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大數據hadoop認證課程

大數據Hadoop認證課程和培訓

概況

受眾群體和先決條件

課程大綱

附表和費用

证书

大數據Hadoop認證課程概述

這是一個全面的Hadoop大數據培訓課程,由行業專家根據當前行業工作要求設計,提供有關大數據和Hadoop模塊的深入學習。 這是行業認可的大數據認證培訓課程,它結合了Hadoop開發人員,Hadoop管理員,Hadoop測試和分析的培訓課程。 這個 Cloudera的 Hadoop培訓將為您準備清除大數據認證。

目標

  • 掌握Hadoop 2.7和YARN的基礎知識,並使用它們編寫應用程序
  • 在Amazon EC2上設置偽節點和多節點群集
  • Master HDFS,MapReduce,Hive,Pig,Oozie,Sqoop,Flume,Zookeeper,HBase
  • 學Spark,Spark RDD,Graphx,MLlib編寫Spark應用程序
  • 掌握Hadoop管理活動,如集群管理,監控,管理和故障排除
  • 配置像Pentaho / Talend這樣的ETL工具可以與MapReduce,Hive,Pig等一起使用
  • 詳細了解大數據分析
  • 使用MR單元和其他自動化工具的Hadoop測試應用程序。
  • 使用Avro數據格式
  • 使用Hadoop和Apache Spark練習現實生活中的項目
  • 配備清除大數據Hadoop認證。

目標受眾

  • 編程開發人員和系統管理員
  • 經驗豐富的專業人士,項目經理
  • Big DataHadoop開發人員渴望學習測試,分析,管理等其他垂直行業
  • 大型機專業人員,建築師和測試專業人員
  • 商業智能,數據倉庫和分析專業人員
  • 畢業生,渴望學習最新大數據技術的本科生可以參加此大數據Hadoop認證在線培訓

先決條件

  • 採取這種大數據培訓並掌握Hadoop沒有先決條件。 但是UNIX,SQL和Java的基礎知識將會很好。在Intellipaat中,我們提供免費的unix和Java課程以及我們的大數據認證培訓,以刷新所需的技能,以便您了解Hadoop學習路徑。

Course Outline Duration: 2 Days

大數據和Hadoop及其生態系統,Map Reduce和HDFS簡介

什麼是大數據,Hadoop在哪裡適合,Hadoop分佈式文件系統 - 複製,塊大小,備用Namenode,高可用性,了解YARN - ResourceManager,NodeManager,1.x和2.x之間的區別

Hadoop安裝和設置

Hadoop 2.x群集體系結構,聯合和高可用性,典型生產群集設置,Hadoop群集模式,常見Hadoop Shell命令,Hadoop 2.x配置文件,Cloudera單節點群集

Mapreduce深度潛水

Mapreduce如何工作,Reducer如何工作,驅動程序如何工作,組合器,分區,輸入格式,輸出格式,隨機排序,地圖邊連接,減少邊連接,MRUnit,分佈式緩存

實驗練習:

使用HDFS,編寫WordCount程序,編寫自定義分區程序,使用組合器Mapreduce,地圖邊連接,減少邊連接,單元測試Mapreduce,以LocalJobRunner模式運行Mapreduce

圖解問題解決

什麼是圖形,圖形表示,寬度優先搜索算法,地圖縮減的圖形表示,如何做圖形算法,圖形地圖縮減的示例,

    鍛煉1:鍛煉2:鍛煉3:

詳細了解豬

A.豬導論

了解Apache Pig,功能,各種用途和學習與Pig交互

B.部署豬進行數據分析

Pig Latin的語法,各種定義,數據排序和篩選,數據類型,部署Pig for ETL,數據加載,模式查看,字段定義,常用函數。

C.豬用於復雜的數據處理

包括嵌套和復雜的各種數據類型,使用Pig處理數據,分組數據迭代,實踐練習

D. Performing multi-dataset operations

數據集加入,數據集拆分,數據集合併的各種方法,集合操作,動手練習

E.延長豬

了解用戶定義的函數,使用其他語言執行數據處理,導入和宏,使用流和UDF擴展Pig實踐練習

F.豬工作

參與Walmart和Electronic Arts的實際數據集作為案例研究

詳細了解Hive

A.蜂巢介紹

了解Hive,將傳統數據庫與Hive,Pig和Hive進行比較,將數據存儲在Hive和Hive架構中,Hive交互和Hive的各種使用案例

B.用於關係數據分析的Hive

了解HiveQL,基本語法,各種表和數據庫,數據類型,數據集合,各種內置函數,在腳本,shell和Hue上部署Hive查詢。

C.使用Hive進行數據管理

各種數據庫,數據庫創建,Hive中的數據格式,數據建模,Hive管理表,自我管理表,數據加載,數據庫和表格的更改,使用視圖查詢簡化,結果存儲查詢,數據訪問控制,管理數據Hive,Hive Metastore和Thrift服務器。

D.蜂巢的優化

學習查詢,數據索引,分區和分段的性能

E.擴展蜂巢

部署用戶定義的函數來擴展Hive

F.練習練習 - 處理大型數據集和廣泛的查詢

部署Hive以處理大量數據集和大量查詢

G. UDF,查詢優化

廣泛使用用戶定義查詢,學習如何優化查詢以及執行性能調優的各種方法。

黑斑羚

A. Impala簡介

什麼是Impala?,Impala與Hive和Pig的區別,Impala與關係數據庫,限制和未來方向的區別,使用Impala Shell

B.選擇最佳(蜂巢,豬,黑斑羚)

C.使用Impala和Hive建模和管理數據

數據存儲概述,創建數據庫和表格,將數據加載到表格,HCatalog,Impala元數據緩存

D.數據分區

分區概述,Impala和Hive中的分區

(AVRO)數據格式

選擇文件格式,工具支持文件格式,Avro模式,使用Avro與Hive和Sqoop,Avro模式演變,壓縮

Hbase體系結構簡介

什麼是Hbase,它在哪裡適合,什麼是NOSQL

Apache Spark

A.為什麼選擇Spark? 使用Spark和Hadoop分佈式文件系統

什麼是Spark,Spark和Hadoop之間的比較,Spark的組件

B. Spark組件,通用Spark算法 - 迭代算法,圖分析,機器學習

Apache Spark-介紹,一致性,可用性,分區,統一堆棧Spark,Spark組件,燙傷示例,mahout,風暴,圖形

C.在集群上運行Spark,使用Python,Java,Scala編寫Spark應用程序

說明python的例子,顯示安裝spark,說明驅動程序,用例子說明spark的上下文,定義弱類型變量,無縫結合scala和java,說明並發和分佈。,說明什麼是特性,用例說明高階函數,定義OFI調度程序,Spark的優點,Lamda使用Spark的示例,用示例說明Mapreduce

Hadoop集群設置和運行映射減少作業

使用Amazon ec2的多節點群集設置 - 創建4節點群集設置,在群集上運行Map Reduce作業

主要項目 - 把它放在一起和連接點

把它放在一起,連接點,處理大數據集,分析大數據所涉及的步驟

ETL與Hadoop生態系統的連接

ETL工具如何在大數據行業中工作,通過ETL工具連接到HDFS並將數據從本地系統移動到HDFS,將數據從DBMS移動到HDFS,使用ETL工具與Hive協同工作,在ETL工具中創建Map Reduce作業,完成到結束ETL PoC展示與ETL工具的大數據集成。

群集配置

配置概述和重要配置文件,配置參數和值,HDFS參數MapReduce參數,Hadoop環境設置,'Include'和'Exclude'配置文件,Lab:MapReduce性能調優

管理和維護

Namenode / Datanode目錄結構和文件,文件系統映像和編輯日誌,檢查點過程,Namenode故障和恢復過程,安全模式,元數據和數據備份,潛在問題和解決方案/查找內容,添加和刪除節點,Lab: MapReduce文件系統恢復

監視和故障排除

監控群集的最佳實踐,使用日誌和堆棧跟踪進行監控和故障排除,使用開源工具監控群集

Job Scheduler:Map減少作業提交流程

如何在同一集群上安排作業,FIFO調度,公平調度程序及其配置

多節點群集設置並在Amazon Ec2上運行Map Reduce作業

使用Amazon ec2的多節點群集設置 - 創建4節點群集設置,在群集上運行Map Reduce作業

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER簡介,ZOOKEEPER用例,ZOOKEEPER服務,ZOOKEEPER數據模型,Znodes及其類型,Znodes操作,Znodes手錶,Znodes讀寫,一致性保證,群集管理,領導選舉,分佈式獨占鎖定,重要要點

提前Oozie

為什麼選擇Oozie?,安裝Oozie,運行示例,Oozie-工作流引擎,示例M / R操作,Word計數示例,工作流應用程序,工作流提交,工作流狀態轉換,Oozie作業處理,Oozie安全性,為什麼選擇Oozie安全性? ,多租戶和可擴展性,Oozie作業時間線,協調器,Bundle,抽象層,架構,用例1:時間觸發器,用例2:數據和時間觸發器,用例3:滾動窗口

先進的水槽

Apache Flume概述,物理分佈式數據源,數據結構變化,更接近外觀,Flume剖析,核心概念,事件,客戶端,代理,源代碼,通道,宿,攔截器,通道選擇器,接收器處理器,數據攝取,代理管道,事務性數據交換,路由和復制,為什麼渠道?,用例 - 日誌聚合,添加水槽代理,處理服務器群,每個代理的數據量,描述單個節點水槽部署的示例

提前HUE

HUE簡介,HUE生態系統,HUE是什麼,HUE真實世界觀,HUE的優點,如何在文件瀏覽器中上傳數據,查看內容,集成用戶,集成HDFS,HUE FRONTEND基礎知識

預先Impala

IMPALA概述:目標,Impala用戶視圖:概述,Impala用戶視圖:SQL,Impala用戶視圖:Apache HBase,Impala體系結構,Impala狀態存儲,Impala目錄服務,查詢執行階段,Impala與Hive的比較

Hadoop應用程序測試

為什麼測試是重要的,單元測試,集成測試,性能測試,診斷,夜間QA測試,基準和端到端測試,功能測試,發布認證測試,安全測試,可擴展性測試,數據節點的調試和退役測試,可靠性測試,發布測試

Hadoop測試專業人員的角色和責任

了解要求,準備測試估算,測試用例,測試數據,測試平台創建,測試執行,缺陷報告,缺陷重測,每日狀態報告交付,測試完成,每個階段的ETL測試(HDFS,HIVE,HBASE)使用sqoop / flume加載輸入(日誌/文件/記錄等),其中包括但不限於數據驗證,調節,用戶授權和認證測試(組,用戶,權限等),向開發團隊或經理報告缺陷和駕駛他們關閉,整合所有缺陷並創建缺陷報告,驗證Core Hadoop中的新功能和問題。

稱為MR單元的測試地圖縮減計劃的框架

向開發團隊或經理報告缺陷並推動他們關閉,整合所有缺陷並創建缺陷報告,負責創建稱為MR單元的測試框架,以測試Map-Reduce程序。

單元測試

使用OOZIE進行自動化測試,使用查詢浪湧工具進行數據驗證。

測試執行

HDFS升級測試計劃,測試自動化和結果

測試計劃策略和編寫用於測試Hadoop應用程序的測試用例

如何測試安裝和配置

工作和認證支持

Cloudera認證技巧和指導以及模擬面試準備,實用開發技巧和技巧

請寫信給我們 info@itstechschool.com 請致電+ 91-9870480053查詢課程價格和認證費用,時間表和地點

給我們一個查詢

此培訓課程旨在幫助您清除兩者 Cloudera Spark和Hadoop開發人員認證(CCA175) 考試和 Cloudera Apache Hadoop認證管理員(CCAH) 考試。 整個培訓課程內容符合這兩個認證計劃,並幫助您輕鬆清除這些認證考試,並獲得頂級跨國公司的最佳工作。

作為此次培訓的一部分,您將開展實時項目和作業,這些作業對現實世界的行業場景具有巨大影響,從而幫助您輕鬆快速地跟踪自己的職業生涯。

在此培訓計劃結束時,將會有測驗完全反映各個認證考試中提出的問題類型,並幫助您在認證考試中取得更好的成績。

ITS課程完成證書 將在完成項目工作(專家評審)和評分中至少獲得60%分數時頒發。 Intellipaat認證在愛立信,思科,Cognizant,索尼,Mu Sigma,聖戈班,渣打,TCS,Genpact,Hexaware等頂級80 + MNC中得到廣泛認可。

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