Il corso di formazione Big Data e Hadoop è progettato per fornire conoscenze e competenze per diventare uno sviluppatore Hadoop di successo. En el corso se cubrirá un conocimiento profundo de conceptos como File system distribuito HadoopIl Sistema di File Distribuito di 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 è un database NoSQL progettato per gestire grandi volumi di dati distribuiti in cluster. In base al modello a colonne, Consente un accesso rapido e scalabile alle informazioni. HBase si integra facilmente con Hadoop, il che lo rende una scelta popolare per le applicazioni che richiedono un'elevata quantità di archiviazione ed elaborazione dei dati. La sua flessibilità e capacità di crescita lo rendono ideale per i progetti di big data.... guardiano dello zoo"guardiano dello zoo" è un videogioco di simulazione rilasciato in 2001, dove i giocatori assumono il ruolo di un custode dello zoo. La missione principale consiste nel gestire e prendersi cura di diverse specie di animali, assicurando il loro benessere e la soddisfazione dei visitatori. Nel corso del gioco, gli utenti possono progettare e personalizzare il loro zoo, affrontando sfide che includono l'alimentazione, l'habitat e la salute degli animali...., eccetera.
Dopo aver completato il corso Big Data e Hadoop presso Edureka, dovrei essere in grado di:
- Domine los conceptos del sistema di file distribuitoUn sistema di file distribuito (DFS) permette la memorizzazione e l'accesso ai dati su più server, facilitando la gestione di grandi volumi di informazioni. Questo tipo di sistema migliora la disponibilità e la ridondanza, poiché i file vengono replicati in diverse posizioni, il che riduce il rischio di perdita di dati. Cosa c'è di più, permette agli utenti di accedere ai file da diverse piattaforme e dispositivi, promuovendo la collaborazione e... 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 è uno strumento open source progettato per facilitare il trasferimento di dati tra database relazionali e l'ecosistema Hadoop. Permette l'importazione di dati da sistemi come MySQL, PostgreSQL e Oracle in HDFS, così come l'esportazione di dati da Hadoop verso questi database. Sqoop ottimizza il processo tramite la parallelizzazione delle operazioni, il che lo rende una soluzione efficiente per il.... 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 è un gestore di pacchetti per JavaScript che consente l'installazione e la gestione efficiente delle dipendenze nei progetti di sviluppo. Sviluppato da Facebook, Si caratterizza per la sua velocità e sicurezza rispetto ad altri gestori. YARN utilizza un sistema di cache per ottimizzare le installazioni e fornisce un file di blocco per garantire la coerenza delle versioni delle dipendenze tra i diversi ambienti di sviluppo.... (MRv2)
- Realice análisis de datos con MaialeIl maiale, un mammifero addomesticato della famiglia dei Suidi, È noto per la sua versatilità in agricoltura e nella produzione alimentare. Originario dell'Asia, Il suo allevamento si è diffuso in tutto il mondo. I maiali sono onnivori e hanno un'elevata capacità di adattarsi a vari habitat. Cosa c'è di più, svolgono un ruolo importante nell'economia, Fornitura di carne, cuoio e altri prodotti derivati. Anche la loro intelligenza e il loro comportamento sociale sono ... 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 nomiIl NameNode è un componente fondamentale del file system distribuito di Hadoop (HDFS). La sua funzione principale è gestire e archiviare i metadati dei file, come la loro posizione nel cluster e le dimensioni. Cosa c'è di più, Coordina l'accesso ai dati e garantisce l'integrità del sistema. Senza il NameNode, Il funzionamento di HDFS sarebbe gravemente compromesso, in quanto agisce come master nell'architettura dell'archiviazione distribuita.... 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:
Data d'inizio: 2 luglio 2016
