Corso di formazione Big Data e Hadoop – Edureka

Il corso di formazione Big Data e Hadoop è progettato per fornire conoscenze e competenze per diventare uno sviluppatore Hadoop di successo. En el curso se cubrirá un conocimiento profundo de conceptos como File system distribuito 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, Carta geografica – Ridurre, 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.... guardiano dello zoo"guardiano dello 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...., eccetera.

Dopo aver completato il corso Big Data e Hadoop presso Edureka, dovrei essere in grado di:

• 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. Cosa c'è di più, permite a los usuarios acceder a los archivos desde distintas plataformas y dispositivos, promoviendo la colaboración y... Hadoop y el marco Riduci mappaMapReduce è un modello di programmazione progettato per elaborare e generare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni. Sviluppato da Google, Questo approccio suddivide il lavoro in attività più piccole, che sono distribuiti tra più nodi in un cluster. Ogni nodo elabora la sua parte e poi i risultati vengono combinati. Questo metodo consente di scalare le applicazioni e gestire enormi volumi di informazioni, essere fondamentali nel mondo dei Big Data....
• Configurar un grappoloUn cluster è un insieme di aziende e organizzazioni interconnesse che operano nello stesso settore o area geografica, e che collaborano per migliorare la loro competitività. Questi raggruppamenti consentono la condivisione delle risorse, Conoscenze e tecnologie, promuovere l'innovazione e la crescita economica. I cluster possono coprire una varietà di settori, Dalla tecnologia all'agricoltura, e sono fondamentali per lo sviluppo regionale e la creazione di posti di lavoro.... l'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... e FlumeFlume 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....
• Programma in MapReduce (sia MRv1 che MRv2)
• Impara a scrivere programmi MapReduce complessi
• Programa en FILATOYARN 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 MaialeEl 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. Cosa c'è di più, juegan un papel importante en la economía, proporcionando carne, cuero y otros productos derivados. Su inteligencia y comportamiento social también son... e AlveareHive è una piattaforma di social media decentralizzata che consente ai suoi utenti di condividere contenuti e connettersi con gli altri senza l'intervento di un'autorità centrale. Utilizza la tecnologia blockchain per garantire la sicurezza e la proprietà dei dati. A differenza di altri social network, Hive consente agli utenti di monetizzare i propri contenuti attraverso ricompense in criptovalute, che incoraggia la creazione e lo scambio attivo di informazioni....
• Mettere in pratica HBase, Integrazione MapReduce, utilizzo avanzato e indicizzazione avanzata
• Avere una buona conoscenza del servizio Zookeeper.
• Nuove funzionalità in Hadoop 2.0 – FILATO, Federazione Hadfs, Nodo dei nomiEl 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. Cosa c'è di più, 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
• Applicare le migliori pratiche per lo sviluppo e il debug di Hadoop
• Implementa un progetto Hadoop
• Lavora su un progetto di Big Data Analytics nella vita reale e ottieni un'esperienza pratica del progetto

Chi dovrebbe frequentare questo corso?

Questo corso è progettato per i professionisti che aspirano a una carriera in Big Data Analytics utilizzando il Framework Hadoop. Professionisti del software, professionisti dell'analisi, Sviluppatori ETL, capi progetto, I professionisti del test sono i principali beneficiari di questo corso. Anche altri professionisti che desiderano ottenere una solida base in Hadoop Architecture possono optare per questo corso.

Prerequisiti:

Alcuni dei prerequisiti per l'apprendimento di Hadoop includono esperienza pratica in Core Java e buone capacità analitiche per comprendere e applicare i concetti di Hadoop.. Edureka fornirà un corso complementare “Elementi essenziali di Java per Hadoop” a tutti i membri che si iscrivono alla formazione Hadoop. Questo corso ti aiuta a migliorare le tue abilità Java essenziali per scrivere programmi Map Reduce.

Lezioni:

• Le lezioni si tengono nei fine settimana. A seconda del tuo lotto, le tue lezioni dal vivo saranno il sabato o la domenica.
• Verso la fine del programma 8 settimane, sarà sottoposto a un progetto di formazione e 2 ore sul tuo esame online alla fine del corso.

Metà tempo, tempo pieno:

Part time

Durata:

Lezioni online: 30 ore, ci sarà 10 istruttori guidati da lezioni online interattive durante il corso. Ogni lezione durerà circa 3 ore e si svolgerà all'orario programmato del lotto scelto.

Ore di laboratorio: 40 ore, ogni lezione sarà seguita da compiti pratici che possono essere completati prima della lezione successiva. Edureka ti aiuterà a configurare una macchina virtuale sul tuo sistema per svolgere le pratiche.

Progetto: 20 ore, verso la fine del corso, lavorerai su un progetto in cui dovresti eseguire Big Data Analytics utilizzando Map Reduce, MAIALE, Hive e HBase.

Lotti successivi: