バーチャルコース:エドゥレカ |
EdurekaのPySpark認定トレーニングは、Pythonを使用してSpark開発者として成功し、ClouderaHadoopおよびSparkDeveloper認定試験(CCA175)の準備をするために必要な知識とスキルを提供するように設計されています。 PySparkトレーニングを通じて、Spark RDD、Spark SQL、Spark MLlib、SparkStreamingなどのApacheSparkとSparkエコシステムについて深く理解することができます。 また、Pythonプログラミング言語、HDFS、Sqoop、Flume、Spark GraphX、およびKafkaなどのメッセージングシステムに関する完全な知識も得られます。
PYSPARKオンラインコースについて
PySpark認定トレーニングコースは、ビッグデータとSparkの開発者として成功するための知識とスキルを提供するように設計されています。 このトレーニングは、CCA Spark and Hadoop Developer(CCA175)試験をクリアするのに役立ちます。 ビッグデータとHadoopの基本を理解します。 Sparkがメモリ内データ処理を可能にし、HadoopMapReduceよりもはるかに高速に実行される方法を学習します。 また、RDD、構造化処理用のSpark SQL、Spark Streaming、SparkMLlibなどのSparkが提供するさまざまなAPIについても学習します。 このコースは、ビッグデータ開発者のキャリアパスの不可欠な部分です。 また、Flumeを使用したデータのキャプチャ、Sqoopを使用したデータのロード、Kafkaなどのメッセージングシステムなどの基本的な概念についても説明します。
PYSPARKオンライントレーニングコースの目的は何ですか?
Spark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Spark開発者になります。 PySpark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(その他のリソースネゴシエーター)を含むビッグデータとHadoopの概要Spark SQL、Spark MlLib、Sqoop、Kafka、FlumeなどのSparkエコシステムにあるさまざまなツールの包括的な知識およびSparkStreamingSqoop&Flumeを使用してHDFSにデータを取り込み、HDFSに保存されている大規模なデータセットを分析する機能KafkaExposureなどの公開サブスクライブメッセージングシステムを介してデータをリアルタイムで処理する能力EdurekaのCloudLabプロジェクトを使用して実行されるベースのプロジェクト。これらのプロジェクトは、銀行、通信、ソーシャルメディア、
ビッグデータ HADOOP と SPARK の紹介。 学習目標: このモジュールでは、ビッグ データ、ビッグ データの問題に対する既存のソリューションの限界、Hadoop がビッグ データの問題を解決する方法、Hadoop エコシステムのコンポーネント、Hadoop アーキテクチャ、HDFS、ラック認識、およびレプリケーションについて理解します。 Hadoop クラスターの重要な構成ファイルである Hadoop クラスター アーキテクチャについて学習します。 また、Spark の概要、それが使用される理由、およびバッチ処理とリアルタイム処理の違いについての理解も得られます。 トピック: ビッグデータとはビッグ データの顧客シナリオ Uber を使用した既存のデータ分析アーキテクチャの制限と回避策 Hadoop はビッグ データの問題をどのように解決しますか? Hadoop とは何ですか? Hadoop の主な機能 Hadoop エコシステムと HDFS Hadoop の主なコンポーネント ラックとブロックのレプリケーションに関する知識 YARN とその利点 Hadoop クラスターとそのアーキテクチャ Hadoop: さまざまなクラスター モード バッチおよびリアルタイム処理によるビッグ データ分析 なぜ Spark が必要なのか? 火花とは? Spark は競合他社とどう違うのですか? Hadoop エコシステム上の eBay Spark の場所で Spark を使用します。 「コースへ」ボタンをクリックして、edureka で詳細を確認してください。 リアルタイム処理 なぜ Spark が必要なのですか? 火花とは? Spark は競合他社とどう違うのですか? Hadoop エコシステム上の eBay Spark の場所で Spark を使用します。 「コースへ」ボタンをクリックして、edureka で詳細を確認してください。 リアルタイム処理 なぜ Spark が必要なのですか? 火花とは? Spark は競合他社とどう違うのですか? Hadoop エコシステム上の eBay Spark の場所で Spark を使用します。 「コースへ」ボタンをクリックして、edureka で詳細を確認してください。
PYTHON for Apache SPARK の紹介。 学習目標: このモジュールでは、Python プログラミングの基礎を学び、さまざまな種類のシーケンス構造、関連する操作、およびそれらの使用法について学びます。 また、ファイルを開いたり、読み込んだり、書き込んだりするさまざまな方法についても学習します。 トピック: Python の概要 Python を使用したさまざまなアプリケーション 値、型、変数 オペランドと式 条件付きステートメント ループ コマンド ライン引数 画面への書き込み Python ファイル I/O 関数 数値 文字列と関連する操作 タプルと関連する操作 リストと関連する操作 辞書と関連する操作 セットおよび関連操作 練習: 「Hello World」コードの作成 条件ステートメントのデモンストレーション ループのデモンストレーション タプル - プロパティ、関連操作、リストとの比較 リスト - プロパティ、関連操作 ディクショナリ - プロパティ、
Python の関数、OOP、およびモジュール。 学習目標: このモジュールでは、一般的な Python スクリプトを作成する方法、コード内のエラー/例外を処理する方法、最後に正規表現を使用してコンテンツを抽出/フィルタリングする方法を学習します。 トピック: 関数 関数のパラメーター グローバル変数 変数のスコープと戻り値 Lambda 関数 オブジェクト指向の概念 標準ライブラリ Python で使用されるモジュール インポート宣言 モジュールの検索パス インストール パッケージ 実用的な方法: 関数: 構文、引数、キーワードの引数、Lambda の戻り値- 特性、構文、オプション、関数との比較 分類 - シーケンス、辞書、バグおよび例外分類の制限 - 問題の種類、修復パッケージおよびモジュール - モジュール、インポート オプション、パス 詳細なコース シラバスが受信トレイに配信されます。シラバス
Apache Spark フレームワークを深く掘り下げます。 学習目標: このモジュールでは、Apache Spark を深く理解し、さまざまな Spark コンポーネントについて学習し、さまざまな Spark アプリケーションを構築して実行します。 最後に、Sqoop を使用してデータ インジェストを実行する方法を学習します。 トピック: Spark コンポーネントとアーキテクチャ Spark デプロイ モード PySpark シェルの概要 PySpark ジョブの送信 Spark Web UI Jupyter を使用した最初の PySpark ジョブの作成 Notebook のデータ取り込み Sqoop を使用したハンズオン: Spark アプリケーションのビルドと実行 Spark Web UI アプリケーション Spark のさまざまなプロパティを理解する詳細なシラバスを受信トレイに配信する 履歴書をダウンロードする
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?
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