バーチャルコース:エドゥレカ |
EdurekaのBigDataHadoopトレーニングコースは、Hadoop業界の専門家によってキュレーションされ、HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Pig、HBase、Spark、Oozie、Flume、SqoopなどのビッグデータとHadoopエコシステムツールに関する深い知識をカバーしています。 このインストラクター主導のオンラインHadoopトレーニングを通じて、Edurekaのクラウドラボを使用して、小売、ソーシャルメディア、航空、観光、金融の実際の業界のユースケースに取り組みます。
HADOOPトレーニングについて
Hadoopは、ビッグデータを保存および処理するためのApacheプロジェクト(つまり、オープンソースソフトウェア)です。 Hadoopは、ビッグデータを分散型でフォールトトレラントな方法でコモディティハードウェアに保存します。 次に、Hadoopツールを使用して、HDFS(Hadoop分散ファイルシステム)を介してデータ処理を並行して実行します。 組織がビッグデータ分析の利点を認識しているため、ビッグデータとHadoopの専門家に対する高い需要があります。 企業は、Hadoopエコシステムの知識と、HDFS、MapReduce、Spark、HBase、Hive、Pig、Oozie、Sqoop、Flumeのベストプラクティスを備えたビッグデータとHadoopの専門家を探しています。 Edureka Hadoopトレーニングは、Hadoopエコシステムで豊富な実践的なトレーニングを提供することにより、認定されたビッグデータの専門家になるように設計されています。
ビッグデータHADOOPオンラインコースの目的は何ですか?
ビッグデータHadoop認定トレーニングは、業界の専門家によって設計されており、認定されたビッグデータの専門家になります。 ビッグデータHadoopコースは以下を提供します:HDFS(Hadoop分散ファイルシステム)、YARN(Yet Another Resource Negotiator)、MapReduceを含むビッグデータとHadoopの深い知識Pig、HiveなどのHadoopエコシステムにあるさまざまなツールの包括的な知識、Sqoop、Flume、Oozie、およびHBase SqoopとFlumeを使用してHDFSにデータを取り込み、HDFSに保存されているこれらの大規模なデータセットを分析する機能。バンキング、テレコミュニケーション、ソーシャルメディア、保険などの複数のドメインからのさまざまなデータセットにまたがる
ビッグデータとHADOOPを理解する。 学習目標:このモジュールでは、ビッグデータとは何か、ビッグデータの問題に対する従来のソリューションの制限、Hadoopがこれらのビッグデータの問題を解決する方法、Hadoopエコシステム、Hadoopアーキテクチャ、HDFS、ファイルの読み取りと書き込みの構造、およびMapReduceの方法を理解します。動作します。 トピック:ビッグデータの課題とビッグデータプレビューの制限と回避策ビッグデータの概要Hadoopアーキテクチャと特性HadoopエコシステムHadoop 2.x主要コンポーネントプレビューHadoopストレージ:Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)Hadoop処理:MapReduceフレームワークさまざまなHadoopディストリビューション詳細を取得受信トレイに配信されるシラバスダウンロードカリキュラム
HADOOPおよびHDFSアーキテクチャ。 学習目標:このモジュールでは、Hadoopクラスターアーキテクチャ、重要なHadoopクラスター構成ファイル、SqoopとFlumeを使用したデータ読み込み手法、およびシングルノードとマルチノードのHadoopクラスターを構成する方法を学習します。 トピック:Hadoop2.xクラスターアーキテクチャプレビューフェデレーションと高可用性アーキテクチャプレビュー一般的な本番HadoopクラスターHadoopクラスターモードHadoop共通シェルコマンドHadoop2.xプレビュー構成ファイルシングルノードクラスターとマルチノードクラスターの構成基本的なHadoop管理。 edurekaの詳細については、「コースに移動」ボタンをクリックしてください。
HADOOPMAPREDUCEフレームワーク。 学習目標:このモジュールでは、Hadoop MapReduceフレームワーク、つまりMapReduceがHDFSに保存されているデータに対してどのように機能するかを包括的に理解します。 また、入力分割、コンバイナー、パーティショナーなどの高度なMapReduceの概念についても学習します。 トピック:従来の方法とMapReduceの方法MapReduceプレビューYARNコンポーネントYARNアーキテクチャYARNMapReduceアーキテクチャYARNアプリケーション実行フローワークフローMapReduceプログラムプレビュー解剖学入力分割、入力分割とブロックの関係HDFS MapReduce:マージとパーティションヘルスケアデータセットデモ天気データセットデモ。 edurekaの詳細については、「コースに移動」ボタンをクリックしてください。
高度なHADOOPマップ。 学習目標:このモジュールでは、カウンター、分散キャッシュ、MRunit、ユニオンリデュース、カスタム入力形式、ストリーム入力形式、XML解析などの高度なMapReduceの概念を学習します。 トピック:カウンター分散キャッシュMRunitリデュース結合プレビューカスタム入力フォーマットプレビューシーケンス入力フォーマットMapReduceを使用したXMLファイル解析。 edurekaの詳細については、「コースに移動」ボタンをクリックしてください。
インストラクター主導のセッションでは、すべての懸念事項にリアルタイムで対処します。
コースのオンライン学習リポジトリへの無制限のアクセス。
見られたケースのいずれかに基づいて、ライブ伴奏付きのプロジェクトを開発します
各クラスでは、教えられた概念を適用するのに役立つ実践的なタスクがあります。
こんにちは。どうすればお手伝いできますか? コースに興味がありますか? 何の主題についてですか?
レビューを追加