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Le cours de formation Big Data Hadoop d'Edureka est organisé par des experts de l'industrie Hadoop et couvre une connaissance approfondie des outils Big Data et de l'écosystème Hadoop tels que HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume et Sqoop. Tout au long de cette formation Hadoop en ligne animée par un instructeur, vous travaillerez sur des cas d'utilisation réels de l'industrie dans les domaines de la vente au détail, des médias sociaux, de l'aviation, du tourisme et de la finance à l'aide du laboratoire cloud d'Edureka.
À PROPOS DE LA FORMATION HADOOP
Hadoop est un projet Apache (c'est-à-dire un logiciel open source) de stockage et de traitement de Big Data. Hadoop stocke le Big Data de manière distribuée et tolérante aux pannes sur du matériel standard. Les outils Hadoop sont ensuite utilisés pour effectuer des traitements de données en parallèle via HDFS (Hadoop Distributed File System). Alors que les organisations ont réalisé les avantages de Big Data Analytics, il existe une forte demande pour les professionnels du Big Data et de Hadoop. Les entreprises recherchent des experts Big data et Hadoop connaissant l'écosystème Hadoop et les meilleures pratiques sur HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop & Flume. La formation Edureka Hadoop est conçue pour faire de vous un professionnel certifié du Big Data en vous offrant une formation pratique riche sur l'écosystème Hadoop.
QUELS SONT LES OBJECTIFS DE NOTRE COURS EN LIGNE BIG DATA HADOOP ?
La formation de certification Big Data Hadoop est conçue par des experts du secteur pour faire de vous un professionnel certifié du Big Data. Le cours Big Data Hadoop offre : Une connaissance approfondie du Big Data et de Hadoop, y compris HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator) et MapReduce Une connaissance approfondie de divers outils trouvés dans l'écosystème Hadoop tels que Pig, Hive , Sqoop, Flume, Oozie et HBase La possibilité d'ingérer des données dans HDFS à l'aide de Sqoop & Flume, et d'analyser ces grands ensembles de données stockés dans HDFS L'exposition à de nombreux projets basés sur l'industrie du monde réel à exécuter sur les projets CloudLab d'Edureka qui sont de nature diverse couvrant divers ensembles de données de plusieurs domaines tels que la banque, les télécommunications, les médias sociaux, l'assurance,
COMPRENDRE LE BIG DATA ET HADOOP. Objectifs d'apprentissage : dans ce module, vous comprendrez ce qu'est le Big Data, les limites des solutions traditionnelles aux problèmes de Big Data, comment Hadoop résout ces problèmes de Big Data, l'écosystème Hadoop, l'architecture Hadoop, HDFS, l'anatomie de la lecture et de l'écriture de fichiers et comment MapReduce œuvres. Sujets : Introduction aux défis du Big Data et Aperçu du Big Data Limitations et solutions de contournement du Big Data Architecture et caractéristiques Hadoop Écosystème Hadoop Hadoop 2.x Aperçu des principaux composants Stockage Hadoop : Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) Traitement Hadoop : Framework MapReduce Différentes distributions Hadoop En savoir plus syllabus livré dans votre boîte de réception Télécharger le programme
ARCHITECTURE HADOOP ET HDFS. Objectifs d'apprentissage : dans ce module, vous apprendrez l'architecture du cluster Hadoop, les fichiers de configuration importants du cluster Hadoop, les techniques de chargement de données à l'aide de Sqoop et Flume, et comment configurer un cluster Hadoop à nœud unique et à nœuds multiples. Sujets : Aperçu de l'architecture de cluster Hadoop 2.x Aperçu de la fédération et de l'architecture haute disponibilité Cluster Hadoop de production typique Modes de cluster Hadoop Commandes shell communes Hadoop Fichiers de configuration de l'aperçu Hadoop 2.x Configuration d'un cluster à nœud unique et d'un cluster à plusieurs nœuds Administration Hadoop de base. Cliquez sur le bouton "aller au cours" pour en savoir plus sur edureka !
CADRE HADOOP MAPREDUCE. Objectifs d'apprentissage : dans ce module, vous comprendrez parfaitement le framework Hadoop MapReduce, comment MapReduce fonctionne sur les données stockées dans HDFS. Vous apprendrez également les concepts avancés de MapReduce tels que Input Splits, Combiner & Partitioner. Sujets : Méthode traditionnelle vs méthode MapReduce Pourquoi MapReduce Aperçu Composants YARN Architecture YARN Architecture YARN MapReduce Flux d'exécution de l'application YARN Aperçu du programme MapReduce Anatomie Divisions d'entrée, relation entre les divisions d'entrée et les blocs HDFS MapReduce : Fusionner et partitionner Démo de l'ensemble de données de soins de santé Démo de l'ensemble de données météo . Cliquez sur le bouton "aller au cours" pour en savoir plus sur edureka !
CARTE HADOOP AVANCÉE. Objectifs d'apprentissage : Dans ce module, vous apprendrez les concepts avancés de MapReduce tels que les compteurs, le cache distribué, MRunit, Union Reduce, le format d'entrée personnalisé, le format d'entrée de flux et l'analyse XML. Sujets : Compteurs Cache distribué MRunit Réduire l'aperçu de la jointure Format d'entrée personnalisé Aperçu de la séquence Format d'entrée Analyse de fichier XML à l'aide de MapReduce . Cliquez sur le bouton "aller au cours" pour en savoir plus sur edureka !
Les sessions dirigées par un instructeur répondront à toutes vos préoccupations en temps réel.
Accès illimité au référentiel d'apprentissage en ligne du cours.
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Dans chaque cours, vous aurez des tâches pratiques qui vous aideront à appliquer les concepts enseignés.
Bonjour, comment puis-je vous aider? Un cours vous intéresse ? A propos de quel sujet ?
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