Kurs Big Data Hadoop and Spark Developer
Big Data Hadoop and Spark Developer-kurs som tilbys av iLEARN
Tilgjengelighet og priser for Big Data Hadoop and Spark Developer kurs
Utvalgte produkter
I dette utstillingsvinduet finner du et utvalg av kurs og eksamener innen Big Data Hadoop and Spark Developer.
Hvis du ikke finner det kurset eller den eksamenen du ønsker, kan du kontakte oss.
BIG DATA HADOOP AND SPARK DEVELOPER
Verden blir stadig mer digital, og betydningen av stordata og dataanalyse vil fortsette å vokse i årene som kommer. Å velge en karriere innen stordata og analyse kan være akkurat det du har prøvd å finne for å oppfylle dine karriereforventninger.
Hadoop-kurset i stordata lærer deg konseptene i Hadoop-rammeverket, hvordan det fungerer i et klyngemiljø, og forbereder deg til Clouderas CCA175 Big Data-sertifisering.
BIG DATA HADOOP AND SPARK DEVELOPER-SERTIFISERING
Det er ingen eksamen tilgjengelig, men du må fullføre 85 % av kurset, et prosjekt og en simuleringstest, med en minimumsscore på 80 %, for å få et sertifikat.
BIG DATA HADOOP AND SPARK DEVELOPER-KURS
I dette Big Data Hadoop-kurset lærer du om stordata-rammeverket ved hjelp av Hadoop og Spark, inkludert HDFS, YARN og MapReduce. Kurset tar også for seg Pig, Hive og Impala for å behandle og analysere store datasett som er lagret i HDFS, og du vil bruke Sqoop og Flume for datainnhenting.
Du vil få en innføring i sanntids databehandling ved hjelp av Spark, inkludert funksjonell programmering i Spark, implementering av Spark-applikasjoner, forståelse av parallell behandling i Spark og bruk av Spark RDD-optimaliseringsteknikker. Du vil også lære de ulike interaktive algoritmene i Spark og bruke Spark SQL til å opprette, transformere og spørre etter dataskjemaer.
Til slutt vil du bli bedt om å gjennomføre virkelige, bransjebaserte prosjekter ved hjelp av CloudLab innen bank, telekommunikasjon, sosiale medier, forsikring og e-handel.
Her nedenfor kan du lese kursarket med informasjon om Big Data Hadoop and Spark Developer.
Objectives
Ved slutten av kurset vil du være i stand til å forstå:
- De ulike komponentene i Hadoop-økosystemet, som Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume og Apache Spark
- Hadoop Distributed File System (HDFS) og YARN-arkitektur
- MapReduce og dets egenskaper og tilegne seg avanserte MapReduce-konsepter
- Ulike typer filformater, Avro-skjema, bruk av Avro med Hive, og Sqoop og skjemautvikling
- Flume, Flume-arkitektur, kilder, Flume-sinks, kanaler og Flume-konfigurasjoner
- HBase, arkitektur og datalagring, og lær forskjellen mellom HBase og RDBMS
- Resilient distribusjonsdatasett (RDD) i detalj
- De vanligste bruksområdene for Spark og ulike interaktive algoritmer
Du vil også bli i stand til å
- Ingest data ved hjelp av Sqoop og Flume
- Opprette databaser og tabeller i Hive og Impala, forstå HBase og bruke Hive og Impala til partisjonering
- Få en fungerende kunnskap om Pig og dets komponenter
- Gjør funksjonell programmering i Spark, og implementer og bygg Spark-applikasjoner
- Få en inngående forståelse av parallell prosessering i Spark og Spark RDD-optimaliseringsteknikker
- Opprette, transformere og spørre datarammer med Spark SQL
Who it is aimed at
Karrieremulighetene innen stordata er økende, og Hadoop er raskt i ferd med å bli en teknologi man må kjenne til innen stordataarkitektur. Big Data-opplæringen passer for fagpersoner innen IT, datahåndtering og analyse, inkludert:
- Programvareutviklere og arkitekter
- Fagpersoner innen analyse
- Senior IT-fagfolk
- Fagfolk som jobber med testing og mainframe
- Fagpersoner innen datahåndtering
- Fagfolk innen Business Intelligence
- Prosjektledere
- Håpefulle dataforskere
- Nyutdannede som ønsker å bygge en karriere innen stordataanalyse
Contents
Kurset dekker følgende emner:
- Introduksjon til kurset
- Leksjon 1 - Introduksjon til stordata og Hadoop-økosystemet
- Leksjon2 - HDFS og YARN
- Leksjon3 - MapReduce og Sqoop
- Leksjon4 - Grunnleggende om Hive og Impala
- Leksjon5 - Arbeid med Hive og Impala
- Leksjon 6 - Typer dataformater
- Leksjon7 - Avansert Hive-konsept og datafilpartisjonering
- Leksjon8 - Apache Flume og HBase
- Leksjon9 - Pig
- Leksjon10 - Grunnleggende om Apache Spark
- Leksjon11 - RDD-er i Spark
- Leksjon 12 - Implementering av Spark-applikasjoner
- Leksjon13 - Spark parallell prosessering
- Leksjon14 - Spark RDD-optimaliseringsteknikker
- Leksjon 15 - Spark-algoritmen
- Leksjon16 - Spark SQL
- GRATIS KURS - Apache Kafka
- GRATIS KURS - Core Java
Prerequisites
Det er ingen forkunnskaper som kreves for dette kurset. Det er imidlertid en fordel å ha noe kunnskap om Core Java og SQL. Vi tilbyr et gratis Nettkurs"Java essentials for Hadoop" hvis du trenger å friske opp dine Core Java-ferdigheter.
Duration
Nettkursets varighet:
- 1 års tilgang til plattformen