НамудиТренинги синфӣ
ба Реестри

Тамос

Майдонҳое, ки бо онҳо нишон дода шудаанд * талаб карда мешавад

 

курсҳои сертификатсияшудаи сертификатсия

Курсҳои омӯзиши Big Hadoop Курсҳо ва омӯзиш

шарҳ

Ҳозирини гиромӣ!

Ҳадафи курс

Schedule & Устувор

сертификатсия

Маълумоти калон оид ба сертификатсия дар Hadoop

Ин курсҳои омӯзиши васеи Hadoop Big Data, ки аз ҷониби мутахассисони соҳа ба назар гирифта шудааст, бо назардошти талаботҳои саноатии саноатии имрӯза барои омӯзиши амиқи маълумоти калон ва Hadoop Modules. Ин яке аз соҳаҳои омӯзиши сертификатсионии сертификатсия мебошад, ки якҷоякунии курсҳои тренингӣ дар таҳиягари Hadoop, роҳбари Hadoop, санҷиши Hadoop ва таҳлилҳо мебошад. Ин Клодерта Омӯзиши Hadoop ба шумо омода месозад, ки сертификатсияи зиёди маълумотро тоза кунед.

Вазифаҳо

  • Асосҳои устои Hadoop 2.7 ва YARN ва навиштани аризаҳо бо истифодаи онҳо
  • Муҳофизати гиреҳҳои Pseudo ва кнопкаи яккаса дар Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Қутт, Пиг, Вази, Sqoop, Фокус, Закрери, HBase
  • Истифодаи Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib навиштани аризаҳо
  • Устувории идораи Hadoop ба монанди идораи кластер, мониторинг, маъмурият ва мушкилоти ҳалли масъала
  • Танзими дастгоҳҳои ETL монанди Pentaho / Talend барои кор бо MapReduce, Ҳавон, хук, ва ғайра
  • Фаҳмиши муфассали таҳлили маълумоти калон
  • Санҷишҳо бо Hadoop бо истифода аз воҳиди MR ва дигар воситаҳои автоматизатсия.
  • Кор бо форматҳои EURO кор кунед
  • Лоиҳаҳои воқеии ҳаётро бо истифодаи Hadoop ва Apache Spark иҷро кунед
  • Сертификатсия барои тоза кардани Сертификати Big Hadoop.

тамошобинони пешбинӣ шудааст

  • Developers барномарезӣ ва Administrators система
  • Мутахассисони ботаҷриба, роҳбарони лоиҳа
  • Developers Big DataHadoop дилхоҳ ба омӯхтани дигар векторҳо монанди Testing, Analytics, Administration
  • Муаллифони асосӣ, Архитектура ва касбҳои касбӣ
  • Intelligence Business, Анборҳои маълумот ва касбҳои таҳлилӣ
  • Мастерҳо, бакалаврҳо барои омӯхтани технологияи нави Технологияи Захираҳои Таҷҳизоти Big Data Hadoop Сертификати онлайнии онлайнро мегиранд

Шарти

  • Ҳеҷ пеш аз мӯҳлат барои гирифтани ин омӯзиши Big data ва ба устоди Hadoop вуҷуд надорад. Аммо асосҳои UNIX, SQL ва java хуб мебуданд. Мо Intellipaat, курсҳои ҷудогона ва Java бо омӯзиши сертификатсиякунонии калони моро барои бренди малакаҳои талабшаванда таъмин менамоем, ки шумо дар роҳи омӯзиши Hadoop хубтар мебошед.

Ҳайати омӯзишӣ Таърих: 2 Рӯзҳои

Муҳофизати маълумотҳои Big & Hadoop ва Ecosystem, Map Reduce ва HDFS

Нашри калон, Ҳардап дар куҷост, Hadoop Системаи файлии файлҳо - ҷудокунӣ, андозаи блоки, Namenode дуюмдараҷа, мавҷудияти олӣ, фаҳмиши YARN - ResourceManager, NodeManager, Фарқияти байни 1.x ва 2.x

Насб ва насбкунӣ Hadoop

Hadoop 2.x Маҷмӯаи кластер, Фон ва Ҳосили баланд, Танзими классикии истеҳсолоти истеҳсолот, шаклҳои Hadoop Cluster, Амалҳои Hadoop Shell Commands, Hadoop 2.x Файлҳои Configuration, Cloudera Cluster

Дараҷаи Департамент дар Mapreduce

Чӣ тавр Mapreduce Works, Чӣ тавр Reducer кор мекунад, Чӣ тавр коргарон, корфармоён, параграфҳо, форматҳои форматҳо, форматҳо, формулаҳо, портфелҳо ва ҷудокунӣ, клавиатураҳо дар боло, кам кардани садоҳо, MRUnit, тақсимоти тақсимотӣ

Машқҳои омӯзишӣ:

Бо кор бо HDFS, Навиштани барномаи WordCount, Нависандаи танзимоти шахсӣ, Ба рақам бо Combiner, Map Side якҷоя, Коҳишёбандаҳои Силсила, Мониторинги якҷояи Map, Нишондоди Mapreduce дар LocalJobRunner Mode

Ҳалли мушкилоти графикӣ

Чӣ гуна график, Намоиши графикӣ, паҳнкунӣ дар аввал Алгоритми ҷустуҷӯ, Намоиши графикии харитаи камшавӣ, Тарзи коркарди графикаи графикӣ, намунаи графикаи рангҳо,

    Exercise 1: Exercise 2: Exercise 3:

Фаҳмиши муфассали хук

A. Муқаддима ба хук

Фақат Apache Pig, хусусиятҳо, истифодаи гуногун ва омӯхтани бо Pig

B. Гузаронидани хук барои таҳлили маълумот

Синтаксиси Пигиен Патриот, тарҷумаҳои мухталиф, навъи филтрҳо ва филтрҳо, намудҳои маълумот, интиқоли Pig барои ETL, боркунии маълумот, намоишҳои нақшавӣ, таърифҳои майдон, функсияҳое, ки аксаран истифода мешаванд.

C. Чой барои коркарди маълумотҳои комплексӣ

Намудҳои гуногуни маълумот, аз он ҷумла нохунак ва мураккаб, маълумоти коркард бо Пигу, такрори маълумотҳои гурӯҳӣ, машқҳои амалӣ

D. Гузаронидани амалиёти бисёрпаҳлӯӣ

Маҷмӯи маълумотҳо, тақсимоти додаҳо, усулҳои гуногуни маҷмӯи маълумот, пайвастшавӣ, машқҳои дастӣ

E. Иҷрои хук

Фаҳмидани функсияҳои муайяншудаи корбар, иҷро кардани коркарди маълумот бо забонҳо, воридот ва макросҳо, истифодаи ҷараён ва UDFs барои васеъ кардани хук, машқҳои амалӣ

F. Pig Jobs

Кор бо фанҳои иттилооти воқеӣ, ки Walmart ва Санъатҳои электронӣ ҳамчун омӯхтани парванда мебошанд

Фаҳмиши муфассали Қутти

A. Нишондиҳандаҳо

Фаҳмиши Кишвар, муқоисаи базаи анъанавии базаи муқоиса бо Ҳиҷоб, хук ва қувват, нигоҳ доштани маълумот дар шабакаи заҳбур ва рентгенӣ, Ҳамоҳангсозии канорагирӣ ва ҳолатҳои гуногуни истифодаи Hive

B. Тавонӣ барои таҳлили ҳамоҳангии маълумот

Фаҳмидани HiveQL, матнҳои асосӣ, ҷадвалҳои гуногун ва пойгоҳи додаҳо, навъҳои маълумот, маҷмӯи маълумотҳо, функсияҳои гуногуни дарунсохт, интиқол кардани саволномаҳои пурқувват дар сутунҳо, пӯшида ва Hue.

C. Идоракунии маълумот бо Хили

Мазмуни гуногуни пойгоҳи додаҳо, бунёди пойгоҳи додаҳо, форматҳои маълумот дар Хори, моделҳои иттилоотӣ, Ҷамъбастҳои боқимонда, ҷадвалҳои маълумотҳо, тағйир додани пойгоҳи додаҳо ва ҷадвалҳо, соддакунии пурсиш бо Views, натиҷаҳои ниҳоӣ барои пурсишҳо, назорати дастрасии маълумот, идоракунии маълумот бо Хори, Хориҷ Mastastore ва сервери Thrift.

D. Афзалияти ќуттї

Таъсири омӯзиши пурсиш, нишондиҳандаҳои маълумот, тақсимкунӣ ва сатил

E. Ворид кардани чӯҷа

Гузаронидани функсияҳои муайяншудаи корбар барои васеъ кардани ХИИ

F. Дастҳо оид ба машқҳо - кор бо маҷмӯи маълумотҳои калон ва пурсиши васеъ

Гузаронидани хишти барои ҳаҷмҳои зиёди маҷмӯи маълумотҳо ва миқдори зиёди querying

G. UDF, беҳтарин мусоҳиба

Кор бо васеъшавӣ бо саволҳои муайяншуда истифодабаранда, омӯзишро чӣ гуна беҳбуд бахшидан ба саволномаҳо, усулҳои гуногуни танзими эффективӣ.

Impala

A. Муқаддима ба Impala

Чӣ тавр Impala ?, Чӣ тавр Impala Differs аз Ҳил ва Pig, Чӣ тавр Impala Differs аз пойгоҳи додаҳо, маҳдудиятҳо ва ояндаҳои роҳ, Истифодаи Impala Shell

B. Интихоби беҳтарин (Ҳан, хук, Impala)

C. Моделсозӣ ва идоракунии маълумот бо Impala ва Кавӣ

Маҷмӯаи маълумотҳо, бунёди пойгоҳи додаҳо ва ҷадвалҳо, Loading Data ба ҷадвалҳо, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Табдилоти маълумот

Шарҳи муфассал, тақсимкунӣ дар Impala ва Қуттӣ

(AVRO) Forms Data

Интихоби формати файл, Дастгирии воситаи файли форматҳо, Euro Schemas, Истифодаи аврупоӣ бо Hive ва Sqoop, ЕврАзм

Муқаддима ба меъмории Hbase

Hbase чист, Он куҷост, ки NOSQL чист?

Apache Spark

A. Чаро сар аст? Кор бо Spark ва Hadoop Системаи Файл

Кадом аст, ки муқоиса байни Spark ва Hadoop, Components of Spark

B. Нуқтаҳои изофӣ, Алгоритмҳои омехташуда-Алгоритми мубоҳисавӣ, Таҳлили графикӣ, Омӯзиши мошина

Муқаддима Apache Spark - Муқаддима, Истило, Мавҷудият, Параграф, Механикаи якҷояшуда, Ҷузъҳои изофӣ, Намунаи ҷаззобӣ, mahout, даврӣ, диаграмма

C. Роҳбарӣ дар як кластер, Навиштани Таҷҳизоти васеъ бо истифодаи Python, Java, Scala

Намунаи Python, Нишон додани насб, Explain the program driver, Тавсифи мундариҷаи сарчашма бо мисол, Муайян кардани тағироти сустшудаи тасвиршавандаро, Насбкунӣ ва ҷавомона якбора якҷоя кунед, Ҳамоҳангӣ ва тақсимотиро шарҳ диҳед., Фаҳмидани кадом сифат, Функсияи баландтаринро бо мисол, муайян кунед OFI браузер, Афзалиятҳои сарчашма, Намунаи Лабда бо истифодаи ангишт, Шарҳро мисол нишон диҳед

Танзими клипҳои Hadoop ва Роҳбарӣ кардани корҳо коҳиш додани ҷойҳои корӣ

Истифодаи Multiped Node Cluster Setup бо истифода аз Amazon ec2 - Таъсиси танзими кнопкаи 4 node

Лоиҳаи Major - Ҳама якҷоя ва нуқтаҳои пайвастшавӣ

Ҳама он якҷоякунӣ ва нуқтаҳои пайвастшавӣ, Кор бо маҷмӯаҳои калони иттилоот, Қадамҳое, ки дар таҳлили маълумотҳои калон ҷалб шудаанд

Пайвастшавӣ бо ETL бо экосистемаи Hadoop

Чӣ гуна асбобҳои ETL дар саноати калон кор мекунанд, пайвастшавӣ ба HDFS аз дастгоҳи ETL ва маълумотҳои интиқолӣ аз системаи маҳаллӣ ба HDFS, интиқол додани маълумот аз DBMS ба HDFS, Кор бо Hive бо ETL Tool, Эҷоди Map Паст кардани кор дар асбоби ETL, PoC нишон дод, ки интеграли бузурги маълумот бо воситаи ETL.

Танзимоти кластер

Намоиши конфигуратсия ва файлҳои конфигуратсионӣ, Параметрҳои конфигуратсия ва арзишҳо, Параметрҳои HDFS MapReduce, Танзимоти муҳити муҳити Hadoop, Файлҳо ва истинодҳо 'Истинодҳо', Лаб: MapReduce Performance Tuning

Идоракунӣ ва нигоҳубин

Сохтори файлҳо ва файлҳои Namenode / Datanode, Системаи файлии файл ва тарҷумаи сабткунӣ, Тартиби тафтиши ном, Натавонистани номутаносиб ва тартиби баркароркунӣ, Механикаи бехатарӣ, Метадо ва Нусхаи маълумотҳо, Проблемаҳои эҳтимолӣ ва ҳалли / чӣ гуна ҷустуҷӯ, Нишон ва хориҷ кардани рамзҳо, Lab: MapReduce Барқарорсозии системаи файлӣ

Мониторинг ва ҳалли мушкилот

Беҳтарин таҷрибаҳои мониторинги кластер, Истифодаи сабтҳо ва ноқилҳо барои мониторинг ва ҳалли мушкилот, Истифодаи воситаҳои кушодаи сарчашма барои назорати кластер

Шабакаи корӣ: Харитаи коҳиш додани фиристодани кори корро коҳиш медиҳад

Чӣ тавр ба нақша гирифтани Jobs дар як кластер, Schedule FIFO, Танзимоти намоишӣ ва конфигуратсияи он

Танзими кластерҳои гуногун ва решакан кардани рамзҳо кам кардани корҳо дар Amazon Ec2

Истифодаи Multiped Node Cluster Setup бо истифода аз Amazon ec2 - Таъсиси танзими кнопкаи 4 node

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Муқаддима, ZOOKEEPER Хизматрасониҳои ZOOKEEPER, Хизматрасониҳои ZOOKEEPER, Маълумотҳои ZOOKEEPER Model, Znodes ва навъҳои он, Амалиётҳои Znodes, Вақти Znodes, Znodes хонда ва менависанд, Кафолати мувофиқат, Идоракунии Кластер, Интихоби Пешвои, Холисаи Exclusive, Нуқтаҳои муҳим

ПешӣБаъдӣ

Барои Oozie, Мутахассиси Офтобӣ, Андозаи насос, Андозаи коркарди механикӣ, Намунаи M / R, Намунаи ҳисобкунӣ, Барномаҳои коркардашуда, Пешниҳоди корбар, Таҷҳизоти коргарӣ, Иҷрои корҳо, Вазия Амният, Чаро амнияти иЗия? , Хати доимии корт ва ҳамоҳангсозӣ, Ҳамоҳангсозӣ, Блогер, Бандуршавӣ, Тарҳрезии тарҳрезӣ, Аргентина, Истифодаи парванда 1: Вақтҳои боркунӣ, Истифодаи Case 2: Тафсилоти маълумот ва вақт, истифода Case Case 3:

Флоти пешпазак

Маълумоти умумӣ, Сарчашмаҳои физикӣ тақсим кардашуда, Таҳкими сохтани маълумотҳо, Нишони пӯшида, Аналогияи флюкӣ, Консепсияҳои асосӣ, Оқибат, Мизожонҳо, Агентҳо, Манбаъ, Чорчӯён, Диққатҷӯӣ, Доментерҳо, Интихоби каналӣ, Амалкунандаи сӯзишворӣ, Додаҳои маълумот, Бориши Агенти , Интиқоли иттилооти интиқол, Интиқол ва такрори, Чаро каналҳо ?, Истифодаи парванда- Гузаронидани маҷмӯъ, Агенти флюкӣ, Идоракунии хоҷагии сервер, Ҳаҷми маълумот дар агенти, Намунаи тасвири як флоти якӣ

Пешниҳоди HUE

HUE introduction, экологияи HUE, HUE чист? HUE назари назари воқеии ҷаҳон, Афзалиятҳои HUE, Чӣ тавр ба интиқол додани маълумот дар Browser File?, Мӯҳтавои View, Интегратсияи истифодабарандагон, Ҳамроҳи HDFS, Асосҳои HUE FRONTEND

Пештар Impala

IMPALA: Мақсадҳо, Истифодабарӣ аз Impala: Маълумоти умумӣ, Имкони истифодабарандаи Impala: SQL, Ҳиссаи истифодабарандаи Impala: Apache HBase, Меъмори Impala, Маҷмӯаи Impala, Сервисҳои Impala, марҳилаҳои мурофиаи судманд, муқоиса кардани Impala ба Ҳил

Санҷиши дархости Hadoop

Барои гузаронидани озмоиш муҳим аст, озмоиши яксон, озмоиши ҳамгироӣ, санҷиши мутобиқсозӣ, санҷиши мусбат, диагностикҳо, санҷиши шабона QA, натиҷаҳои санҷиш ва хотима додан ба охири санҷишҳо, озмоиши функсионалӣ, озмоиши сертификати ройгон, санҷиши бехатарӣ, санҷиши қобилияти санҷишӣ, таъини ва бозхариди санҷиши маълумотҳои нусхабардорӣ, , Санҷиши озод

Нақш ва вазифаҳои санҷиши Hadoop Professional

Таҳлили талабот, таҳлили санҷиши санҷиш, таҳлили санҷишҳо, тафтиши ETL дар ҳар марҳила (HDFS, ВНМО, HBASE) ва ҳолатҳои фавқулодда Тафтишот, санҷиш, иҷозатдиҳии корбар ва сертификатсиякунӣ (гурӯҳҳо, корбарон, имтиёзҳо ва ғ.), Нишон додани хатогиҳо ба дастаи рушд, мудир ва ронандагӣ онҳоро баста, муттаҳид кардани ҳамаи камбудиҳо ва ҳисоботи хатогиҳо, муайян кардани хусусият ва мушкилоти нави Core Hadoop.

Чорчӯби "MR Unit" барои санҷиши барномаи кам кардани барномаҳо

Ҳисоботи хатогиҳо ба дастаи рушд ё менеҷер ва ба онҳо бастани шартҳо, муттаҳид кардани ҳамаи камбудиҳо ва эҷоди ҳисоботи нопурра, барои таҳия намудани Чаҳорчӯбаи санҷишӣ, ки барои санҷиши барномаҳои каммасраф ҳисоб карда мешавад, масъул аст.

Таҳқиқоти якҷоя

Санҷиши автоматӣ бо истифода аз OOZIE, Тасвири маълумот бо истифода аз воситаи ариза.

Иҷрои озмоиш

Нақшаи озмоиш барои такмили HDFS, автоматӣ ва натиҷаи санҷиш

Стратегияи Тадқиқоти Тадқиқот ва Сабтҳои санҷиш барои санҷиши Hadoop Application

Чӣ гуна санҷидани насб ва танзим

Дастгирии кор ва сертификатсия

Маслиҳатҳо ва роҳнамоҳо оид ба сертификатсиякунонии Cloudera ва омодасозии мусоҳибаҳои мусоҳиба, маслиҳатҳои рушд ва техникӣ

Лутфан ба мо нависед info@itstechschool.com & мо дар + 91-9870480053 бо нархи арзиши коғазӣ ва сертификатсия, ҷадвал ва ҷойгиршавии мо муроҷиат намоед

Як саволро кашед

Ин курси таълимӣ барои кӯмак ба шумо кӯмак мекунад Cloudera Spark ва Hadoop Developer Certification (CCA175) имтиҳон ва Cloudera Certified Administrator барои Apache Hadoop (CCAH) имтиҳонҳо. Мазмуни тамоми курси таълимӣ бо ин ду барномаи сертификатсия мувофиқ аст ва ба шумо имкони имтиҳони сертификатсияро осонтар мекунад ва дар ҷойҳои беҳтарини MNC-

Дар доираи ин тренинг шумо метавонед дар лоиҳаҳои воқеӣ ва супоришҳое, ки дар сенарияи воқеии санъати ҷаҳонӣ мавҷуданд, ба шумо кӯмак мерасонанд, ки ба шумо кӯмаки бебозгаштро ба таври осонтар нигоҳ доранд.

Дар охири ин барномаи таълимӣ профессионалҳоеро, ки ба саволҳои сертификатсия дахл доранд, комилан инъикос мекунанд ва ба шумо имкони беҳтар кардани имтиёзҳо дар имтиҳонҳои сертификатсияро медиҳанд.

Шаҳодатномаи тамос бо ITS бо анҷом ёфтани корҳои лоиҳавӣ (бо ташхиси коршиносӣ) ва ҳангоми баҳоҳои камтарин дар 60% дар тест. Сертификатсияи Intellipaat дар top 80 + MNCs ба монанди Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Chartered Standard, TCS, Genpact, Hexaware ва ғайра.

Барои маълумоти иловагӣ Бо мо тамос гиред.


боздидҳои