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. Le cours couvrira une connaissance approfondie de concepts tels que Système de fichiers distribué HadoopLe système de fichiers distribué de Hadoop (HDFS) est une partie fondamentale de l'écosystème Hadoop, conçu pour stocker de grands volumes de données de manière distribuée. HDFS permet un stockage évolutif et une gestion efficace des données, en divisant les fichiers en blocs qui sont répliqués sur différents nœuds. Cela assure la disponibilité et la résistance aux pannes, facilitant le traitement de données massives dans des environnements de big data...., Cluster Hadoop, Carte – Réduire, HbaseHBase est une base de données NoSQL conçue pour gérer de grands volumes de données distribuées dans des clusters. Basée sur le modèle en colonnes, permet un accès rapide et évolutif à l'information. HBase s'intègre facilement avec Hadoop, ce qui en fait une option populaire pour les applications nécessitant le stockage et le traitement de grandes quantités de données. Sa flexibilité et sa capacité de croissance la rendent idéale pour les projets de big data.... gardien de zoo"gardien de zoo" est un jeu vidéo de simulation lancé en 2001, où les joueurs assument le rôle d'un gardien de zoo. La mission principale consiste à gérer et à prendre soin de diverses espèces d'animaux, en veillant à leur bien-être et à la satisfaction des visiteurs. Tout au long du jeu, les utilisateurs peuvent concevoir et personnaliser leur zoo, en affrontant des défis incluant l'alimentation, l'habitat et la santé des animaux...., etc.

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

• Maîtrisez les concepts de système de fichiers distribuéUn système de fichiers distribué (DFS) permet le stockage et l'accès aux données sur plusieurs serveurs, facilitant la gestion de grands volumes d'informations. Ce type de système améliore la disponibilité et la redondance, car les fichiers sont répliqués à différents endroits, ce qui réduit le risque de perte de données. En outre, permet aux utilisateurs d'accéder aux fichiers depuis différentes plateformes et appareils, favorisant la collaboration et.... Hadoop et le framework CarteRéduireMapReduce est un modèle de programmation conçu pour traiter et générer efficacement de grands ensembles de données. Propulsé par Google, Cette approche décompose le travail en tâches plus petites, qui sont répartis entre plusieurs nœuds d’un cluster. Chaque nœud traite sa partie, puis les résultats sont combinés. Cette méthode vous permet de faire évoluer les applications et de gérer d’énormes volumes d’informations, fondamental dans le monde du Big Data....
• Configurer un grappeUn cluster est un ensemble d’entreprises et d’organisations interconnectées qui opèrent dans le même secteur ou la même zone géographique, et qui collaborent pour améliorer leur compétitivité. Ces regroupements permettent le partage des ressources, Connaissances et technologies, favoriser l’innovation et la croissance économique. Les grappes peuvent couvrir une variété d’industries, De la technologie à l’agriculture, et sont fondamentaux pour le développement régional et la création d’emplois.... le Hadoop
• Comprendre les techniques de chargement de données en utilisant SqoopSqoop est un outil open source conçu pour faciliter le transfert de données entre les bases de données relationnelles et l'écosystème Hadoop. Permet l'importation de données à partir de systèmes tels que MySQL, PostgreSQL et Oracle vers HDFS, ainsi que l'exportation de données depuis Hadoop vers ces bases de données. Sqoop optimise le processus grâce à la parallélisation des opérations, ce qui en fait une solution efficace pour le... Oui BuseFlume est un logiciel open source conçu pour la collecte et le transport de données. Il utilise une approche basée sur les flux, ce qui permet de transférer des données de diverses sources vers des systèmes de stockage tels que Hadoop. Son architecture modulaire et évolutive facilite l'intégration avec de multiples sources de données, ce qui en fait un outil précieux pour le traitement et l'analyse de grands volumes d'informations en temps réel....
• Programme dans MapReduce (à la fois MRv1 et MRv2)
• Apprendre à écrire des programmes MapReduce complexes
• Programmer en FILYARN est un gestionnaire de paquets pour JavaScript qui permet l'installation et la gestion efficace des dépendances dans les projets de développement. Développé par Facebook, Il se caractérise par sa rapidité et sa sécurité par rapport à d'autres gestionnaires. YARN utilise un système de cache pour optimiser les installations et fournit un fichier de verrouillage pour garantir la cohérence des versions des dépendances dans différents environnements de développement.... (MRv2)
• Réalisez des analyses de données avec PorcLe cochon, un mammifère domestiqué de la famille des Suidés, est connu pour sa polyvalence dans l'agriculture et la production alimentaire. Originaire d'Asie, son élevage s'est étendu dans le monde entier. Les cochons sont omnivores et possèdent une grande capacité d'adaptation à divers habitats. En outre, ils jouent un rôle important dans l'économie, fournissant de la viande, du cuir et d'autres produits dérivés. Leur intelligence et leur comportement social sont également... Oui RucheHive est une plateforme de réseaux sociaux décentralisée qui permet à ses utilisateurs de partager du contenu et de se connecter avec d'autres sans l'intervention d'une autorité centrale. Elle utilise la technologie blockchain pour garantir la sécurité et la propriété des données. Contrairement à d'autres réseaux sociaux, Hive permet aux utilisateurs de monétiser leur contenu via des récompenses en cryptomonnaies, ce qui favorise la création et l'échange actif d'informations....
• 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, NameNodeLe NameNode est un composant fondamental du système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). Sa fonction principale est de gérer et de stocker les métadonnées des fichiers, comme leur emplacement dans le cluster et leur taille. En outre, Il coordonne l'accès aux données et assure l'intégrité du système. Sans le NameNode, le fonctionnement de HDFS serait gravement affecté, puisqu'il agit comme le maître dans l'architecture de stockage distribué.... Haute Disponibilité
• 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: