad är Impala?, Hur Impala skiljer sig från Hive och Pig, Hur Impala skiljer sig från relationella databaser, begränsningar och framtida riktningar, med Impala Shell

B. Välja det bästa (Hive, Pig, Impala)

C. Modellering och hantering av data med Impala och Hive

Data lagringsöversikt, skapa databaser och tabeller, ladda data i tabeller, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Datadistribution

Partitioneringsöversikt, partitionering i Impala och Hive

(AVRO) Dataformat

Välja ett filformat, Verktygsstöd för filformat, Avro Scheman, Använda Avro med Hive och Sqoop, Avro Schema Evolution, Kompression

Introduktion till Hbase arkitektur

Vad är Hbase, Var passar det, Vad är NOSQL

Apache Spark

A. Varför sparka? Arbeta med Spark and Hadoop Distributed File System

Vad är Spark, Jämförelse mellan Spark och Hadoop, Komponenter av Spark

B. Spark Komponenter, Vanliga Spark Algoritmer-Iterativa Algoritmer, Graf Analys, Maskininlärning

Apache Spark-Introduktion, Konsistens, Tillgänglighet, Partition, Unified Stack Gnist, Spark Components, Skaldning Exempel, Mahout, Storm, Graf

C. Köra gnista på ett kluster, skriva gnistprogram med Python, Java, Scala

Förklara python exempel, Visa installera en gnista, Förklara drivrutinsprogram, Förklara gnistkontext med exempel, Definiera svagt typad variabel, Kombinera scala och java sömlöst, Förklara samtidighet och fördelning., Förklara vad som är egenskap, Förklara högre orderfunktion med exempel, Definiera OFI schemaläggare, fördelar med gnista, exempel på Lamda med gnista, förklara Mapreduce med exempel

Hadoop Cluster Setup och Running Map Minskar jobb

Multi Node Cluster Setup med Amazon Ec2 - Skapa konfiguration av 4 nod-kluster, Running Map Reducera jobb på Cluster

Stort projekt - Att sätta allt ihop och ansluta punkter

Sätta allt ihop och Ansluta prickar, Arbeta med stora dataset, Steg inblandade i analys av stora data

ETL-anslutning med Hadoop Ecosystem

Hur ETL-verktyg fungerar i Big Data Industry, Ansluta till HDFS från ETL-verktyg och flytta data från Lokalt system till HDFS, Flytta data från DBMS till HDFS, Arbeta med Hive med ETL Tool, Skapa karta Reducera jobb i ETL-verktyg, Sluta till slut ETL PoC visar stor dataintegration med ETL-verktyg.

Klusterkonfiguration

Konfigurationsöversikt och viktig konfigurationsfil, Konfigurationsparametrar och värden, HDFS-parametrar MapReduce-parametrar, Hadoop-miljöinställningar, "Inkludera" och "Ta bort" konfigurationsfiler, Lab: MapReduce Performance Tuning

Administration och underhåll

Namenode / Datanode katalogstrukturer och -filer, Filsystembild och Redigera logg, Checkpointproceduren, Namenodefel och återställningsförfarande, Säkert läge, Metadata och Data backup, Potentiella problem och lösningar / Vad ska du leta efter, Lägga till och ta bort noder, Lab: MapReduce File System Recovery

Övervakning och felsökning

Bästa metoder för att övervaka ett kluster, Använda loggar och stapelspår för övervakning och felsökning, Använda öppna verktyg för att övervaka klustret

Arbetsschemaläggare: Kartan minskar jobbinsändningsflödet

Så här schemalägger du jobb i samma grupp, FIFO Schema, Fair Scheduler och dess konfiguration

Multi Node Cluster Setup och Running Map Minska jobb på Amazon Ec2

Multi Node Cluster Setup med Amazon Ec2 - Skapa konfiguration av 4 nod-kluster, Running Map Reducera jobb på Cluster

zookeeper

ZOOKEEPER Introduktion, ZOOKEEPER-användarfall, ZOOKEEPER-tjänster, ZOOKEEPER-data Modell, Znodes och dess typer, Znodes-operationer, Znodes-klockor, Znodes läser och skriver, Konsekvensgarantier, Cluster Management, Leader Selection, Distributed Exclusive Lock, Viktiga punkter

Advance Oozie

Varför Oozie?, Installera Oozie, Köra ett exempel, Oozie-arbetsflödesmotor, Exempel M / R-åtgärd, Exempel på Word Count, Arbetsflödesansökan, Arbetsflödesinsändning, Arbetsflödesövergångar, Oozie-jobbbehandling, Oozie-säkerhet, Varför Oozie-säkerhet? , Multilägenhet och skalbarhet, Tidslinje för Oozie-jobb, Koordinator, Bundle, Abstraktionslager, Arkitektur, Användningsfall 1: Tidsutlösare, Använda fall 2: Data- och tidsutlösare, Använda fall 3: Rullande fönster

Advance Flume

Översikt över Apache Flume, Fysikaliskt fördelade datakällor, Ändra strukturen i data, närmare titt, Flume-anatomi, Kärnkoncept, Händelse, Kunder, Agenter, Källa, Kanaler, Sinks, Interceptors, Kanalväljare, Sinkprocessor, Dataintag, Agentpipeline , Transaktionsdatautbyte, Routing och replikering, Varför kanaler ?, Använd fall - Logaggregat, Lägga till flummedel, Hantera en servergård, Datavolym per agent, Exempel som beskriver en enda nodflödesutplacering

Advance HUE

HUE introduktion, HUE ekosystem, Vad är HUE ?, HUE verklig världsbild, Fördelar med HUE, Hur laddar du upp data i File Browser ?, Visa innehållet, Integrera användare, Integrera HDFS, Grundläggande av HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Översikt: Mål, Användarvyn av Impala: Översikt, Användarvyn av Impala: SQL, Användarvyn av Impala: Apache HBase, Impala-arkitektur, Impala-statsbutik, Impala-katalogtjänst, Färdigställningsfaser, Jämförande Impala till Hive

Hadoop Application Testing

Varför testning är viktig, Enhetstestning, Integrationstestning, Prestandatestning, Diagnostik, Natt QA-test, Benchmark och end-to-end-test, Funktionell testning, Frigör certifieringstestning, Säkerhetsprovning, Skalningstestning, Idrifttagning och avveckling av datododer. Testning, Tillförlitlighetstestning , Utlösningstestning

Roller och ansvar för Hadoop Testing Professional

Förståelse av kravet, beredning av testberäkningen, testfall, testdata, testbäddsättning, testutförande, defektrapportering, defektåterhämtning, leverans av daglig statusrapport, provning, testning av ETL vid varje steg (HDFS, HIVE, HBASE) laddning av inmatning (loggar / filer / poster etc) med sqoop / flume som inkluderar men inte begränsat till dataverifiering, Avstämning, Användarbehörighet och Autentiseringstestning (Grupper, Användare, Privilegier etc), Rapportera fel till utvecklingsgruppen eller chefen och körning dem att stänga, konsolidera alla defekter och skapa felrapporter, Validera ny funktion och problem i Core Hadoop.

Framework kallas MR Unit för testning av Map-Reduce Programs

Rapportera fel till utvecklingsteamet eller chefen och kör dem till stängning, konsolidera alla defekter och skapa defektrapporter, Ansvarig för att skapa en testram som heter MR Unit för testning av Map-Reduce-program.

Enhetstestning

Automatiseringstestning med OOZIE, Data validering med hjälp av sökverktyget.

Testutförande

Testplan för HDFS-uppgradering, testautomatisering och resultat

Testplanstrategi och skrivprovfall för testning av Hadoop Application

Så här testar du installera och konfigurera

Jobb- och certifieringsstöd

Cloudera Certification Tips och Guidance and Mock Interview Preparation, Praktiska Utvecklingstips och Techniques

Vänligen skriv till oss på info@itstechschool.com & kontakta oss på + 91-9870480053 för kurspris och certifieringskostnad, schema och plats

Släpp oss en fråga

Denna kurs är utformad för att hjälpa dig att rensa båda Cloudera Spark and Hadoop Developer Certification (CCA175) examen och Cloudera Certified Administrator för Apache Hadoop (CCAH) examen. Hela kursens innehåll ligger i linje med dessa två certifieringsprogram och hjälper dig att enkelt rensa dessa certifieringsexaminer och få de bästa jobben i de högsta MNC: erna.

Som en del av denna träning kommer du att arbeta på realtidsprojekt och uppdrag som har enorma konsekvenser i världsindustrin, så att du snabbt kan spåra din karriär utan problem.

I slutet av detta träningsprogram kommer det att finnas frågesporter som perfekt återspeglar typen av frågor som ställts i respektive certifieringsexamen och hjälper dig att göra bättre poäng i certifieringsexamen.

ITS-kurscertifikat kommer att delas ut vid slutförandet av projektarbete (på expertrecension) och vid poängering av minst 60% -markeringar i frågesatsen. Intellipat-certifiering är välkänd i topp 80 + MNCs som Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, etc.

För mer info vänligt Kontakta oss.


Omdömen