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 |
Сертификационный тренинг Edureka по PySpark предназначен для того, чтобы дать вам знания и навыки, необходимые для того, чтобы стать успешным разработчиком Spark с использованием Python, и подготовить вас к сертификационному экзамену Cloudera Hadoop и Spark Developer CCA175. В ходе обучения PySpark вы получите глубокое понимание Apache Spark и экосистемы Spark, включая Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib и Spark Streaming. Вы также получите глубокие знания языка программирования Python, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX и системы обмена сообщениями, такой как Kafka.
ОБ ОНЛАЙН-КУРСЕ PYSPARK
Сертификационный курс PySpark предназначен для того, чтобы дать вам знания и навыки, которые помогут вам стать успешным разработчиком больших данных и Spark. Это обучение поможет вам сдать экзамен CCA Spark и Hadoop Developer (CCA175). Вы поймете основы работы с большими данными и Hadoop. Вы узнаете, как Spark обеспечивает обработку данных в памяти и работает намного быстрее, чем Hadoop MapReduce. Вы также узнаете о RDD, Spark SQL для структурированной обработки, различных API, предлагаемых Spark, таких как Spark Streaming, Spark MLlib. Этот курс является неотъемлемой частью карьерного пути разработчика больших данных. Также будут рассмотрены основные понятия, такие как сбор данных с помощью Flume, загрузка данных с помощью Sqoop, система обмена сообщениями, такая как Kafka, и т. д.
КАКОВЫ ЦЕЛИ НАШЕГО ОНЛАЙН-КУРСА ПО PYSPARK?
Сертификационное обучение Spark разработано отраслевыми экспертами, чтобы вы стали сертифицированным разработчиком Spark. Курс PySpark предлагает: Обзор больших данных и Hadoop, включая HDFS (распределенная файловая система Hadoop), YARN (другой переговорщик ресурсов) Всестороннее знание различных инструментов экосистемы Spark, таких как Spark SQL, Spark MlLib, Sqoop, Kafka, Flume, и Spark Streaming. Возможность вводить данные в HDFS с помощью Sqoop и Flume и анализировать эти большие наборы данных, хранящиеся в HDFS. на основе проектов, которые будут выполняться с использованием проектов CloudLab Edureka, которые разнообразны по своему характеру и охватывают банковское дело, телекоммуникации, социальные сети,
ВВЕДЕНИЕ В БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ HADOOP И SPARK. Цели обучения: в этом модуле вы поймете большие данные, ограничения существующих решений проблемы больших данных, как Hadoop решает проблему больших данных, компоненты экосистемы Hadoop, архитектуру Hadoop, HDFS, Rack Awareness и репликацию. Вы узнаете об архитектуре кластера Hadoop, важных файлах конфигурации в кластере Hadoop. Вы также познакомитесь со Spark, узнаете, почему он используется, и поймете разницу между пакетной обработкой и обработкой в реальном времени. Темы: Что такое большие данные? Сценарии клиентов с большими данными Ограничения и обходные пути существующей архитектуры аналитики данных с использованием Uber Как Hadoop решает проблему больших данных? Что такое Хадуп? Ключевые особенности Hadoop Экосистема Hadoop и HDFS Основные компоненты Hadoop Знание стоечной и блочной репликации YARN и ее преимущества Кластер Hadoop и его архитектура Hadoop: разные режимы кластера Анализ больших данных с пакетной обработкой и обработкой в реальном времени Зачем нужен Spark? Что такое искра? Чем Spark отличается от своих конкурентов? Spark на eBay Место Spark в экосистеме Hadoop. Нажмите на кнопку «Перейти к курсу», чтобы узнать подробности на edureka! Обработка в реальном времени Зачем нужен Spark? Что такое искра? Чем Spark отличается от своих конкурентов? Spark на eBay Место Spark в экосистеме Hadoop. Нажмите на кнопку «Перейти к курсу», чтобы узнать подробности на edureka! Обработка в реальном времени Зачем нужен Spark? Что такое искра? Чем Spark отличается от своих конкурентов? Spark на eBay Место Spark в экосистеме Hadoop. Нажмите на кнопку «Перейти к курсу», чтобы узнать подробности на edureka!
ВВЕДЕНИЕ В PYTHON ДЛЯ APACHE SPARK. Цели обучения: В этом модуле вы изучите основы программирования на Python и узнаете о различных типах структур последовательностей, связанных операциях и их использовании. Вы также узнаете о различных способах открытия, чтения и записи файлов. Темы: Обзор Python Различные приложения, использующие Python Значения, типы, переменные Операнды и выражения Условные операторы Циклы Аргументы командной строки Запись на экран Файлы Python Функции ввода-вывода Числа Строки и связанные операции Кортежи и связанные операции Списки и связанные операции Словари и связанные операции Наборы и связанные операции Практика: Создание кода "Hello World" Демонстрация условных операторов Демонстрация циклов Кортеж - свойства, связанные операции, сравнение со списком Список - свойства, связанные операции Словарь - свойства,
ФУНКЦИИ, ООП И МОДУЛИ В PYTHON. Цели обучения: в этом модуле вы узнаете, как создавать универсальные скрипты Python, как работать с ошибками/исключениями в коде и, наконец, как извлекать/фильтровать содержимое с помощью регулярных выражений. Темы: Функции Параметры функций Глобальные переменные Область действия переменных и возвращаемые значения Лямбда-функции Объектно-ориентированные концепции Стандартные библиотеки Модули, используемые в Python Модуль импорта объявлений Путь поиска Пакеты установки Практические способы: Функции: Синтаксис, Аргументы, Аргументы ключевых слов, лямбда-возвратные значения - Характеристики, синтаксис, параметры по сравнению с функциями Классификация - Последовательности, словари, ограничения классификации ошибок и исключений - Типы проблем, пакеты исправления и модуль - Модули, параметры импорта, путь Получите подробную программу курса, доставленную на ваш почтовый ящик Загрузите учебный план
ГЛУБОКОЕ ПОГРУЖЕНИЕ В APACHE SPARK FRAMEWORK. Цели обучения: в этом модуле вы получите глубокое понимание Apache Spark и узнаете о различных компонентах Spark, создадите и запустите различные приложения Spark. В конце вы узнаете, как выполнять прием данных с помощью Sqoop. Темы: Компоненты и архитектура Spark. Режимы развертывания Spark. Введение в оболочку PySpark. Отправка задания PySpark. Веб-интерфейс Spark. Получите подробную программу обучения на свой почтовый ящик Скачать резюме
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