Віртуальний курс:Едурека |
Навчальний курс Edureka Big Data Hadoop організовано експертами галузі Hadoop і охоплює глибокі знання про великі дані та інструменти екосистеми Hadoop, такі як HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume та Sqoop. Під час цього онлайн-тренінгу Hadoop під керівництвом інструктора ви працюватимете над прикладами використання реальних галузей у роздрібній торгівлі, соціальних мережах, авіації, туризмі та фінансах за допомогою хмарної лабораторії Edureka.
ПРО НАВЧАННЯ HADOOP
Hadoop — це проект Apache (тобто програмне забезпечення з відкритим кодом) для зберігання та обробки великих даних. Hadoop зберігає великі дані розподіленим і захищеним від збоїв способом на звичайному обладнанні. Потім інструменти Hadoop використовуються для паралельної обробки даних через HDFS (розподілена файлова система Hadoop). Оскільки організації усвідомили переваги аналітики великих даних, існує високий попит на професіоналів у галузі великих даних і Hadoop. Компанії шукають експертів з великих даних і Hadoop, які б володіли знаннями про екосистему Hadoop і передовими методами роботи з HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop і Flume. Edureka Hadoop Training розроблено, щоб зробити вас сертифікованим професіоналом у сфері великих даних, забезпечивши багатий практичний тренінг з екосистеми Hadoop.
ЯКІ ЦІЛІ НАШОГО ОНЛАЙН-КУРСУ BIG DATA HADOOP?
Сертифікаційний тренінг Big Data Hadoop розроблений фахівцями галузі, щоб зробити вас сертифікованим професіоналом Big Data. Курс Big Data Hadoop пропонує: глибокі знання про великі дані та Hadoop, включаючи HDFS (розподілену файлову систему Hadoop), YARN (ще один засіб узгодження ресурсів) і MapReduce. Вичерпні знання про різноманітні інструменти екосистеми Hadoop, такі як Pig, Hive. , Sqoop, Flume, Oozie та HBase. Можливість завантажувати дані в HDFS за допомогою Sqoop & Flume та аналізувати ці великі набори даних, що зберігаються в HDFS. Ознайомлення з багатьма реальними галузевими проектами, які можна запускати в проектах Edureka CloudLab, які є різноманітними за своєю природою. охоплюючи різні набори даних із багатьох доменів, таких як банківська справа, телекомунікації, соціальні мережі, страхування,
РОЗУМІННЯ ВЕЛИКИХ ДАНИХ ТА HADOOP. Навчальні цілі: у цьому модулі ви зрозумієте, що таке великі дані, обмеження традиційних рішень для проблем великих даних, як Hadoop вирішує ці проблеми великих даних, екосистему Hadoop, архітектуру Hadoop, HDFS, анатомію читання та запису файлів і як MapReduce працює. Теми: Вступ до викликів великих даних і попередній перегляд великих даних Обмеження та обхідні шляхи для великих даних Архітектура та характеристики Hadoop Екосистема Hadoop Hadoop 2.x Основні компоненти Попередній перегляд Сховище Hadoop: Розподілена файлова система Hadoop (HDFS) Обробка Hadoop: Framework MapReduce Різні дистрибутиви Hadoop Отримати детальну інформацію навчальний план буде доставлено до вашої скриньки Завантажити навчальний план
АРХІТЕКТУРА HADOOP ТА HDFS. Навчальні цілі: у цьому модулі ви дізнаєтесь про архітектуру кластера Hadoop, важливі файли конфігурації кластера Hadoop, методи завантаження даних за допомогою Sqoop & Flume, а також про те, як налаштувати одновузловий і багатовузловий кластери Hadoop. Теми: Попередній перегляд архітектури кластера Hadoop 2.x Федерація та архітектура високої доступності Попередній перегляд типового робочого кластера Hadoop Режими кластера Hadoop Загальні команди оболонки Hadoop Попередній перегляд файлів конфігурації Hadoop 2.x Конфігурація одновузлового та багатовузлового кластера Базове адміністрування Hadoop. Натисніть кнопку «перейти до курсу», щоб дізнатися більше на edureka!
Фреймворк HADOOP MAPREDUCE. Навчальні цілі: у цьому модулі ви всебічно зрозумієте структуру Hadoop MapReduce, як MapReduce працює з даними, що зберігаються в HDFS. Ви також дізнаєтесь про такі розширені концепції MapReduce, як Input Splits, Combiner і Partitioner. Теми: Traditional Way vs MapReduce Спосіб Чому MapReduce Preview Компоненти YARN Архітектура YARN MapReduce Архітектура YARN Потік виконання програми Workflow MapReduce Попередній перегляд програми Anatomy Input Splits, зв’язок між вхідними розділеннями та блоками HDFS MapReduce: Об’єднання та розділення Healthcare Dataset Demo Weather Dataset Demo . Натисніть кнопку «перейти до курсу», щоб дізнатися більше на edureka!
РОЗШИРЕНА КАРТА HADOOP. Навчальні цілі: у цьому модулі ви дізнаєтесь про розширені концепції MapReduce, такі як лічильники, розподілений кеш, MRunit, зменшення об’єднання, користувацький формат введення, формат потокового введення та аналіз XML. Теми: Лічильники Розподілений кеш MRunit Reduce Join Попередній перегляд Користувацький формат введення Попередній перегляд Послідовність формату вводу Синтаксичний аналіз файлу XML за допомогою MapReduce . Натисніть кнопку «перейти до курсу», щоб дізнатися більше на edureka!
Заняття під керівництвом інструктора вирішують усі ваші проблеми в режимі реального часу.
Необмежений доступ до онлайн-сховища курсу.
Розробіть проект із живим супроводом на основі будь-якого з побачених випадків
На кожному занятті ви матимете практичні завдання, які допоможуть вам застосувати викладені поняття.
Привіт, чим я можу вам допомогти? Ви зацікавлені в курсі? Про який предмет?
Додати відгук