Curso de treinamento de Big Data e Hadoop – Edureka

O curso de treinamento de Big Data e Hadoop é projetado para fornecer conhecimento e habilidades para se tornar um desenvolvedor de Hadoop de sucesso. En el curso se cubrirá un conocimiento profundo de conceptos como Sistema de arquivos distribuídos 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...., Hadoop Cluster, Mapa – Reduzir, 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.... Funcionário do zoológico"Funcionário do zoológico" 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. Ao longo do jogo, los usuarios pueden diseñar y personalizar su zoológico, enfrentando desafíos que incluyen la alimentación, el hábitat y la salud de los animales...., etc.

Depois de concluir o curso de Big Data e Hadoop na Edureka, Eu deveria ser capaz de:

• Domine los conceptos del Sistema de arquivos distribuídoUm sistema de arquivos distribuído (DFS) Permite armazenamento e acesso a dados em vários servidores, facilitando o gerenciamento de grandes volumes de informações. Esse tipo de sistema melhora a disponibilidade e a redundância, à medida que os arquivos são replicados para locais diferentes, Reduzindo o risco de perda de dados. O que mais, Permite que os usuários acessem arquivos de diferentes plataformas e dispositivos, promovendo colaboração e... Hadoop y el marco MapReduceMapReduce 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 cachoUm cluster é um conjunto de empresas e organizações interconectadas que operam no mesmo setor ou área geográfica, e que colaboram para melhorar sua competitividade. Esses agrupamentos permitem o compartilhamento de recursos, Conhecimentos e tecnologias, Promover a inovação e o crescimento económico. Os clusters podem abranger uma variedade de setores, Da tecnologia à agricultura, e são fundamentais para o desenvolvimento regional e a criação de empregos.... o 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....
• Programa no MapReduce (MRv1 e MRv2)
• Aprenda a escrever programas complexos de MapReduce
• Programa en FIOYARN 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 PorcoEl 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. O que mais, juegan un papel importante en la economía, proporcionando carne, cuero y otros productos derivados. Su inteligencia y comportamiento social también son... e ColmeiaHive é uma plataforma de mídia social descentralizada que permite que seus usuários compartilhem conteúdo e se conectem com outras pessoas sem a intervenção de uma autoridade central. Usa a tecnologia blockchain para garantir a segurança e a propriedade dos dados. Ao contrário de outras redes sociais, O Hive permite que os usuários monetizem seu conteúdo por meio de recompensas criptográficas, que incentiva a criação e a troca ativa de informações ....
• Colocando o HBase em prática, Integração com MapReduce, uso avançado e indexação avançada
• Tenha um bom conhecimento do serviço Zookeeper.
• Novos recursos no Hadoop 2.0 – FIO, Federação 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. O que mais, 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
• Aplicar as práticas recomendadas para o desenvolvimento e depuração do Hadoop
• Implementar um projeto Hadoop
• Trabalhe em um projeto real de Big Data Analytics e obtenha experiência prática em projetos

Quem deve frequentar este curso?

Este curso é destinado a profissionais que aspiram a uma carreira em Big Data Analytics usando o Hadoop Framework. Profissionais de software, profissionais de analítica, Desenvolvedores ETL, gerentes de projeto, Profissionais de teste são os principais beneficiários deste curso. Outros profissionais que desejam obter uma base sólida em Arquitetura Hadoop também podem optar por este curso.

Pré-requisitos:

Alguns dos pré-requisitos para aprender Hadoop incluem experiência prática em Core Java e boas habilidades analíticas para entender e aplicar os conceitos em Hadoop.. Edureka ministrará um curso complementar “Java Essentials para Hadoop” a todos os membros que se inscreverem para o treinamento Hadoop. Este curso ajuda você a melhorar suas habilidades em Java, essenciais para escrever programas de redução de mapa.

Lições:

• As aulas são ministradas nos finais de semana. Dependendo do seu lote, suas aulas ao vivo serão aos sábados ou domingos.
• Perto do final do programa 8 semanas, passará por um projeto de treinamento e 2 horas em seu exame online no final do curso.

Meio tempo, tempo completo:

Tempo parcial

Duração:

Aulas online: 30 horas, haverá 10 instrutores liderados por aulas online interativas ao longo do curso. Cada aula vai durar aproximadamente 3 horas e ocorrerá no horário programado do lote que você escolher.

Horário de laboratório: 40 horas, cada aula será seguida por tarefas práticas que podem ser concluídas antes da próxima aula. Edureka irá ajudá-lo a configurar uma máquina virtual em seu sistema para realizar as práticas.

Projeto: 20 horas, no final do curso, você trabalhará em um projeto em que deverá realizar análises de Big Data usando Map Reduce, PORCO, Hive y HBase.

Próximos lotes: