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, HbaseO HBase é um banco de dados NoSQL projetado para lidar com grandes volumes de dados distribuídos em clusters. Com base no modelo de coluna, Permite acesso rápido e dimensionável às informações. O HBase se integra facilmente ao Hadoop, tornando-o uma escolha popular para aplicativos que exigem armazenamento e processamento massivos de dados. Sua flexibilidade e capacidade de crescimento o tornam ideal para projetos de big data.... Funcionário do zoológico"Funcionário do zoológico" é um videogame de simulação lançado em 2001, onde os jogadores assumem o papel de um tratador. A principal missão é gerenciar e cuidar de várias espécies de animais, garantindo o seu bem-estar e a satisfação dos visitantes. Ao longo do jogo, Os usuários podem projetar e personalizar seu zoológico, enfrentando desafios, incluindo alimentos, o habitat e a saúde dos animais...., 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 MapReduceO MapReduce é um modelo de programação projetado para processar e gerar grandes conjuntos de dados com eficiência. Desenvolvido pelo Google, Essa abordagem divide o trabalho em tarefas menores, que são distribuídos entre vários nós em um cluster. Cada nó processa sua parte e, em seguida, os resultados são combinados. Esse método permite dimensionar aplicativos e lidar com grandes volumes de informações, sendo fundamental no mundo do Big Data....
- Configurar um 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 é uma ferramenta de código aberto concebida para facilitar a transferência de dados entre bases de dados relacionais e o ecossistema Hadoop. Permite a importação de dados de sistemas como MySQL, PostgreSQL e Oracle para o HDFS, assim como a exportação de dados do Hadoop para estas bases de dados. O Sqoop otimiza o processo através da paralelização das operações, o que o torna numa solução eficiente para o.... e FlumeFlume é um software de código aberto projetado para a recolha e transporte de dados. Utiliza uma abordagem baseada em fluxos, o que permite mover dados de várias fontes para sistemas de armazenamento como o Hadoop. Su arquitetura 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 é um gestor de pacotes para JavaScript que permite a instalação e gestão eficiente de dependências em projetos de desenvolvimento. Desenvolvido pelo Facebook, destaca-se pela sua rapidez e segurança em comparação com outros gestores. O YARN utiliza um sistema de cache para optimizar as instalações e fornece um arquivo de bloqueio para garantir a consistência das versões das dependências em diferentes ambientes de desenvolvimento.... (MRv2)
- Realice análisis de datos con PorcoO Porco, um mamífero domesticado da família Suidae, É conhecida por sua versatilidade na agricultura e produção de alimentos. Nativo da Ásia, Sua criação se espalhou por todo o mundo. Os porcos são onívoros e têm alta capacidade de adaptação a vários habitats. O que mais, desempenham um papel importante na economia, Fornecimento de carne, couro e outros produtos derivados. Sua inteligência e comportamento social também são ... 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, Nó de nomeEl 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 afetado, uma vez que atua como o mestre na arquitetura de armazenamento distribuído.... 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:
Data de início: 2 Julho 2016
