バーチャルコース:エドゥレカ |
MapReduce フレームワーク分野の知識とスキルを提供し、MapReduce の概念を使用してユースケースを解決できるようにするために、Hadoop の専門家によって設計されたカスタム コース。
HADOOP MapReduce フレームワーク - I. 学習目標: このモジュールでは、Hadoop MapReduce フレームワークと、MapReduce が HDFS に保存されたデータに対してどのように動作するかを理解します。 MapReduce の YARN の概念について学びます。 トピック: MapReduce の使用例、従来の方法と MapReduce の方法、MapReduce を使用する理由、Hadoop 2.x MapReduce アーキテクチャ、Hadoop 2.x MapReduce コンポーネント、YARN MR アプリケーションの実行フロー、YARN ワークフロー、プログラムの構造 MapReduce、MapReduce のデモ。 。 edureka について詳しく知りたい場合は、「コースに進む」ボタンをクリックしてください。
HADOOP MAPREDUCE フレームワーク-II。 学習目標: このモジュールでは、MapReduce の入力分割、コンバイナーとパーティショナー、さまざまなデータ セットを使用した MapReduce のデモなどの概念を理解します。 トピック: MapReduce 入力分割、Combinator、Partitioner、MapReduce デモ。 。 edureka について詳しく知りたい場合は、「コースに進む」ボタンをクリックしてください。
高度なMAPREDUCES。 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、Reduce Union、カスタム入力形式、シーケンス入力形式などの高度な MapReduce 概念と、複雑な MapReduce プログラムの処理方法を学習します。 トピック: カウンタ、分散キャッシュ、MR ユニット、共用体リダクション、カスタム入力形式、ストリーム入力形式。 。 edureka について詳しく知りたい場合は、「コースに進む」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