Kursy hadoop

Szkolenie skupia się na platformie Hadoop, jej podstawowych komponentach oraz najważniejszych narzędziach

Hadoop Administration training from edureka provides participants an expertise in all the steps necessary to operate and maintain a Hadoop cluster, i.e. from Planning, Installation and Configuration through load balancing, Security and Tuning.

This Edureka Big Data tutorial ( Big Data Hadoop Blog series: https://goo.gl/LFesy8 ) helps you to understand Big Data in detail. This tutorial will be discussing about evolution of Big Data, factors associated with Big Data, different opportunities in Big Data. Further it will discuss about problems associated with Big Data and how Hadoop emerged as a solution.

Szkolenie pozwalające zapoznać się tworzeniem systemów do przetwarzania znacznych wolumenów danych w oparciu o platformę Apache Hadoop z wykorzystaniem popularnych frameworków.

Ponieważ coraz więcej projektów oprogramowania i IT migruje z lokalnego przetwarzania i zarządzania danymi do przetwarzania rozproszonego i przechowywania dużych zbiorów danych, kierownicy projektów odkrywają potrzebę uaktualnienia swojej wiedzy i umiejętności, aby zrozumieć koncepcje i praktyki istotne dla projektów i możliwości Big Data. Ten kurs wprowadza kierowników projektów w najpopularniejsze ramy przetwarzania Big Data: Hadoop.

Hadoop to popularny framework do przetwarzania Big Data. Python to język programowania wysokiego poziomu słynący z przejrzystej składni i czytelności kodu. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak pracować z Hadoop, MapReduce, Pig i Spark przy użyciu Python, przechodząc przez wiele przykładów i przypadków użycia.

Apache Ambari to platforma zarządzania typu open-source do udostępniania, zarządzania, monitorowania i zabezpieczania klastrów Apache Hadoop. W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy poznają narzędzia i praktyki zarządzania dostarczane przez Ambari w celu skutecznego zarządzania klastrami Hadoop.

Głównym celem kursu jest zapoznanie uczestników z praktycznymi aspektami tworzenia, zarządzania i optymalizacji infrastruktury big data opartej na technologii Hadoop na platformie MapR. Kurs rozpoczyna się od ogólnego przeglądu dużych zbiorów danych i roli Hadoop w dzisiejszym świecie, a następnie przechodzi do szczegółowego spojrzenia na architekturę Hadoop i jej komponenty. Każdy temat kursu obejmuje zajęcia praktyczne i demonstracje, dzięki którym studenci mogą zdobyć rzeczywiste doświadczenie w pracy z technologią.

Jest to trzy- lub czterodniowy kurs szkoleniowy skierowany do administratorów, którzy chcą zdobyć dogłębną wiedzę i umiejętności w zakresie korzystania z Apache Hadoop, najpopularniejszego frameworka Big Data dla klastrów serwerów. Kurs oferuje praktyczne szkolenie z wykorzystaniem prawdziwego działającego klastra Hadoop, umożliwiając uczestnikom zdobycie praktycznego doświadczenia w konfigurowaniu, instalowaniu, utrzymywaniu, monitorowaniu i optymalizacji Hadoop. Uczestnicy zapoznają się z ekosystemem Hadoop i jego korzyściami biznesowymi, poznają koncepcje przetwarzania rozproszonego oraz narzędzia do planowania i instalowania klastra Hadoop. Kurs obejmuje ważne aspekty, takie jak praca operacyjna z HDFS i MapReduce, wprowadzanie danych do klastra oraz praca z YARN w celu obsługi nowych funkcji Hadoop. Uczestnicy poznają również zaawansowane tematy, takie jak zabezpieczanie klastra za pomocą Kerberos, tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie danych, praca z Oozie, HA Hadoop i inne.

Szkolenie pozwoli w pełni zapoznać się i zrozumieć wszystkie niezbędne kroki do obsługi i utrzymywania klastra Hadoop. Dostarcza wiedzę począwszy od zagadnień związanych ze specyfikacją sprzętu, instalacją i konfiguracją systemu, aż do zagadnien związanych z równoważeniem obciążenia, strojeniem, diagnozowaniem i rozwiązywaniu problemów przy wdrożeniu.

Hadoop is a Java-based programming framework which is open source. This framework is useful in processing and storage of huge data sets in a distributed computing environment. It handles thousands of terabytes of data and runs applications on systems with thousands of hardware nodes. The data transfer rates among the nodes are very high and even allows the system to continue working in case a node fails.

Głównym celem szkolenia jest zdobycie wiedzy z administracji systemem Apache Hadoop w środowiskach MapReduce oraz YARN na poziomie zaawansowanym. Tematyka szkolenia dotyczy w głównej mierze architektury systemu Hadoop, a w szczególności systemu plików HDFS oraz modeli programistycznych MapReduce i YARN oraz zagadnień związanych z planowaniem, instalacją, konfiguracją, administracją, zarządzaniem i monitorowaniem klastra systemu Hadoop. Pozostałe zagadnienia związane z tematyką BigData takie jak HBase, Cassandra, Impala, Pig, Hiver oraz Sqoop są również omówione, choć pobieżnie.

W ciągu trzech dni uczestnicy zdobędą wiedzę na temat koncepcji Hadoop, architektury wysokiego poziomu, mitów i wyzwań, przed którymi może stanąć Hadoop. Pierwsza część kursu wprowadza studentów w Hadoop, jego historię, dystrybucje i architekturę, koncentrując się na Hadoop Distributed File System (HDFS) i MapReduce. Sekcja ta obejmuje praktyczne laboratoria, aby zapoznać studentów z Hadoop. Następnie kurs oferuje przegląd Pig i Hive, narzędzi, które pozwalają analizować dane i tworzyć zapytania w wygodnym formacie. Uczestnicy dowiedzą się, jak pisać skrypty do analizy i przekształcania danych za pomocą Pig i Hive. Głównym celem kursu jest nauczenie analityków biznesowych, jak używać Hadoop do analizy dużych ilości danych, pracując z HDFS, MapReduce, Pig i Hive.

Kurs jest trzydniowym szkoleniem skierowanym do programistów, którzy mają już doświadczenie z Apache Hadoop. Kurs obejmuje zaawansowane techniki programowania i zarządzania danymi w ekosystemie Hadoop, koncentrując się na HDFS, Advanced Pig, Hive i HBase. Uczestnicy dogłębnie poznają sposoby pracy z danymi w HDFS, w tym różne formaty danych (JSON/Avro/Parquet), schematy kompresji i maskowanie dat. Odbędą się również praktyczne ćwiczenia w celu analizy różnych formatów danych i włączenia kompresji. Kurs zapewni programistom wiedzę i umiejętności korzystania z Advanced Pig, w tym funkcji zdefiniowanych przez użytkownika i pracy z bibliotekami Pig, takimi jak ElephantBird i Data-Fu. Uczestnicy dowiedzą się, jak ładować złożone dane strukturalne za pomocą Pig i jak dostroić wydajność narzędzia.

Kurs ma na celu nauczenie uczestników, jak pracować z technologią Big Data i narzędziami potrzebnymi do analizy dużych ilości danych. Podczas kursu uczestnicy zapoznają się z Apache Hadoop i jego ekosystemem, w tym narzędziami Pig, Hive, Impala i ELK. Zdobędą umiejętności w zakresie uzyskiwania dostępu, modyfikowania, przekształcania i analizowania złożonych struktur danych hostowanych w klastrze Hadoop. Kurs obejmie również sposoby poprawy wydajności zadań analitycznych przy użyciu narzędzi Pig, Hive i Impala. Uczestnicy dowiedzą się, jak uruchamiać złożone zapytania na dużych ilościach danych i przeprowadzać interaktywne analizy w czasie rzeczywistym, aby uzyskać cenne spostrzeżenia, które pomogą rozwiązać problemy biznesowe. Ten kurs pomoże ci rozwinąć umiejętności analityczne i umiejętność pracy z technologią Big Data, które są ważnymi kompetencjami w dziedzinie nauki o danych i analityki biznesowej.