tipSınıf Eğitimi
KAYIT

büyük veri hadoop sertifikasyon kursu

Büyük Veri Hadoop Sertifikasyon Kursu ve Eğitimi

genel bakış

Kitle ve Ön Koşullar

Ders içeriği

Çizelge ve Ücretler

belgeleme

Büyük Veri Hadoop Sertifika Kursu Genel Bakış

Büyük veri ve Hadoop Modülleri hakkında derinlemesine öğrenim sağlamak için mevcut endüstri iş gereksinimlerini göz önünde bulundurarak endüstri uzmanları tarafından tasarlanan kapsamlı bir Hadoop Big Data eğitim kursu. Bu, Hadoop geliştirici, Hadoop yöneticisi, Hadoop testi ve analitikteki eğitim kurslarının bir birleşimi olan, endüstri tarafından tanınan bir Big Data sertifikasyon eğitimi kursudur. Bu Cloudera Hadoop eğitimi sizi büyük veri sertifikasyonunu temizlemeye hazırlayacaktır.

Amacı

  • Hadoop 2.7 ve YARN'in temel ilkeleri ve bunları kullanarak uygulama yazma
  • Amazon EC2 üzerinde Pseudo düğümü ve Çoklu düğüm kümesi kurma
  • Ana HDFS, MapReduce, Kovan, Domuz, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib yazı Spark uygulamalarını öğrenin.
  • Küme yönetimi, izleme, yönetim ve sorun giderme gibi ana Hadoop yönetim etkinlikleri
  • MapReduce, Hive, Pig, vb. Ile çalışmak için Pentaho / Talend gibi ETL araçlarını yapılandırma
  • Büyük Veri analitiğinin ayrıntılı anlayışı
  • MR Ünitesi ve diğer otomasyon araçlarını kullanarak Hadoop test uygulamaları.
  • Avro veri formatlarıyla çalışın
  • Hadoop ve Apache Spark kullanarak gerçek hayat projeleri
  • Büyük Veri Hadoop Sertifikasını temizlemek için donanımlı olun.

Hedef kitlesi

  • Programlama Geliştiricileri ve Sistem Yöneticileri
  • Deneyimli çalışan profesyoneller, Proje yöneticileri
  • Büyük DataHadoop Geliştiricileri Test, Analytics, Yönetim gibi diğer dikeyleri öğrenmeye hevesli
  • Mainframe Profesyonelleri, Mimarlar ve Test Uzmanları
  • İş Zekası, Veri Ambarı ve Analitik Uzmanları
  • Mezunlar, son Big Data teknolojisini öğrenmeye istekli olan lisans öğrencileri, bu Büyük Veri Hadoop Sertifikasyonu çevrimiçi eğitimini alabilirler.

Önkoşullar

  • Bu Büyük veri eğitimini almak ve Hadoop'a hakim olmak için herhangi bir ön koşul yoktur. Ama UNIX, SQL ve java'nın temelleri iyi olurdu. Intellipaat olarak, size Hadoop öğrenme yolunda iyi olmanız için gerekli yetenekleri taramak için Big Data sertifikasyon eğitimimizle ücretsiz unix ve Java kursu sağlıyoruz.

Ders İçeriği Süre: 2 Gün

Büyük Veri ve Hadoop ve Ekosistemine Giriş, Harita Azaltma ve HDFS

Büyük Veri Nedir, Hadoop nereye sığar, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi - Çoğaltmalar, Blok Boyutu, İkincil Adenode, Yüksek Kullanılabilirlik, YARN - ResourceManager, NodeManager, 1.x ve 2.x arasındaki Farkı Anlama

Hadoop Kurulum ve kurulum

Hadoop 2.x Küme Mimarisi, Federasyon ve Yüksek Kullanılabilirlik, Tipik Bir Üretim Kümesi kurulumu, Hadoop Küme Modları, Ortak Hadoop Kabuk Komutları, Hadoop 2.x Yapılandırma Dosyaları, Cloudera Tek düğüm kümesi

Mapreduce Derin Dalış

Mapreduce Nasıl Çalışır, Redüktör Nasıl Çalışır, Sürücü Nasıl Çalışır, Birleştiriciler, Partitioners, Giriş Formatları, Çıkış Formatları, Karışık ve Sırala, Mapside Birleşmeleri, Yan Birleşmeleri Azalt, MRUnit, Dağıtılmış Önbellek

Laboratuar egzersizleri:

HDFS ile çalışma, WordCount programı yazma, Özel bölümleyici yazma, Birleştirici ile Mapreduce, Harita Tarafı Katılma, Yan Bağlantıları Azaltma, Birim Testi Mapreduce, LocalJobRunner Modunda Mapreduce Çalıştırma

Grafik Problem Çözme

Grafik Nedir, Grafik Gösterimi, Genişlikli İlk Arama Algoritması, Harita Azaltmasının Grafik Gösterimi, Grafik Algoritması Nasıl Yapılır, Grafik Haritası Azaltımı Örneği,

    1 Egzersiz: 2 Egzersiz: 3 Egzersiz:

Domuzun ayrıntılı anlaşılması

A. Domuza Giriş

Apache Domuzunu, özelliklerini, çeşitli kullanımlarını ve Pig ile etkileşime geçmeyi öğrenmek

B. Veri analizi için Pig dağıtımı

Pig Latin'in sözdizimi, çeşitli tanımlar, veri sıralama ve filtreleri, veri tipleri, ETL için Pig dağıtımı, veri yükleme, şema görüntüleme, alan tanımları, yaygın olarak kullanılan fonksiyonlar.

Karmaşık veri işleme için C. Pig

İç içe geçmiş ve karmaşık, Pig ile veri işleme, gruplandırılmış veri yinelemesi, pratik egzersiz gibi çeşitli veri türleri

D. Çok veri kümesi işlemlerinin gerçekleştirilmesi

Veri kümesi birleştirme, veri kümesi bölme, veri seti birleştirmeye yönelik çeşitli yöntemler, set işlemleri, uygulamalı egzersiz

E. Domuzu Uzatma

Kullanıcı tanımlı fonksiyonları anlama, diğer dilleri, ithalatları ve makroları kullanarak veri işlemeyi gerçekleştirme, Domuzu genişletmek için akış ve UDF'leri kullanma, pratik alıştırmalar

F. Domuz İşleri

Örnek çalışma olarak Walmart ve Electronic Arts'ı içeren gerçek veri setleri ile çalışmak

Kovanın detaylı anlayışı

A. Hive Giriş

Hive'i anlama, Hive, Pig ve Hive karşılaştırması ile geleneksel veritabanı karşılaştırması, Hive ve Hive şemasındaki verilerin depolanması, Hive etkileşimi ve Hive'ın çeşitli kullanım durumları

B. İlişkisel veri analizi için kovan

HiveQL'i, temel sözdizimini, çeşitli tabloları ve veritabanlarını, veri türlerini, veri kümesini birleştirmeyi, çeşitli yerleşik işlevleri, komut dosyaları, kabuk ve Hue üzerinde Hive sorgularını dağıtma.

C. Hive ile veri yönetimi

Çeşitli veri tabanları, veri tabanlarının oluşturulması, Hive'de veri formatları, veri modelleme, Hive-yönetilen Tablolar, kendi kendine yönetilen Tablolar, veri yükleme, veritabanlarını ve Tabloları değiştirme, Görünümlerle sorgu sadeleştirme, sorguların saklanması, veri erişim kontrolü, veri yönetimi Hive, Hive Metastore ve Thrift sunucusu ile.

D. Kovanın Optimizasyonu

Sorgu, veri indeksleme, bölümlendirme ve gruplama performanslarını öğrenme

E. Kovanı genişletmek

Kovanı genişletmek için kullanıcı tanımlı fonksiyonları dağıtma

F. Alıştırmalarda Eller - Büyük veri setleri ve kapsamlı sorgulama ile çalışma

Büyük miktarda veri kümesi ve büyük miktarlarda sorgulama için Hive uygulamasını dağıtma

G. UDF, sorgu optimizasyonu

Kullanıcı Tanımlı Sorgular ile kapsamlı bir şekilde çalışarak, sorguları nasıl optimize edeceğinizi, performans ayarlaması yapmak için çeşitli yöntemleri öğrenebilirsiniz.

Impala

A. Impala'ya Giriş

Impala Nedir ?, Impala Kabuğundan Nasıl Impala Differs, Impala Kabuğunu Kullanarak İlişkisel Veritabanlarından Nasıl Impala Differs, Sınırlamalar ve Gelecek Yolları

B. En İyiyi Seçme (Hive, Pig, Impala)

C. Impala ve Hive ile Veri Modelleme ve Yönetme

Veri Depolamasına Genel Bakış, Veritabanları ve Tablolar Oluşturma, Verileri Tablolara Yükleme, HCatalog, Impala Metadata Caching

D. Veri Bölümleme

Bölümlemeye Genel Bakış, Impala ve Kovanlarda Bölümlendirme

(AVRO) Veri Biçimleri

Bir Dosya Formatı Seçme, Dosya Formatları için Araç Desteği, Avro Schemas, Hive ve Sqoop ile Avro Kullanma, Avro Schema Evrimi, Sıkıştırma

Hbase mimarisine giriş

Hbase nedir, nerede uyuyor, NOSQL nedir

Apache Spark

A. Neden Spark? Spark ve Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi ile Çalışmak

Spark nedir, Spark ve Hadoop, Spark bileşenleri arasında karşılaştırma

B. Kıvılcım Bileşenleri, Ortak Kıvılcım Algoritmaları-Iteratif Algoritmalar, Grafik Analizi, Makine Öğrenimi

Apache Spark - Giriş, Tutarlılık, Kullanılabilirlik, Bölüm, Birleştirilmiş Stack Spark, Spark Bileşenleri, Scalding örneği, mahout, storm, graph

C. Spark'i Bir Küme üzerinde Çalıştırma, Python, Java, Scala kullanarak Kıvılcım Uygulamaları Yazma

Python örneğini açıklayın, Bir kıvılcım yüklemeyi gösterin, Sürücü programını açıklayın, Kıvılcım bağlamını açıklayın Örnekle, Zayıf yazılan değişkeni tanımlayın, Scala ve java'yı sorunsuz bir şekilde birleştirin, Eşzamanlılık ve dağılımı açıklayın., Özelliğin ne olduğunu açıklayın, Örnekle daha yüksek mertebeden işlevi açıklayın, Tanımla Zamanlayıcı, Spark'ın Avantajları, Spark kullanarak Lamda Örneği, Örnek Mapreduce'u açıklayın.

Hadoop Kümesi Kurulumu ve Koşu Haritası İşleri Azaltın

Amazon ec2 kullanarak Çok Düğümlü Küme Kurulumu - 4 düğüm kümesi kurulumu, Kümede Küme İşlerin Azaltılması

Büyük Proje - hepsini bir araya getirmek ve noktaları birleştirmek

Hepsini bir araya getirmek ve Noktaları Bağlamak, Büyük veri kümeleriyle çalışmak, Büyük verileri analiz etmek için gerekli adımlar

Hadoop Ekosistemi ile ETL Bağlantısı

ETL araçlarının Büyük veri endüstrisinde nasıl çalıştığı, ETL aracından HDFS'ye bağlanma ve Yerel sistemden HDFS'ye veri taşıma, DBMS'den HDFS'ye veri taşıma, ETL aracıyla Hive ile çalışma, ETL aracıyla iş azaltma, Uçtan Uca ETL PoE, ETL aracıyla büyük veri entegrasyonunu gösteriyor.

Küme Yapılandırması

Konfigürasyona genel bakış ve önemli konfigürasyon dosyası, Konfigürasyon parametreleri ve değerleri, HDFS parametreleri MapReduce parametreleri, Hadoop ortam kurulumu, 'Include' ve 'Exlude' konfigürasyon dosyaları, Lab: MapReduce Performance Tuning

Yönetim ve Bakım

Namenode / Datanode dizin yapıları ve dosyaları, Dosya sistemi resmi ve Düzenleme günlüğü, Kontrol Noktası Prosedürü, Namenode hatası ve kurtarma prosedürü, Güvenli Mod, Meta Veri ve Veri yedekleme, Potansiyel problemler ve çözümler / neleri arayacağınız, düğümler ekleyip kaldırarak, Lab: MapReduce Dosya sistemi Kurtarma

İzleme ve Sorun Giderme

Bir kümeyi izleme en iyi yöntemleri, İzleme ve sorun giderme için günlükleri ve yığın izlerini kullanma, Kümeyi izlemek için açık kaynak araçlarını kullanma

İş Zamanlayıcısı: Harita iş gönderme akışını azaltır

Aynı küme, FIFO Schedule, Fair Scheduler ve yapılandırmasında Jobs nasıl zamanlanır

Çok Düğümlü Küme Kurulumu ve Çalıştırma Haritası Amazon Ec2'te İşleri Azaltın

Amazon ec2 kullanarak Çok Düğümlü Küme Kurulumu - 4 düğüm kümesi kurulumu, Kümede Küme İşlerin Azaltılması

Hayvan Bekçisi

ZOOKEEPER Giriş, ZOOKEEPER kullanım durumları, ZOOKEEPER Servisleri, ZOOKEEPER veri Modeli, Znodes ve türleri, Znodes işlemleri, Znodes saatleri, Znodes okuma ve yazma, Tutarlılık Garantileri, Küme yönetimi, Lider Seçimi, Dağıtılmış Özel Kilit, Önemli noktalar

Gelişmiş Oozie

Neden Oozie ?, Oozie'yi yükleme, Örnek çalıştırma, Oozie-iş akışı motoru, Örnek M / R eylemi, Sözcük sayımı örneği, İş akışı uygulaması, İş akışı sunumu, İş akışı durumu geçişleri, Oozie işi işleme, Oozie güvenliği, Neden Oozie güvenliği ?, İş gönderme , Çok kiracılık ve ölçeklenebilirlik, Oozie işinin zaman çizgisi, Koordinatör, Bundle, Soyutlama katmanları, Mimari, 1 Kullanım Kümesi: zaman tetikleyicileri, 2 Kasasını Kullanma: veri ve zaman tetikleyicileri, 3 Kasasını kullanma: yuvarlanma penceresi

İleri Flume

Apache Flume'ye Genel Bakış, Fiziksel Olarak Dağıtılmış Veri Kaynakları, Verilerin Değişen Yapısı, Yakından Bakış, Flumenin Anatomisi, Temel Kavramlar, Olay, Müşteriler, Ajanlar, Kaynak, Kanallar, Sinekler, Interceptors, Kanal Seçici, Evye İşlemci, Veri Girişi, Ajan Boru Hattı , Transactional data exchange, Yönlendirme ve çoğaltma, Neden kanallar ?, Case-Log toplama, Flume agent ekleme, Bir sunucu grubunu kullanma, Agent başına veri hacmi, Tek bir düğüm flume dağıtımını açıklayan örnek

Peşin HUE

HUE giriş, HUE ekosistemi, HUE nedir? HUE gerçek dünya görüşü, HUE'nin avantajları, Dosya Tarayıcısında veri yükleme nasıl yapılır? İçeriği görüntüleyin, Kullanıcıları entegre edin, HDFS'yi entegre edin, HUE FRONTEND'in Temelleri

Gelişmiş Impala

IMPALA Genel Bakış: Hedefler, Impala Kullanıcı görünümü: Genel Bakış, Impala Kullanıcı görünümü: SQL, Impala Kullanıcı görünümü: Apache HBase, Impala mimarisi, Impala devlet mağazası, Impala katalog hizmeti, Sorgu yürütme aşamaları, Impala Implantyonu Karşılaştırma

Hadoop Uygulama Testi

Test neden önemlidir, Birim testi, Entegrasyon testi, Performans testi, Teşhis, Gecelik QA testi, Karşılaştırma testi ve uçtan uca testler, İşlevsel testler, Yayın sertifikası testi, Güvenlik testi, Ölçeklenebilirlik Testi, Veri düğümlerinin Devreye alınması ve Devreye Alınması Testi, Güvenilirlik testi Test sürümü

Hadoop Test Profesyonelinin Rolleri ve Sorumlulukları

Gereksinimi anlama, Test Tahmini, Test Durumları, Test Verileri, Test Yatağı Oluşturma, Test Yürütme, Hata Raporlama, Defect Retest, Günlük Durum raporu teslimi, Test tamamlama, Her aşamada (HDFS, HIVE, HBASE) ETL testi. veri doğrulaması, Mutabakat, Kullanıcı Yetkilendirme ve Kimlik Doğrulama testini (Gruplar, Kullanıcılar, Ayrıcalıklar vb.) içeren, ancak geliştirme ekibine veya yöneticiye kusurları raporlayan ve süren sqoop / flume kullanarak girişi (kütükleri / dosyaları / kayıtları vb.) yükleme Onları kapatma, Tüm kusurları birleştirme ve hata raporları oluşturma, Çekirdek Hadoop'taki yeni özellik ve sorunları doğrulama.

Harita Azaltma Programlarının Test Edilmesi için MR Birimi olarak adlandırılan çerçeve

Hatalar geliştirme ekibine veya yöneticiye bildirin ve bunları kapatmaya yönlendirin, Tüm kusurları birleştirin ve hata raporları oluşturun, Harita Azaltma programlarının test edilmesi için MR Ünitesi denen bir test çerçevesi oluşturma sorumluluğu.

Birim Testi

OOZIE'yi kullanarak sorgulama surge aracını kullanarak veri doğrulama.

Test uygulaması

HDFS yükseltmesi, Test otomasyonu ve sonucu için test planı

Test Planı Stratejisi ve Hadoop Uygulamasının Test Edilmesi için Test Durumlarının Yazılması

Yükleme ve yapılandırma testi nasıl yapılır?

İş ve Sertifika Desteği

Cloudera Sertifikasyon İpuçları ve Rehberlik ve Mock Röportaj Hazırlığı, Pratik Gelişim İpuçları ve Teknikleri

Lütfen bize şu adrese yazın: info@itstechschool.com & ders fiyatı ve sertifikasyon maliyeti, takvimi ve konumu için + 91-9870480053 numaralı telefondan bize ulaşın

Bize Sorguyu Düşürün

Bu eğitim kursu, her ikisini de temizlemenize yardımcı olacak şekilde tasarlanmıştır. Cloudera Spark ve Hadoop Geliştirici Sertifikası (CCA175) sınav ve Apache Hadoop için Cloudera Sertifikalı Yönetici (CCAH) sınav. Tüm eğitim kursu içeriği bu iki sertifika programına uygundur ve bu sertifikasyon sınavlarını kolaylıkla temizlemenize ve en iyi ÇUŞ'larda en iyi işleri almanıza yardımcı olur.

Bu eğitimin bir parçası olarak gerçek dünya endüstrisi senaryosunda büyük etkileri olan gerçek zamanlı projeler ve ödevler üzerinde çalışacak ve böylece kariyerinizi zahmetsizce hızlı bir şekilde takip etmenize yardımcı olacaksınız.

Bu eğitim programının sonunda, ilgili sertifikasyon sınavlarında sorulan soruların türünü mükemmel bir şekilde yansıtan sınavlar olacak ve sertifika sınavında daha iyi notlar almanıza yardımcı olacak.

Ders Tamamlama Sertifikası Proje çalışmasının tamamlanmasında (bilirkişi incelemesinde) ve sınavda en az 60% puanının puanlanmasıyla verilecektir. Intellipaat sertifikası, Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standart Charter, TCS, Genpact, Hexaware vb. Gibi üst 80 + MNC'lerde iyi tanınmıştır.

Daha fazla bilgi için lütfen Bizimle iletişime geçin.


yorumlar