AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Виртуальный курс:Edureka |
Учебный курс Edureka по Big Data Hadoop курируется отраслевыми экспертами Hadoop и охватывает глубокие знания инструментов Big Data и экосистемы Hadoop, таких как HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume и Sqoop. В ходе этого онлайн-обучения по Hadoop под руководством инструктора вы будете работать над реальными отраслевыми вариантами использования в розничной торговле, социальных сетях, авиации, туризме и финансах, используя облачную лабораторию Edureka.
О ОБУЧЕНИИ HADOOP
Hadoop — это проект Apache (т. е. программное обеспечение с открытым исходным кодом) для хранения и обработки больших данных. Hadoop хранит большие данные распределенным и отказоустойчивым способом на общедоступном оборудовании. Затем инструменты Hadoop используются для параллельной обработки данных через HDFS (распределенную файловую систему Hadoop). По мере того, как организации осознают преимущества аналитики больших данных, возникает высокий спрос на профессионалов в области больших данных и Hadoop. Компании ищут экспертов по большим данным и Hadoop, обладающих знаниями об экосистеме Hadoop и передовым опытом работы с HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop и Flume. Edureka Hadoop Training предназначен для того, чтобы сделать вас сертифицированным специалистом по работе с большими данными, предоставляя вам полноценные практические занятия по экосистеме Hadoop.
КАКОВЫ ЦЕЛИ НАШЕГО ОНЛАЙН-КУРСА ПО БОЛЬШИМ ДАННЫМ HADOOP?
Сертификационный курс Big Data Hadoop разработан отраслевыми экспертами, чтобы вы стали сертифицированным специалистом по работе с большими данными. Курс Big Data Hadoop предлагает: Глубокие знания о больших данных и Hadoop, включая HDFS (распределенная файловая система Hadoop), YARN (еще один посредник по согласованию ресурсов) и MapReduce. Всесторонние знания о различных инструментах экосистемы Hadoop, таких как Pig, Hive. , Sqoop, Flume, Oozie и HBase. Возможность вводить данные в HDFS с помощью Sqoop и Flume и анализировать эти большие наборы данных, хранящиеся в HDFS. Доступ ко многим реальным отраслевым проектам, которые будут выполняться в Edureka CloudLab. Проекты, которые разнообразны по своей природе. охватывая различные наборы данных из разных областей, таких как банковское дело, телекоммуникации, социальные сети, страхование,
ПОНИМАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И HADOOP. Цели обучения: в этом модуле вы поймете, что такое большие данные, ограничения традиционных решений для проблем с большими данными, как Hadoop решает эти проблемы с большими данными, экосистему Hadoop, архитектуру Hadoop, HDFS, анатомию чтения и записи файлов и как MapReduce работает. Темы: Введение в проблемы больших данных и предварительный просмотр больших данных Ограничения и обходные пути для больших данных Архитектура и характеристики Hadoop Экосистема Hadoop Основные компоненты Hadoop 2.x Предварительный просмотр Хранилище Hadoop: Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) Обработка Hadoop: MapReduce Framework Различные дистрибутивы Hadoop Подробнее Учебный план доставлен на ваш почтовый ящик Скачать учебный план
АРХИТЕКТУРА HADOOP И HDFS. Цели обучения: в этом модуле вы изучите архитектуру кластера Hadoop, важные файлы конфигурации кластера Hadoop, методы загрузки данных с использованием Sqoop и Flume, а также способы настройки кластера Hadoop с одним узлом и несколькими узлами. Темы: Предварительный просмотр архитектуры кластера Hadoop 2.x. Предварительный просмотр архитектуры федерации и высокой доступности. Типовой рабочий кластер Hadoop. Режимы кластера Hadoop. Нажмите на кнопку «Перейти к курсу», чтобы узнать подробности на edureka!
РАМКА HADOOP MAPREDUCE. Цели обучения: В этом модуле вы всесторонне поймете структуру Hadoop MapReduce и то, как MapReduce работает с данными, хранящимися в HDFS. Вы также изучите расширенные концепции MapReduce, такие как разделение входных данных, объединитель и разделитель. Темы: Традиционный способ против способа MapReduce Почему MapReduce Preview Компоненты YARN Архитектура YARN Архитектура MapReduce YARN Поток выполнения приложений Рабочий процесс MapReduce Предварительный просмотр программы Анатомия входных разбиений, взаимосвязь между входными разбиениями и блоками HDFS MapReduce: слияние и разбиение Демонстрация набора данных Healthcare Демонстрация набора данных Weather . Нажмите на кнопку «Перейти к курсу», чтобы узнать подробности на edureka!
РАСШИРЕННАЯ КАРТА HADOOP. Цели обучения. В этом модуле вы познакомитесь с расширенными понятиями MapReduce, такими как счетчики, распределенный кэш, MRunit, сокращение объединения, пользовательский формат ввода, формат потокового ввода и синтаксический анализ XML. Темы: Счетчики Распределенный кэш MRunit Уменьшить Предварительный просмотр соединения Пользовательский формат ввода Предварительный просмотр Формат ввода последовательности Анализ XML-файла с помощью MapReduce . Нажмите на кнопку «Перейти к курсу», чтобы узнать подробности на edureka!
Занятия под руководством инструктора решат все ваши проблемы в режиме реального времени.
Неограниченный доступ к репозиторию онлайн-обучения курса.
Разработать проект с живым сопровождением, исходя из любого из увиденных кейсов
На каждом занятии у вас будут практические задания, которые помогут вам применить изученные концепции.
Привет, как я могу вам помочь? Вас интересует курс? О каком предмете?
AulaPro использует файлы cookie, чтобы предоставить пользователям лучший опыт. Вы можете получить больше информации здесьили просто нажмите «Я принимаю» или за пределами этого уведомления, чтобы продолжить просмотр.
Добавить отзыв