Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Secțiunea 1: Introducere în Hadoop
- Istoricul și conceptele Hadoop
- ecosistem
- distribuții
- arhitectură de nivel înalt
- mituri despre Hadoop
- provocări Hadoop
- hardware / software
- laborator: primul contact cu Hadoop
Secțiunea 2: HDFS
- Proiectare și arhitectură
- concepte (scalare orizontală, replicare, localizarea datelor, conștientizarea rack-urilor)
- Daemons: Namenode, Secondary namenode, Data node
- comunicări / heart-beats
- integritatea datelor
- calea de citire / scriere
- Namenode High Availability (HA), Federation
- laborator: Interacțiune cu HDFS
Secțiunea 3: Map Reduce
- concepte și arhitectură
- daemons (MRV1): jobtracker / tasktracker
- faze: driver, mapper, shuffle/sort, reducer
- Map Reduce Versiunea 1 și Versiunea 2 (YARN)
- Interiorul Map Reduce
- Introducere în programul Java Map Reduce
- laborator: Rularea unui program MapReduce de exemplu
Secțiunea 4: Pig
- pig vs java map reduce
- fluxul de lucru Pig
- limbajul Pig Latin
- ETL cu Pig
- Transformări & Îmbinări
- Funcții definite de utilizator (UDF)
- laborator: scrierea de scripturi Pig pentru analiza datelor
Secțiunea 5: Hive
- arhitectură și proiectare
- tipuri de date
- suport SQL în Hive
- Crearea de tabele Hive și interogare
- partiții
- îmbinări
- procesarea textului
- laborator: diverse exerciții de procesare a datelor cu Hive
Secțiunea 6: HBase
- concepte și arhitectură
- HBase vs RDBMS vs Cassandra
- API Java HBase
- Date de tip serie temporală în HBase
- proiectarea schemei
- laborator: Interacțiune cu HBase folosind shell; programare în API Java HBase; Exercițiu de proiectare a schemei
Cerințe
- cunoștințe solide ale limbajului de programare Java (majoritatea exercițiilor de programare sunt în Java)
- familiarizat cu mediul Linux (să fie capabil să navigheze în linia de comandă Linux, să editeze fișiere folosind vi / nano)
Mediu de laborator
Zero Install : Nu este nevoie să instalați software Hadoop pe mașinile studenților! Un cluster Hadoop funcțional va fi pus la dispoziția studenților.
Studenții vor avea nevoie de următoarele
- un client SSH (Linux și Mac au deja clienți ssh, pentru Windows se recomandă Putty)
- un browser pentru a accesa clusterul, se recomandă Firefox
28 Ore
Mărturii (5)
Exemplele live
Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS
Curs - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Tradus de catre o masina
În timpul exercițiilor, James mi-a explicat fiecare pas în detaliu de ori câteori m-am blocat. Eram complet nou în ceea ce privește NIFI. El mi-a clarificat scopul real al NIFI, inclusiv noțiunile de bază precum open source. A acoperit toate conceptele Nifi, începând de la nivelul de începător până la nivelul de dezvoltator.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Curs - Apache NiFi for Administrators
Tradus de catre o masina
Că l-am avut în primul rând.
Peter Scales - CACI Ltd
Curs - Apache NiFi for Developers
Tradus de catre o masina
aspecte practice de lucru, precum și teoria au fost prezentate bine de Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curs - Hadoop Administration on MapR
Tradus de catre o masina
Măsimă întemeiat de VM Profesorul a fost foarte bine informat despre subiect și alte subiecte, a fost foarte prietenos și amabil Mi-a plăcut facilitatea din Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curs - Big Data Analytics in Health
Tradus de catre o masina
