Corso virtuale di:Edureka |
Il corso di formazione Big Data Hadoop di Edureka è curato da esperti del settore Hadoop e copre una conoscenza approfondita degli strumenti Big Data e Hadoop Ecosystem come HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume e Sqoop. Durante questa formazione Hadoop online con istruttore, lavorerai su casi d'uso del settore della vita reale in vendita al dettaglio, social media, aviazione, turismo e finanza utilizzando il laboratorio cloud di Edureka.
SULL'ALLENAMENTO HADOOP
Hadoop è un progetto Apache (ovvero software open source) per l'archiviazione e l'elaborazione di Big Data. Hadoop archivia i Big Data in modo distribuito e tollerante ai guasti su hardware di base. Gli strumenti Hadoop vengono quindi utilizzati per eseguire l'elaborazione dei dati in parallelo tramite HDFS (Hadoop Distributed File System). Poiché le organizzazioni hanno compreso i vantaggi di Big Data Analytics, c'è una forte domanda di professionisti di Big Data e Hadoop. Le aziende sono alla ricerca di esperti di Big Data e Hadoop con conoscenza dell'ecosistema Hadoop e delle migliori pratiche su HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop & Flume. Edureka Hadoop Training è progettato per renderti un professionista certificato Big Data fornendoti una ricca formazione pratica nell'ecosistema Hadoop.
QUALI SONO GLI OBIETTIVI DEL NOSTRO CORSO HADOOP ONLINE BIG DATA?
Big Data Hadoop Certification Training è progettato da esperti del settore per renderti un professionista certificato Big Data. Il corso Big Data Hadoop offre: Conoscenza approfondita di Big Data e Hadoop inclusi HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator) e MapReduce Conoscenza completa di vari strumenti presenti nell'ecosistema Hadoop come Pig, Hive , Sqoop, Flume, Oozie e HBase La capacità di ingerire dati in HDFS utilizzando Sqoop & Flume e analizzare quei grandi set di dati archiviati in HDFS Esposizione a molti progetti industriali del mondo reale da eseguire su CloudLab di Edureka Progetti di natura diversa che copre vari set di dati da più domini come banche, telecomunicazioni, social media, assicurazioni,
CAPIRE BIG DATA E HADOOP. Obiettivi di apprendimento: In questo modulo capirai cosa sono i Big Data, i limiti delle soluzioni tradizionali per i problemi dei Big Data, come Hadoop risolve i problemi dei Big Data, Hadoop Ecosystem, Hadoop Architecture, HDFS, Anatomy of File Read and Write e come MapReduce lavori. Argomenti: Introduzione alle sfide dei Big Data e Anteprima dei Big Data Limitazioni e soluzioni alternative ai Big Data Architettura e caratteristiche di Hadoop Ecosistema Hadoop Anteprima dei componenti principali di Hadoop 2.x Archiviazione Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS) Elaborazione Hadoop: MapReduce Framework Diverse distribuzioni Hadoop Informazioni dettagliate programma consegnato alla tua casella di posta Scarica Curriculum
ARCHITETTURA HADOOP E HDFS. Obiettivi di apprendimento: in questo modulo imparerai l'architettura del cluster Hadoop, importanti file di configurazione del cluster Hadoop, tecniche di caricamento dei dati utilizzando Sqoop e Flume e come configurare il cluster Hadoop a nodo singolo e multinodo. Argomenti: Anteprima dell'architettura del cluster Hadoop 2.x Anteprima dell'architettura della federazione e dell'alta disponibilità Cluster Hadoop di produzione tipica Modalità del cluster Hadoop Comandi shell comuni Hadoop File di configurazione dell'anteprima di Hadoop 2.x Configurazione cluster a nodo singolo e cluster multinodo Amministrazione di base di Hadoop. Clicca sul pulsante "vai al corso" per saperne di più su edureka!
QUADRO HADOOP MAPREDUCE. Obiettivi di apprendimento: in questo modulo, comprenderai in modo completo il framework Hadoop MapReduce, come funziona MapReduce sui dati archiviati in HDFS. Imparerai anche concetti avanzati di MapReduce come Input Splits, Combiner e Partitioner. Argomenti: Traditional Way vs MapReduce Way Perché MapReduce Anteprima Componenti YARN Architettura YARN Architettura YARN MapReduce Flusso di esecuzione dell'applicazione YARN Flusso di lavoro Anteprima programma MapReduce Anatomia Input suddivisi, relazione tra suddivisioni e blocchi di input HDFS MapReduce: Unisci e partizioni Demo set di dati sanitari Demo set di dati meteorologici . Clicca sul pulsante "vai al corso" per saperne di più su edureka!
MAPPA AVANZATA HADOOP. Obiettivi di apprendimento: in questo modulo imparerai concetti avanzati di MapReduce come contatori, cache distribuita, MRunit, union reduce, formato di input personalizzato, formato di input del flusso e analisi XML. Argomenti: Contatori Cache distribuita MRunit Riduci Join Anteprima Formato di input personalizzato Anteprima Sequenza Formato di input Analisi di file XML tramite MapReduce . Clicca sul pulsante "vai al corso" per saperne di più su edureka!
Le sessioni guidate dall'istruttore affronteranno tutte le tue preoccupazioni in tempo reale.
Accesso illimitato al repository di apprendimento online del corso.
Sviluppa un progetto con accompagnamento dal vivo, basato su uno qualsiasi dei casi visti
In ogni classe avrai compiti pratici che ti aiuteranno ad applicare i concetti insegnati.
Salve, come posso aiutarla? Sei interessato ad un corso? Su quale argomento?
Aggiungi un commento