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Virtueller Kurs von:Edureka |
Der Big Data Hadoop-Schulungskurs von Edureka wird von Hadoop-Branchenexperten kuratiert und umfasst fundierte Kenntnisse über Big Data- und Hadoop-Ökosystem-Tools wie HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume und Sqoop. Während dieser von Lehrern geleiteten Online-Hadoop-Schulung arbeiten Sie mit dem Cloud-Lab von Edureka an realen Anwendungsfällen aus der Industrie in den Bereichen Einzelhandel, soziale Medien, Luftfahrt, Tourismus und Finanzen.
ÜBER HADOOP-TRAINING
Hadoop ist ein Apache-Projekt (dh Open-Source-Software) zur Speicherung und Verarbeitung von Big Data. Hadoop speichert Big Data verteilt und fehlertolerant auf handelsüblicher Hardware. Mittels Hadoop-Tools erfolgt dann die parallele Datenverarbeitung über HDFS (Hadoop Distributed File System). Da Unternehmen die Vorteile von Big Data Analytics erkannt haben, besteht eine hohe Nachfrage nach Big Data- und Hadoop-Experten. Unternehmen suchen Big Data- und Hadoop-Experten mit Kenntnissen des Hadoop-Ökosystems und Best Practices für HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop & Flume. Edureka Hadoop Training wurde entwickelt, um Sie zu einem zertifizierten Big Data-Experten zu machen, indem es Ihnen umfassende praktische Schulungen im Hadoop-Ökosystem bietet.
WAS SIND DIE ZIELE UNSERES BIG DATA HADOOP ONLINE-KURS?
Die Big Data Hadoop-Zertifizierungsschulung wurde von Branchenexperten entwickelt, um Sie zu einem zertifizierten Big Data-Experten zu machen. Der Big Data Hadoop-Kurs bietet: Fundiertes Wissen über Big Data und Hadoop, einschließlich HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator) und MapReduce Umfassendes Wissen über verschiedene Tools des Hadoop-Ökosystems wie Pig, Hive , Sqoop, Flume, Oozie und HBase Die Fähigkeit, Daten mit Sqoop & Flume in HDFS aufzunehmen und diese großen Datensätze zu analysieren, die in HDFS gespeichert sind. Exposition gegenüber vielen realen branchenbasierten Projekten, die auf Edurekas CloudLab-Projekten unterschiedlicher Art ausgeführt werden Umfassen verschiedener Datensätze aus mehreren Bereichen wie Banken, Telekommunikation, soziale Medien, Versicherungen,
BIG DATA UND HADOOP VERSTEHEN. Lernziele: In diesem Modul werden Sie verstehen, was Big Data ist, die Grenzen herkömmlicher Lösungen für Big Data-Probleme, wie Hadoop diese Big Data-Probleme löst, das Hadoop-Ökosystem, die Hadoop-Architektur, HDFS, die Anatomie des Lesens und Schreibens von Dateien und wie MapReduce funktioniert. Themen: Einführung in Big Data Herausforderungen und Big Data Vorschau Einschränkungen und Problemumgehungen von Big Data Hadoop-Architektur und -Eigenschaften Hadoop-Ökosystem Hadoop 2.x-Hauptkomponenten Vorschau Hadoop-Speicher: Hadoop Distributed File System (HDFS) Hadoop-Verarbeitung: MapReduce-Framework Verschiedene Hadoop-Distributionen Detaillierte Informationen Lehrplan in Ihren Posteingang geliefert Lehrplan herunterladen
HADOOP- UND HDFS-ARCHITEKTUR. Lernziele: In diesem Modul lernen Sie die Hadoop-Cluster-Architektur, wichtige Hadoop-Cluster-Konfigurationsdateien, Datenladetechniken mit Sqoop & Flume und die Konfiguration von Single-Node- und Multi-Node-Hadoop-Clustern kennen. Themen: Vorschau der Hadoop 2.x-Clusterarchitektur Vorschau der Föderations- und Hochverfügbarkeitsarchitektur Typische Hadoop-Cluster in der Produktion Hadoop-Cluster-Modi Allgemeine Hadoop-Shell-Befehle Hadoop 2.x-Vorschau auf Konfigurationsdateien Single-Node-Cluster- und Multi-Node-Cluster-Konfiguration Grundlegende Hadoop-Verwaltung. Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren!
HADOOP MAPREDUCE-RAHMEN. Lernziele: In diesem Modul werden Sie das Hadoop MapReduce-Framework umfassend verstehen, wie MapReduce mit in HDFS gespeicherten Daten arbeitet. Sie lernen auch fortgeschrittene MapReduce-Konzepte wie Input Splits, Combiner & Partitioner kennen. Themen: Herkömmliche Methode vs. MapReduce-Methode Warum MapReduce Vorschau YARN-Komponenten YARN-Architektur YARN MapReduce-Architektur Ablauf der YARN-Anwendungsausführung Arbeitsablauf MapReduce-Programmvorschau Anatomie Input-Splits, Beziehung zwischen Input-Splits und -Blöcken HDFS MapReduce: Merge and Partition Healthcare Dataset Demo Weather Dataset Demo . Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren!
ERWEITERTE HADOOP-KARTE. Lernziele: In diesem Modul lernen Sie fortgeschrittene MapReduce-Konzepte wie Zähler, verteilter Cache, MRunit, Union Reduce, benutzerdefiniertes Eingabeformat, Stream-Eingabeformat und XML-Parsing kennen. Themen: Zähler Verteilter Cache MRunit Reduzieren Join-Vorschau Benutzerdefiniertes Eingabeformat Vorschau Sequenz-Eingabeformat Analysieren von XML-Dateien mit MapReduce . Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren!
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In jeder Klasse haben Sie praktische Aufgaben, die Ihnen helfen, die gelehrten Konzepte anzuwenden.
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