Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Раздел 1: Въведение в Hadoop
- История на Hadoop, концепции
- екосистема
- дистрибуции
- архитектура на високо ниво
- мита за Hadoop
- из признаци за Hadoop
- хардуер и софтуер
- лаборатория : първи преглед на Hadoop
Раздел 2: HDFS
- Проектиране и архитектура
- концепции (хоризонтално мащабиране, репликация, локализация на данни, осведоменост за френки)
- демони : Namenode, Secondary namenode, Data node
- комunikации / импулси
- цялостна целостност на данните
- път за четене и запис
- Namenode High Availability (HA), Federation
- лаборатории : взаимодействие с HDFS
Раздел 3: Map Reduce
- концепции и архитектура
- демони (MRV1) : jobtracker / tasktracker
- етапи : драйвер, мапер, смесване/сортиране, редуктор
- Map Reduce версия 1 и версия 2 (YARN)
- вътрешният механизъм на Map Reduce
- Въведение в Java програма за Map Reduce
- лаборатории : изпълнение на примерна програма MapReduce
Раздел 4: Pig
- Pig vs Java Map Reduce
- ток на задачите в Pig
- езикът Pig Latin
- ETL с Pig
- Трансформации и свързане
- Потребителски дефинирани функции (UDF)
- лаборатории : написание на скриптове Pig за анализ на данни
Раздел 5: Hive
- архитектура и проектиране
- датови типове
- Поддръжка на SQL в Hive
- Създаване на таблиците Hive и изпълнение на заявки
- разделения
- свързане
- обработка на текст
- лаборатории : различни лаборатории за обработка на данни с Hive
Раздел 6: HBase
- концепции и архитектура
- HBase vs RDBMS vs Cassandra
- HBase Java API
- Временни редове данни в HBase
- Проектиране на схема
- лаборатории : взаимодействие с HBase чрез конзолата; програмиране с HBase Java API ; упражнение по проектиране на схема
Изисквания
- усещане за програмирането с Java (повечето упражнения са написани на Java)
- усещане в средата Linux (да можете да навигирамте по командния ред на Linux, да редактирате файлове с vi или nano)
Лабораторна среда
Няма нужда от инсталация : Няма нужда да се инсталира софтуер Hadoop на машините на студентите! Ще бъде предоставен работещ кластер Hadoop за студентите.
Студентите ще имат нужда от следното
- клиент SSH (Linux и Mac вече разполагат с клиенти SSH, за Windows се препоръчва Putty)
- браузър за достъп до кластера, препоръчително Firefox
28 часа
Отзиви от потребители (5)
Живите примери
Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS
Курс - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Машинен превод
През упражненията Джеймс ми обясняваше всеки стъпка, когато се затруднявах, по-детайлно. Бях напълно нов за NIFI. Той обясни истинската цел на NIFI, дори и основите като отворен код. Джеймс разгледа всички концепции на Nifi, започвайки от Начинаещ ниво до Разработчик ниво.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Курс - Apache NiFi for Administrators
Машинен превод
Че го имам и във първата си опит.
Peter Scales - CACI Ltd
Курс - Apache NiFi for Developers
Машинен превод
практични неща за извършване, както и теорията беше добре представена от Аджей
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Курс - Hadoop Administration on MapR
Машинен превод
Виртуалната машина ми се спечели много добре. Преподавателят беше изключено компетентен както по темата, така и по другите теми, той беше много приятен и дружелюбен. Мне хареса обектът в Дубай.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Курс - Big Data Analytics in Health
Машинен превод
