Big Data Hadoop Sertifisering | Big Data Hadoop Opleiding in Gurgaon
Big Data Hadoop opleiding in Gurgaon
Big Data Hadoop sertifiseringskoste in Gurgaon
Instituut vir Big Data Hadoop in Gurgaon
Big Data Hadoop sertifisering in gurgaon
Big Data Hadoop kursus in Gurgaon
Beste Big Data Hadoop Opleiding Online
Big Data Hadoop opleiding
Big Data Hadoop Sertifisering Kursus & Opleiding
Big Data Hadoop Sertifisering Kursus Oorsig
Dit is 'n omvattende Hadoop Big Data opleidingskursus wat ontwerp is deur kundiges in die bedryf wat huidige bedryfstelselvereistes oorweeg om in-diepte leer oor groot data en Hadoop Modules te bied. Dit is 'n erkende kursusse vir groot data-sertifisering, wat 'n kombinasie is van die opleidingskursusse in Hadoop-ontwikkelaar, Hadoop-administrateur, Hadoop-toets en analise. hierdie Cloudera Hadoop opleiding sal jou voorberei om groot data sertifisering uit te vee.
Meesterbeginsels van Hadoop 2.7 en YARN en skryf toepassings wat hulle gebruik
Opstel van Pseudo-nodus en Multi node-groep op Amazon EC2
Meester HDFS, MapReduce, Hive, Vark, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
Learn Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib skryf Spark toepassings
Meester Hadoop administrasie aktiwiteite soos cluster bestuur, monitering, administrasie en probleemoplossing
ETL gereedskap soos Pentaho / Talend instel om te werk met MapReduce, Hive, Pig, ens
Gedetailleerde begrip van Big Data analytics
Hadoop toets aansoeke met behulp van MR Eenheid en ander outomatisering gereedskap.
Werk met Avro data formate
Oefen werklike projekte wat Hadoop en Apache Spark gebruik
Wees toegerus om Big Data Hadoop Sertifisering te verwyder.
Programmering-ontwikkelaars en stelseladministrateurs
Ervare werkers, Projekbestuurders
Big DataHadoop-ontwikkelaars is gretig om ander vertikale te leer, soos toets, Analytics, Administrasie
Gegradueerdes, voorgraadse studente wat gretig is om die nuutste Big Data-tegnologie te leer, kan hierdie Big Data Hadoop-sertifisering aanlyn opleiding neem
Daar is geen voorvereiste om hierdie groot data-opleiding te neem en Hadoop te bemeester nie. Maar basiese beginsels van UNIX, SQL en java sal goed wees. In Intellipaat bied ons 'n komplimentêre Unix- en Java-kursus met ons Big Data-sertifiseringsopleiding om die nodige vaardighede te borsel sodat jy goed op jou Hadoop-leerpad kan wees.
Inleiding tot Big Data & Hadoop en sy ekosisteem, Map Reduce en HDFS
Wat is Big Data, Waar het Hadoop pas, Hadoop Distributed File System - Replikasies, Blokgrootte, Sekondêre Namenode, Hoë Beskikbaarheid, Begrip YARN - ResourceManager, NodeManager, Verskil tussen 1.x en 2.x
Hadoop Installasie en opstelling
Hadoop 2.x Cluster Argitektuur, Federasie en Hoë Beskikbaarheid, 'n Tipiese Produksie Cluster-opstelling, Hadoop-klustermodusse, Common Hadoop Shell-opdragte, Hadoop 2.x Konfigurasie-lêers, Cloudera Enkelknoopgroep
Diep Duik in Mapreduce
Hoe Mapreduce werk, hoe Reducer werk, Hoe bestuurder werk, kombineerders, partisies, invoerformate, uitvoerformate, Shuffle en Sorteer, Mapside-verbindings, verminder kantlyne, MRUnit, verspreide kas
Werk saam met HDFS, skryf WordCount-program, skryf persoonlike partisie, Mapreduce met combiner, kaart-kant, voeg kantverbindings, Eenheidstoetsing Mapreduce, Mapreduce in LocalJobRunner-modus
Wat is Grafiek, Grafiese Voorstelling, Breedte Eerste Soek Algoritme, Grafiese Voorstelling van Kaart Verminder, Hoe om die Grafiese Algoritme te doen, Voorbeeld van Grafiese Kaart Verminder,
Gedetailleerde begrip van Vark
A. Inleiding tot Vark
Verstaan ​​Apache Pig, die kenmerke, verskeie gebruike en leer om met Pig te kommunikeer
B. Vark gebruik vir data-analise
Die sintaksis van Pig Latyn, die verskillende definisies, data sorteer en filter, datatipes, Pig vir ETL gebruik, data laai, skema kyk, veld definisies, funksies wat algemeen gebruik word.
C. Vark vir komplekse dataverwerking
Verskillende data tipes insluitend geneste en komplekse, verwerking van data met Vark, gegroepeerde data iterasie, praktiese oefening
D. Uitvoering van multi-datastelle bedrywighede
Data stel bymekaarmaak, datastel splitsing, verskeie metodes vir data stel kombinasie, stel operasies, hands-on oefening
E. Uitbreiding van Vark
Verstaan ​​gebruiker gedefinieerde funksies, verrig dataverwerking met ander tale, invoer en makro's, gebruik streaming en UDF's om Pig uit te brei, praktiese oefeninge
F. Vark Werk
Werk met werklike datastelle waarby Walmart en Elektroniese Kunste as gevallestudie betrokke is
Gedetailleerde begrip van Hive
A. Korf Inleiding
Verstaan ​​Hive, tradisionele databasis vergelyking met Hive, Vark en Hive vergelyking, stoor data in Hive en Hive skema, Hive interaksie en verskeie gebruik gevalle van Hive
B. Hive vir relasionele data-analise
Verstaan ​​HiveQL, basiese sintaksis, die verskillende tabelle en databasisse, datatipes, byvoeging van datastelle, verskeie ingeboude funksies, gebruik van Hive navrae op skrifte, dop en Hue.
C. Databestuur met Hive
Die verskillende databasisse, die skep van databasisse, data formate in Hive, data modellering, Hive-managed tabelle, self bestuurde tafels, data laai, veranderende databasisse en tabelle, navraag vereenvoudiging met Views, gevolg berging van data, data toegang beheer, data bestuur Met Hive, Hive Metastore en Thrift server.
D. Optimalisering van Hive
Leerprestasie van navraag, data-indeksering, partisie en bucketing
Implementeer gebruiker gedefinieerde funksies vir die uitbreiding van Hive
F. Hands on Oefeninge - werk met groot datastelle en uitgebreide navraag
Hive implementeer vir groot hoeveelhede datastelle en groot hoeveelhede navrae
G. UDF, navraag optimalisering
Werk deeglik met gebruikersdefiniteerde navrae, leer hoe om navrae te optimaliseer, verskillende metodes om prestasie tuning te doen.
Wat is Impala ?, Hoe Impala verskil van Korf en Vark, Hoe Impala verskil van Relasionele Databasisse, Beperkings en Toekomstige Aanwysings, Gebruik die Impala Shell
B. Die beste kies (Hive, Vark, Impala)
C. Modellering en bestuur van data met Impala and Hive
Data berging Oorsig, databasisse en tabelle skep, data laai in tabelle, HCatalog, Impala Metadata Caching
D. Data Partitionering
Partitionering Oorsig, Partitionering in Impala en Hive
(AVRO) Data Formate
Kies 'n lêer formaat, gereedskap ondersteuning vir lêer formate, Avro skemas, Avro gebruik met Hive en Sqoop, Avro Skema Evolution, Kompressie
Inleiding tot Hbase-argitektuur
Wat is Hbase, Waar pas dit, Wat is NOSQL
A. Hoekom Spark? Werk met Spark and Hadoop Distributed File System
Wat is Spark, Vergelyking tussen Spark en Hadoop, Komponente van Spark
B. Spark Components, Algemene Spark Algoritmes-Iteratieve Algoritmes, Grafiese Analise, Machine Learning
Apache Spark-Inleiding, Konsekwentheid, Beskikbaarheid, Partisie, Unified Stack Spark, Spark Components, Scalding voorbeeld, mahout, storm, grafiek
C. Running Spark op 'n cluster, skryf spark toepassings met behulp van Python, Java, Scala
Verduidelik pyptonvoorbeeld, Wys die installering van 'n vonk, Verduidelik bestuurderprogram, Verduidelik vonk konteks met voorbeeld, Definieer swak getikte veranderlike, Skep scala en java naatloos. Verduidelik gelyktydigheid en verspreiding. Verduidelik wat is eienskap. Verduidelik hoër orde funksie met voorbeeld. Definieer OFI. skeduleerder, Voordele van Spark, Voorbeeld van Lamda met vonk, Verduidelik Mapreduce met voorbeeld
Hadoop Cluster Setup en Running Map Verminder Jobs
Multi Node Cluster Setup met behulp van Amazon ec2 - Creëer 4 node cluster setup, Running Map Verminder Jobs op Cluster
Groot projek - Sit dit alles bymekaar en verbind punte
Sit dit alles saam en koppelpunte, werk met groot datastelle, stappe betrokke by die analisering van groot data
ETL-konneksie met Hadoop-ekosisteem
Hoe ETL-gereedskap werk in Groot data-industrie, Koppel aan HDFS van ETL-hulpmiddel en beweeg data van Plaaslike stelsel na HDFS, Verhuis data vanaf DBMS na HDFS, Werk met Hive met ETL Tool, skep kaart Verminder werk in ETL-hulpmiddel, Einde tot einde ETL PoC toon groot data integrasie met ETL tool.
Konfigurasie oorsig en belangrike konfigurasie lêer, Konfigurasie parameters en waardes, HDFS parameters MapReduce parameters, Hadoop omgewing setup, 'Inkluder' en 'Sluit' konfigurasie lêers, Lab: MapReduce Prestasie Tuning
Administrasie en instandhouding
Namenode / Datanode gids strukture en lêers, Lêer stelsel beeld en Redigeer log, Die Kontrolepunt Prosedure, Namenode Fout en herstel proses, Veilige modus, Metadata en Data Friends, Potensiële probleme en oplossings / Wat om te soek, Knoppies byvoeg en verwyder, Lab: MapReduce File System Recovery
Monitering en probleemoplossing
Beste praktyke vir die monitering van 'n groep, Gebruik logs en stapelspore vir monitering en probleemoplossing, Gebruik van oopbronne om die groep te monitor
Werkskeduleerder: Kaart verminder werkvoorleggingvloei
Hoe om werksgeleenthede op dieselfde groep, FIFO-skedule, billike skeduleerder en sy opset te skeduleer
Multi Node Cluster Setup en Running Map Verminder Jobs op Amazon Ec2
ZOOKEEPER Inleiding, ZOOKEEPER-gebruiksgevalle, ZOOKEEPER-dienste, ZOOKEEPER-data Model, Znodes en sy tipes, Znodes-bedrywighede, Znodes-horlosies, Znodes lees en skryf, Konsekwentheidsgaranties, Klusterbestuur, Leierverkiesing, Verspreide Exclusiewe Lock, Belangrike punte
Waarom Oozie ?, Oozie installeer, Oozie-werkstroom-enjin uitvoer, Voorbeeld M / R-aksie, Woordtellingsvoorbeeld, Workflow-aansoek, Workflow-indiening, Werkstroomoorgang, Oozie-werksverwerking, Oozie-sekuriteit, Waarom Oozie-sekuriteit? , Multi huur en skaalbaarheid, Tydlyn van Oozie werk, Koördineerder, Bundel, Lae van abstraksie, Argitektuur, Gebruiksgeval 1: Tydstellers, Gebruik Geval 2: Data- en tydstellers, Gebruik Geval 3: Rolvenster
Oorsig van Apache Flume, Fisiese verspreiding Databronne, Veranderende struktuur van Data, Nader kyk, Anatomie van Flume, Kernkonsepte, Gebeurtenis, Kliënte, Agente, Bron, Kanale, Sink, Interceptors, Kanaalkeuzer, Sinkverwerker, Data-inname, Agentpyplyn , Transaksionele data-uitruil, Roetering en replisering, Waarom kanale?, Gebruik geval-Log aggregasie, Flume agent byvoeg, Hantering van 'n bedienerplaas, Data volume per agent, Voorbeeld wat 'n enkele node-flume-ontplooiing beskryf
HUE-inleiding, HUE-ekosisteem, Wat is HUE ?, HUE-werklike wêreldbeskouing, Voordele van HUE, Hoe om data op te laai in lêerblaaier ?, Sien die inhoud, Integreer gebruikers, Integreer HDFS, Grondbeginsels van HUE FRONTEND
IMPALA Oorsig: Doelwitte, Gebruikersbeskouing van Impala: Oorsig, Gebruikersbeskouing van Impala: SQL, Gebruikerbeskouing van Impala: Apache HBase, Impala-argitektuur, Impala-staatswinkel, Impala-katalogusdiens, Uitvoering vir navraaguitvoering, Vergelyking van Impala na Hive
Hadoop Toets Toets
Waarom toetsing belangrik is, Eenheidstoetsing, Integrasie toetsing, Prestasietoetsing, Diagnostiek, Nagtelike QA-toets, Normtoets en einde-tot-einde toetse, Funksionele toetsing, Sertifiseringstoets vrystelling, Sekuriteitstoetsing, Skaalbaarheidstoetsing, Ingebruikneming en ontmanteling van data nodes. Toets, betroubaarheidstoetsing , Vrystellingstoetsing
Rolle en verantwoordelikhede van Hadoop Testing Professional
Verstaan ​​die vereiste, die voorbereiding van die toetsingstoets, toetsgevalle, toetsdata, toetsbediepping, toetsuitvoering, defekverslagdoening, defek retest, daaglikse statusverslaglewering, toetsafhandeling, ETL toets in elke stadium (HDFS, HIVE, HBASE) laai die insette (logs / lêers / rekords, ens.) met behulp van sqoop / flume wat insluit, maar nie beperk is tot, dataverifikasie, versoening, gebruikersautorisering en verifikasie toetsing (groepe, gebruikers, voorregte ens.), rapporteer gebreke aan die ontwikkelingspan of bestuurder en bestuur hulle sluit, konsolideer al die gebreke en skep foutverslae, Validating new feature and issues in Core Hadoop.
Raamwerk genaamd MR Eenheid vir die toets van kaart-verminder programme
Rapporteer afwykings aan die ontwikkelingspan of bestuurder en bestuur hulle tot sluiting, konsolideer al die defekte en skep defekverslae. Verantwoordelik vir die skep van 'n toetsraamwerk genaamd MR-eenheid vir die toets van Kaart-Verminder programme.
Outomatiese toets met behulp van die OOZIE, Data validering met behulp van die navraag oplewing instrument.
Toetsplan vir HDFS-opgradering, Toets outomatisering en resultaat
Toetsplan Strategie en skryf Toets gevalle vir die toets van Hadoop Aansoek
Hoe om te installeer en te konfigureer
Ondersteuning vir werk en sertifisering
Cloudera Sertifisering Wenke en Voorligting en Mock Onderhoud Voorbereiding, Praktiese Ontwikkeling Wenke en Tegnieke
Hierdie opleidingskursus is ontwerp om jou te help om albei te verwyder Cloudera Spark and Hadoop Ontwikkelaar Sertifisering (CCA175) eksamen en Cloudera Certified Administrator vir Apache Hadoop (CCAH) eksamen. Die hele kursusse inhoud is in lyn met hierdie twee sertifiseringsprogramme en help u om hierdie sertifiseringseksamens met gemak te verwyder en die beste werk in die top-MNC's te kry.
As deel van hierdie opleiding werk jy op real-time projekte en opdragte wat enorme implikasies in die werklike wêreldbedryf het, sodat jy jou loopbaan moeiteloos kan volg.
Aan die einde van hierdie opleidingsprogram sal daar vasvrae wees wat die tipe vrae wat in die onderskeie sertifiseringseksamens gevra word, volkome weerspieël, en help jou om beter punte in die eksamen te behaal.
Sy Kursus Voltooi Sertifikaat sal toegeken word by die voltooiing van Projekwerk (op deskundige beoordeling) en op die punteleer van minstens 60% punte in die vasvra. Intellipaat sertifisering is goed erken in top 80 + MNCs soos Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware, ens.