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Virtueller Kurs von:Edureka |
Das PySpark-Zertifizierungstraining von Edureka soll Ihnen die Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Spark-Entwickler mit Python zu werden, und Sie auf die Cloudera Hadoop- und Spark-Entwicklerzertifizierungsprüfung (CCA175) vorbereiten. Während des gesamten PySpark-Trainings erhalten Sie ein tiefes Verständnis von Apache Spark und dem Spark-Ökosystem, einschließlich Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib und Spark Streaming. Sie erhalten auch gründliche Kenntnisse der Programmiersprache Python, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX und Messaging-Systemen wie Kafka.
ÜBER DEN PYSPARK ONLINE-KURS
Der PySpark-Zertifizierungskurs soll Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten vermitteln, um ein erfolgreicher Big Data- und Spark-Entwickler zu werden. Diese Schulung hilft Ihnen dabei, die Prüfung CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175) 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 PYSPARK ONLINE-SCHULUNGEN?
Das Spark-Zertifizierungstraining wurde von Branchenexperten entwickelt, um Sie zu einem zertifizierten Spark-Entwickler zu machen. Der PySpark-Kurs bietet: Überblick über Big Data und Hadoop, einschließlich HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Other Resource Negotiator) und Spark Streaming Die Möglichkeit, Daten mit Sqoop & Flume in HDFS aufzunehmen und diese großen Datensätze zu analysieren, die in HDFS gespeichert sind Die Möglichkeit, Daten in Echtzeit über ein Publish-Subscribe-Messaging-System wie Kafka zu verarbeiten basierende Projekte, die mit den CloudLab-Projekten von Edureka ausgeführt werden sollen, die unterschiedlicher Natur sind und Banken, Telekommunikation, soziale Medien,
EINFÜHRUNG IN BIG DATA HADOOP UND SPARK. Lernziele: In diesem Modul lernen Sie Big Data, die Grenzen bestehender Lösungen für das Big-Data-Problem, wie Hadoop das Big-Data-Problem löst, die Komponenten des Hadoop-Ökosystems, die Hadoop-Architektur, HDFS, Rack Awareness und Replikation kennen. Sie lernen die Hadoop-Cluster-Architektur kennen, wichtige Konfigurationsdateien in einem Hadoop-Cluster. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in Spark, warum es verwendet wird, und ein Verständnis für den Unterschied zwischen Stapelverarbeitung und Echtzeitverarbeitung. 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? Hauptmerkmale von Hadoop Hadoop Ecosystem und HDFS Hauptkomponenten von Hadoop Wissen über Rack- und Blockreplikation YARN und seine Vorteile Hadoop Cluster und seine Architektur Hadoop: verschiedene Cluster-Modi Big Data-Analyse mit Batch- und Echtzeitverarbeitung Warum braucht es Spark? Was ist der Funke? Wie unterscheidet sich Spark von seinen Mitbewerbern? Spark auf eBay Sparks Platz im Hadoop-Ökosystem. Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren! Echtzeitverarbeitung Warum wird Spark benötigt? Was ist der Funke? Wie unterscheidet sich Spark von seinen Mitbewerbern? Spark auf eBay Sparks Platz im Hadoop-Ökosystem. Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren! Echtzeitverarbeitung Warum wird Spark benötigt? Was ist der Funke? Wie unterscheidet sich Spark von seinen Mitbewerbern? Spark auf eBay Sparks Platz im Hadoop-Ökosystem. Klicken Sie auf den Button „Zum Kurs“, um mehr Details bei edureka zu erfahren!
EINFÜHRUNG IN PYTHON FÜR APACHE SPARK. Lernziele: In diesem Modul erlernen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung und lernen verschiedene Arten von Sequenzstrukturen, zugehörige Operationen und deren Verwendung kennen. Außerdem lernen Sie verschiedene Möglichkeiten zum Öffnen, Lesen und Schreiben von Dateien kennen. Themen: Überblick über Python Verschiedene Anwendungen mit Python Werte, Typen, Variablen Operanden und Ausdrücke Bedingte Anweisungen Schleifen Befehlszeilenargumente Schreiben auf den Bildschirm Python-Dateien E/A-Funktionen Zahlen Zeichenfolgen und zugehörige Operationen Tupel und zugehörige Operationen Listen und zugehörige Operationen Wörterbücher und zugehörige Operationen Sets und verwandte Operationen Übung: "Hello World"-Code erstellen Demonstration von bedingten Anweisungen Demonstration von Schleifen Tupel - Eigenschaften, verwandte Operationen, verglichen mit Liste Liste - Eigenschaften, verwandte Operationen Wörterbuch - Eigenschaften,
FUNKTIONEN, OOP UND MODULE IN PYTHON. Lernziele: In diesem Modul lernen Sie, wie Sie generische Python-Skripte erstellen, wie Sie mit Fehlern/Ausnahmen im Code umgehen und schließlich Inhalte mithilfe regulärer Ausdrücke extrahieren/filtern. Themen: Funktionen Funktionsparameter Globale Variablen Geltungsbereich und Rückgabewerte von Variablen Lambda-Funktionen Objektorientierte Konzepte Standardbibliotheken Module, die in Python verwendet werden Das Importdeklarationsmodul Suchpfad Installationspakete Praktische Wege: Funktionen: Syntax, Argumente, Argumente von Schlüsselwörtern, Lambda-Rückgabewerte - Eigenschaften, Syntax, Optionen im Vergleich zu Funktionen Klassifizierung - Sequenzen, Wörterbücher, Fehler- und Ausnahmeklassifizierungsbeschränkungen - Problemtypen, Reparaturpakete und Module - Module, Importoptionen, Pfad Holen Sie sich einen detaillierten Lehrplan in Ihren Posteingang. Laden Sie die herunter Lehrplan
TAUCHEN SIE TIEF IN DAS APACHE SPARK FRAMEWORK EIN. Lernziele: In diesem Modul erhalten Sie ein tiefes Verständnis von Apache Spark und lernen verschiedene Spark-Komponenten kennen, erstellen und führen verschiedene Spark-Anwendungen aus. Am Ende lernen Sie, wie Sie die Datenaufnahme mit Sqoop durchführen. Themen: Spark-Komponenten und -Architektur Spark-Bereitstellungsmodi Einführung in die PySpark-Shell PySpark-Job einreichen Spark-Web-UI Schreiben Ihres ersten PySpark-Jobs mit Jupyter Notebook Datenaufnahme mit Sqoop Hands-on: Spark-Anwendung erstellen und ausführen Spark-Web-UI-Anwendung Verstehen der verschiedenen Eigenschaften von Spark Holen Sie sich einen detaillierten Lehrplan in Ihren Posteingang. Laden Sie den Lebenslauf herunter
Von Kursleitern geleitete Sitzungen werden alle Ihre Bedenken in Echtzeit ansprechen.
Unbegrenzter Zugriff auf das Online-Lernarchiv des Kurses.
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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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