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Virtueller Kurs von:Edureka |
Das Apache Spark- und Scala-Zertifizierungstraining soll Sie auf die Cloudera Hadoop- und Spark-Entwicklerzertifizierungsprüfung (CCA175) vorbereiten. Sie erhalten fundierte Kenntnisse über Apache Spark und das Spark-Ökosystem, einschließlich Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib und Spark Streaming. Sie erhalten fundierte Kenntnisse über die Programmiersprache Scala, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX und Nachrichtensysteme wie Kafka.
ÜBER DEN APACHE SPARK UND SCALA ONLINE-KURS
Der Apache Spark-Zertifizierungskurs soll Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten vermitteln, um ein erfolgreicher Big Data- und Spark-Entwickler zu werden. Diese Schulung hilft Ihnen, die CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175)-Prüfung zu bestehen. Sie verstehen die Grundlagen von Big Data und Hadoop. Sie erfahren, wie Spark die In-Memory-Datenverarbeitung ermöglicht und viel schneller läuft als Hadoop MapReduce. Sie lernen auch RDD, Spark SQL für strukturierte Verarbeitung und verschiedene von Spark angebotene APIs wie Spark Streaming und Spark MLlib kennen. Dieser Kurs ist ein wesentlicher Bestandteil der Karriere eines Big Data-Entwicklers. Es werden auch grundlegende Konzepte wie das Erfassen von Daten mit Flume, das Laden von Daten mit Sqoop, ein Messaging-System wie Kafka usw. behandelt.
WAS SIND DIE ZIELE UNSERER SPARK-ONLINE-SCHULUNGEN?
Das Spark-Zertifizierungstraining wurde von Branchenexperten entwickelt, um Sie zu einem zertifizierten Spark-Entwickler zu machen. Der Spark Scala-Kurs bietet: Überblick über Big Data und Hadoop, einschließlich HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Another Resource Negotiator) Umfassendes Wissen über verschiedene Tools im Spark-Ökosystem wie Spark SQL, Spark MlLib, Sqoop, Kafka, Flume , und Spark Streaming Die Möglichkeit, Daten mit Sqoop & Flume in HDFS aufzunehmen und diese großen Datensätze, die in HDFS gespeichert sind, zu parsen basierende Projekte, die unter Verwendung von Edurekas CloudLab-Projekten ausgeführt werden sollen, die unterschiedlicher Natur sind und Banken, Telekommunikation, soziale Medien,
EINFÜHRUNG IN BIG DATA HADOOP UND SPARK. Lernziele: Big Data und seine Komponenten wie HDFS verstehen. Sie lernen die Hadoop-Cluster-Architektur, die Einführung in Spark und den Unterschied zwischen Stapelverarbeitung und Echtzeitverarbeitung kennen. Themen: Was ist Big Data? Big Data-Kundenszenarien Einschränkungen und Problemumgehungen der bestehenden Data Analytics-Architektur mit Uber-Anwendungsfall Wie löst Hadoop das Big Data-Problem? Was ist Hadoop? Vorschau der wichtigsten Funktionen von Hadoop Hadoop-Ökosystem und HDFS Hauptkomponenten von Hadoop Wissen über Rack- und Blockreplikation YARN und seine Vorteile Hadoop-Cluster und seine Architektur Hadoop: Verschiedene Cluster-Modi Hadoop-Terminalbefehle Vorschau auf Big-Data-Analyse mit Batch- und Echtzeitverarbeitung Warum tun Sie brauchen Spark? Was ist der Funke? Wie unterscheidet sich Spark von anderen Frameworks? Spark auf Yahoo!
EINFÜHRUNG IN SCALA FÜR APACHE SPARK . Lernziele: Erlernen der Scala-Grundlagen, die zum Programmieren von Spark-Anwendungen erforderlich sind. Sie lernen auch grundlegende Scala-Konstrukte wie Variablentypen, Kontrollstrukturen, Sammlungen wie Array, ArrayBuffer, Map, Lists und viele mehr kennen. Themen: Was ist Scala? Vorschau Warum Scala für Spark? Scala in anderen Frameworks Einführung in Scala REPL Grundlegende Scala-Operationen Variablentypen in Scala Kontrollstrukturen in Scala Vorschau Foreach-Schleife, Sammlungen von Funktionen und Prozeduren in Scala- Array ArrayBuffer, Map, Tuples, Listen und mehr Praktisch: Scala REPL Demo detailliert Detaillierten Lehrplan erhalten in Ihrem Posteingang Curriculum herunterladen
FUNKTIONALE PROGRAMMIERUNG UND KONZEPTE VON OOP IN SCALA. Lernziele: In diesem Modul lernen Sie objektorientierte Programmierung und funktionale Programmiertechniken in Scala kennen. Themen: Funktionale Programmierung Funktionen höherer Ordnung Anonyme Funktionen Klassen in Scala Vorschau Getter und Setter Eigenschaften benutzerdefinierter Getter und Setter mit Getter Helfer und primärem Konstruktor Singletons Erweitern einer Klasse Vorschau Überschreiben von Methoden Traits als Interfaces und Traits Layered Practical: Concepts of OOPs Functional Programming. Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren!
TAUCHEN SIE TIEF IN DAS APACHE SPARK FRAMEWORK EIN. Lernziele: Apache Spark verstehen und lernen, wie man Spark-Anwendungen entwickelt. Am Ende lernen Sie, wie Sie die Datenaufnahme mit Sqoop durchführen. Themen: Der Platz von Spark im Hadoop-Ökosystem Spark-Komponenten und -Architektur Vorschau der Spark-Bereitstellungsmodi Einführung in die Spark-Shell Schreiben Sie Ihren ersten Spark-Job mit SBT Übermitteln Sie den Spark-UI-Datenerfassungsjob Spark Web Using Sqoop Praktische Vorschau: Erstellen und Ausführen der Spark-Anwendung Spark Web Anwendungs-UI Konfigurieren von Spark-Eigenschaften Datenaufnahme mit Sqoop . Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren!
Von Kursleitern geleitete Sitzungen werden alle Ihre Bedenken in Echtzeit ansprechen.
Unbegrenzter Zugriff auf das Online-Lernarchiv des Kurses.
Entwickeln Sie ein Projekt mit Live-Begleitung, basierend auf einem der gesehenen Fälle
In jeder Klasse haben Sie praktische Aufgaben, die Ihnen helfen, die gelehrten Konzepte anzuwenden.
Hallo, wie kann ich Ihnen helfen? Interessieren Sie sich für einen Kurs? Zu welchem Thema?
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