Formation Big Data et Hadoop – Edureka

La formation Big Data et Hadoop est conçue pour fournir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir un développeur Hadoop performant. En el curso se cubrirá un conocimiento profundo de conceptos como Système de fichiers distribué HadoopEl Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) es una parte fundamental del ecosistema Hadoop, diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. HDFS permite el almacenamiento escalable y la gestión eficiente de datos, dividiendo archivos en bloques que se replican en diferentes nodos. Esto asegura la disponibilidad y la resistencia ante fallos, facilitando el procesamiento de datos masivos en entornos de big data...., Cluster Hadoop, Carte – Réduire, HbaseHBase es una base de datos NoSQL diseñada para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. Basada en el modelo de columnas, permite un acceso rápido y escalable a la información. HBase se integra fácilmente con Hadoop, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren almacenamiento y procesamiento de datos masivos. Su flexibilidad y capacidad de crecimiento la hacen ideal para proyectos de big data.... gardien de zoo"gardien de zoo" es un videojuego de simulación lanzado en 2001, donde los jugadores asumen el rol de un cuidador de zoológico. La misión principal consiste en gestionar y cuidar diversas especies de animales, asegurando su bienestar y la satisfacción de los visitantes. A lo largo del juego, los usuarios pueden diseñar y personalizar su zoológico, enfrentando desafíos que incluyen la alimentación, el hábitat y la salud de los animales...., etc.

Après avoir terminé le cours Big Data et Hadoop chez Edureka, Je devrais être capable de:

• Domine los conceptos del sistema de archivos distribuidoUn sistema de archivos distribuido (DFS) permite el almacenamiento y acceso a datos en múltiples servidores, facilitando la gestión de grandes volúmenes de información. Este tipo de sistema mejora la disponibilidad y la redundancia, ya que los archivos se replican en diferentes ubicaciones, lo que reduce el riesgo de pérdida de datos. En outre, permite a los usuarios acceder a los archivos desde distintas plataformas y dispositivos, promoviendo la colaboración y... Hadoop y el marco CarteRéduireMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del Big Data....
• Configurar un grappeUn clúster es un conjunto de empresas y organizaciones interconectadas que operan en un mismo sector o área geográfica, y que colaboran para mejorar su competitividad. Estos agrupamientos permiten compartir recursos, conocimientos y tecnologías, fomentando la innovación y el crecimiento económico. Los clústeres pueden abarcar diversas industrias, desde tecnología hasta agricultura, y son fundamentales para el desarrollo regional y la creación de empleo.... le Hadoop
• Comprender las técnicas de carga de datos usando SqoopSqoop es una herramienta de código abierto diseñada para facilitar la transferencia de datos entre bases de datos relacionales y el ecosistema Hadoop. Permite la importación de datos desde sistemas como MySQL, PostgreSQL y Oracle a HDFS, así como la exportación de datos desde Hadoop a estas bases de datos. Sqoop optimiza el proceso mediante la paralelización de las operaciones, lo que lo convierte en una solución eficiente para el... Oui BuseFlume es un software de código abierto diseñado para la recolección y transporte de datos. Utiliza un enfoque basado en flujos, lo que permite mover datos de diversas fuentes hacia sistemas de almacenamiento como Hadoop. Su arquitectura modular y escalable facilita la integración con múltiples orígenes de datos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real....
• Programme dans MapReduce (à la fois MRv1 et MRv2)
• Apprendre à écrire des programmes MapReduce complexes
• Programa en FILYARN es un gestor de paquetes para JavaScript que permite la instalación y gestión eficiente de dependencias en proyectos de desarrollo. Desarrollado por Facebook, se caracteriza por su rapidez y seguridad en comparación con otros gestores. YARN utiliza un sistema de caché para optimizar las instalaciones y proporciona un archivo de bloqueo para garantizar la consistencia de las versiones de las dependencias en diferentes entornos de desarrollo.... (MRv2)
• Realice análisis de datos con PorcEl cerdo, un mamífero domesticado de la familia Suidae, es conocido por su versatilidad en la agricultura y la producción de alimentos. Originario de Asia, su cría se ha extendido por todo el mundo. Los cerdos son omnívoros y poseen una alta capacidad de adaptación a diversos hábitats. En outre, juegan un papel importante en la economía, proporcionando carne, cuero y otros productos derivados. Su inteligencia y comportamiento social también son... Oui RucheHive es una plataforma de redes sociales descentralizada que permite a sus usuarios compartir contenido y conectar con otros sin la intervención de una autoridad central. Utiliza tecnología blockchain para garantizar la seguridad y la propiedad de los datos. A diferencia de otras redes sociales, Hive permite a los usuarios monetizar su contenido a través de recompensas en criptomonedas, lo que fomenta la creación y el intercambio activo de información....
• Mettre HBase en pratique, Intégration MapReduce, utilisation avancée et indexation avancée
• Avoir une bonne connaissance du service Zookeeper.
• Nouvelles fonctionnalités dans Hadoop 2.0 – FIL, Fédération Hadfs, NameNodeEl NameNode es un componente fundamental del sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS). Su función principal es gestionar y almacenar la metadata de los archivos, como su ubicación en el clúster y el tamaño. En outre, coordina el acceso a los datos y asegura la integridad del sistema. Sin el NameNode, el funcionamiento de HDFS se vería gravemente afectado, ya que actúa como el maestro en la arquitectura del almacenamiento distribuido.... High Availability
• Appliquer les meilleures pratiques pour le développement et le débogage Hadoop
• Mettre en œuvre un projet Hadoop
• Travaillez sur un projet réel sur Big Data Analytics et obtenez une expérience de projet pratique

Qui devrait suivre ce cours?

Ce cours est conçu pour les professionnels aspirant à une carrière dans le Big Data Analytics en utilisant le framework Hadoop. Professionnels du logiciel, professionnels de l'analytique, Développeurs ETL, chefs de projet, Les professionnels des tests sont les principaux bénéficiaires de ce cours. D'autres professionnels qui souhaitent acquérir une base solide en Hadoop Architecture peuvent également opter pour ce cours.

Conditions préalables:

Certaines des conditions préalables à l'apprentissage d'Hadoop incluent une expérience pratique de Core Java et de bonnes compétences analytiques pour comprendre et appliquer les concepts d'Hadoop.. Edureka offrira un cours complémentaire “Java Essentials pour Hadoop” à tous les membres qui s'inscrivent à la formation Hadoop. Ce cours vous aide à améliorer vos compétences Java essentielles à l'écriture de programmes Map Reduce.

Cours:

• Les cours ont lieu le week-end. Selon votre lot, vos cours en direct seront les samedis ou dimanches.
• Vers la fin du programme 8 semaines, fera l'objet d'un projet de formation et 2 heures sur votre examen en ligne à la fin du cours.

Mi-temps, temps complet:

Temps partiel

Durée:

Classes en ligne: 30 heures, aura 10 instructeurs dirigés par des cours en ligne interactifs tout au long du cours. Chaque cours durera environ 3 heures et aura lieu à l'heure prévue du lot que vous choisissez.

Heures de laboratoire: 40 Heures, chaque cours sera suivi de travaux pratiques qui peuvent être complétés avant le prochain cours. Edureka vous aidera à configurer une machine virtuelle sur votre système pour effectuer les pratiques.

Projet: 20 Heures, vers la fin du cours, vous travaillerez sur un projet où vous devrez effectuer des analyses de données volumineuses à l'aide de Map Reduce, COCHON, Ruche et HBase.

Prochains lots: