Big Data- und Hadoop-Schulung – Edureka

Der Big Data- und Hadoop-Schulungskurs soll Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, um ein erfolgreicher Hadoop-Entwickler zu werden. Im Kurs wird ein tiefgehendes Wissen über Konzepte wie behandelt Hadoop verteiltes DateisystemDas verteilte Hadoop-Dateisystem (HDFS) ist ein wichtiger Bestandteil des Hadoop-Ökosystems, Entwickelt, um große Datenmengen auf verteilte Weise zu speichern. HDFS ermöglicht skalierbare Speicherung und effizientes Datenmanagement, Aufteilen von Dateien in Blöcke, die über verschiedene Knoten repliziert werden. Dies gewährleistet die Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit, Erleichterung der Verarbeitung von Big Data in Big-Data-Umgebungen...., Hadoop-Cluster, Karte – Reduzieren, HbaseHBase ist eine NoSQL-Datenbank, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde, die in Clustern verteilt sind. Basierend auf dem Spaltenmodell, Ermöglicht einen schnellen, skalierbaren Zugriff auf Informationen. HBase lässt sich problemlos in Hadoop integrieren, Dies macht es zu einer beliebten Wahl für Anwendungen, die eine massive Datenspeicherung und -verarbeitung erfordern. Seine Flexibilität und Wachstumsfähigkeit machen es ideal für Big-Data-Projekte.... Tierpfleger"Tierpfleger" ist ein Simulationsvideospiel, das im 2001, in der die Spieler in die Rolle eines Zoowärters schlüpfen. Die Hauptaufgabe besteht darin, verschiedene Tierarten zu verwalten und zu pflegen, Sicherstellung Ihres Wohlbefindens und der Zufriedenheit der Besucher. Während des gesamten Spiels, Benutzer können ihren Zoo entwerfen und anpassen, Herausforderungen wie, den Lebensraum und die Gesundheit von Tieren...., etc.

Nach Abschluss des Big Data- und Hadoop-Kurses bei Edureka, Ich sollte in der Lage sein zu:

• Beherrschen Sie die Konzepte von Verteiltes DateisystemEin verteiltes Dateisystem (DFS) Ermöglicht die Speicherung und den Zugriff auf Daten auf mehreren Servern, Erleichterung der Verwaltung großer Informationsmengen. Diese Art von System verbessert die Verfügbarkeit und Redundanz, da Dateien an verschiedene Speicherorte repliziert werden, Reduzierung des Risikos von Datenverlusten. Was ist mehr, Ermöglicht Benutzern den Zugriff auf Dateien von verschiedenen Plattformen und Geräten aus, die Zusammenarbeit zu fördern und... Hadoop und das Framework Karte verkleinernMapReduce ist ein Programmiermodell, das entwickelt wurde, um große Datensätze effizient zu verarbeiten und zu generieren. Unterstützt von Google, Bei diesem Ansatz wird die Arbeit in kleinere Aufgaben aufgeteilt, die auf mehrere Knoten in einem Cluster verteilt sind. Jeder Knoten verarbeitet seinen Teil und dann werden die Ergebnisse kombiniert. Mit dieser Methode können Sie Anwendungen skalieren und große Informationsmengen verarbeiten, in der Welt von Big Data von grundlegender Bedeutung zu sein....
• Richten Sie ein ClusterEin Cluster ist eine Gruppe miteinander verbundener Unternehmen und Organisationen, die im selben Sektor oder geografischen Gebiet tätig sind, und die zusammenarbeiten, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Diese Gruppierungen ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Ressourcen, Wissen und Technologien, Förderung von Innovation und Wirtschaftswachstum. Cluster können sich über eine Vielzahl von Branchen erstrecken, Von der Technologie bis zur Landwirtschaft, und sind von grundlegender Bedeutung für die regionale Entwicklung und die Schaffung von Arbeitsplätzen.... die Hadoop
• Verstehen Sie die Techniken der Datenbeladung mit SqoopSqoop ist ein Open-Source-Tool, das entwickelt wurde, um den Datentransfer zwischen relationalen Datenbanken und dem Hadoop-Ökosystem zu erleichtern. Ermöglicht den Datenimport aus Systemen wie MySQL, PostgreSQL und Oracle zu HDFS, sowie den Export von Daten aus Hadoop in diese Datenbanken. Sqoop optimiert den Prozess durch Parallelisierung von Abläufen, Damit ist es eine effiziente Lösung für die... Ja GerinneFlume ist eine Open-Source-Software, die für die Datenerfassung und den Datentransport entwickelt wurde. Verwenden Sie einen flussbasierten Ansatz, Ermöglicht das Verschieben von Daten aus verschiedenen Quellen auf Speichersysteme wie Hadoop. Seine modulare und skalierbare Architektur erleichtert die Integration mit mehreren Datenquellen, Das macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die Verarbeitung und Analyse großer Informationsmengen in Echtzeit....
• Programm in MapReduce (sowohl MRv1 als auch MRv2)
• Lernen Sie, komplexe MapReduce-Programme zu schreiben
• Programmieren in GARNYARN ist ein Paketmanager für JavaScript, der die effiziente Installation und Verwaltung von Abhängigkeiten in Entwicklungsprojekten ermöglicht. Unterstützt von Facebook, Es zeichnet sich durch seine Schnelligkeit und Sicherheit im Vergleich zu anderen Managern aus. YARN verwendet ein Cache-System, um Installationen zu optimieren, und stellt eine Sperrdatei bereit, um die Konsistenz der Abhängigkeitsversionen in verschiedenen Entwicklungsumgebungen zu gewährleisten.... (MRv2)
• Führen Sie Datenanalysen mit durch SchweinDas Schwein, ein domestiziertes Säugetier aus der Familie der Suidae, Es ist bekannt für seine Vielseitigkeit in der Landwirtschaft und Lebensmittelproduktion. In Asien beheimatet, Seine Züchtung hat sich über die ganze Welt verbreitet. Schweine sind Allesfresser und haben eine hohe Anpassungsfähigkeit an verschiedene Lebensräume. Was ist mehr, spielen eine wichtige Rolle in der Wirtschaft, Bereitstellung von Fleisch, Leder und andere abgeleitete Produkte. Ihre Intelligenz und ihr Sozialverhalten sind auch ... Ja BienenstockHive ist eine dezentrale Social-Media-Plattform, die es ihren Nutzern ermöglicht, Inhalte zu teilen und sich mit anderen zu verbinden, ohne dass eine zentrale Behörde eingreifen muss. Verwendet die Blockchain-Technologie, um die Datensicherheit und das Eigentum zu gewährleisten. Im Gegensatz zu anderen sozialen Netzwerken, Hive ermöglicht es Nutzern, ihre Inhalte durch Krypto-Belohnungen zu monetarisieren, die die Schaffung und den aktiven Austausch von Informationen fördert....
• HBase in die Praxis umsetzen, MapReduce-Integration, erweiterte Nutzung und erweiterte Indizierung
• Haben Sie gute Kenntnisse des Zookeeper-Service.
• Neue Funktionen in Hadoop 2.0 – GARN, Hadfs-Föderation, NameNode (NameNode)Der NameNode ist eine grundlegende Komponente des verteilten Dateisystems Hadoop (HDFS). Seine Hauptfunktion besteht darin, die Metadaten der Dateien zu verwalten und zu speichern, z. B. die Position im Cluster und die Größe. Was ist mehr, Koordiniert den Datenzugriff und stellt die Systemintegrität sicher. Ohne den NameNode, Der HDFS-Betrieb wäre stark beeinträchtigt, Da es als Master in der verteilten Speicherarchitektur fungiert.... Hohe Verfügbarkeit
• Anwenden von Best Practices für Hadoop-Entwicklung und -Debugging
• Implementieren Sie ein Hadoop-Projekt
• Arbeiten Sie an einem realen Projekt zu Big Data Analytics und sammeln Sie praktische Projekterfahrung

Wer sollte an diesem Kurs teilnehmen?

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die eine Karriere in Big Data Analytics mit dem Hadoop Framework anstreben. Software-Profis, Analytics-Experten, ETL-Entwickler, Projektmanager, Testprofis sind die Hauptnutznießer dieses Kurses. Andere Fachleute, die eine solide Grundlage in der Hadoop-Architektur erwerben möchten, können sich ebenfalls für diesen Kurs entscheiden.

Voraussetzungen:

Zu den Voraussetzungen für das Erlernen von Hadoop gehören praktische Erfahrung in Core Java und gute analytische Fähigkeiten, um die Konzepte in Hadoop zu verstehen und anzuwenden.. Edureka wird einen ergänzenden Kurs anbieten „Java Essentials für Hadoop“ an alle Mitglieder, die sich für Hadoop-Schulungen anmelden. Dieser Kurs hilft Ihnen, Ihre Java-Kenntnisse zu verbessern, die für das Schreiben von Map Reduce-Programmen erforderlich sind.

Unterricht:

• Der Unterricht findet am Wochenende statt. Je nach Charge, deine Live-Klassen finden samstags oder sonntags statt.
• Gegen Ende des Programms 8 Wochen, wird ein Trainingsprojekt absolvieren und 2 Stunden auf Ihrer Online-Prüfung am Ende des Kurses.

Halbzeit, Vollzeit:

Teilzeit

Dauer:

Online-Unterricht: 30 Stunden, es wird____geben 10 Lehrer, die während des gesamten Kurses von interaktiven Online-Kursen geleitet werden. Jede Klasse dauert ungefähr 3 Stunden und findet zum geplanten Zeitpunkt des von Ihnen gewählten Batches statt.

Laborzeiten: 40 Std, auf jede Klasse folgen praktische Aufgaben, die vor der nächsten Klasse abgeschlossen werden können. Edureka hilft Ihnen bei der Konfiguration einer virtuellen Maschine auf Ihrem System, um die Übungen durchzuführen.

Projekt: 20 Std, gegen Ende des Kurses, Sie arbeiten an einem Projekt, bei dem von Ihnen erwartet wird, Big Data Analytics mit Map Reduce durchzuführen, SCHWEIN, Bienenstock und HBase.

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