¿Cuál es la mejor formación en línea de Hadoop en Visakhapatnam?

IT Skills Training Services proporciona soluciones de consultoría y capacitación de próxima generación para clientes individuales y corporativos. IT Skills Training Services ofrece soluciones diseñadas para satisfacer las complejas necesidades del entorno empresarial actual con una comprensión precisa de sus requisitos comerciales únicos.

No hay requisitos previos predefinidos o estrictos para aprender Hadoop, pero la Capacitación de certificación Hadoop puede ayudarlo a obtener un trabajo de Big data Hadoop si tiene la preparación para desarrollar una carrera en Big Data Domain.

En el curso de certificación Big Data Hadoop de IT Skills Training Service , los aprendices obtendrán un conjunto de habilidades prácticas en Hadoop en detalle, incluidos sus módulos fundamentales y más recientes, como HDFS, Map Reduce, Hive, HBase, Sqoop, Flume, Oozie, Zoopkeeper, Spark y Tormenta. Al final del programa, los aspirantes reciben la certificación Big Data y Hadoop. También trabajará en un proyecto como parte de su capacitación que se prepararía para asumir tareas en Big Data.

Capacitación en línea de Hadoop en Visakhapatnam , India: “Hadoop es un marco de código abierto y su producto Apache. En Hadoop hay muchos conceptos como colmena, cerdo, Hbase, Impala, tonalidad, Mapreduce, canal, Oozee, etc. El big data incluye un gran volumen de datos como datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados, RStrainings que proporcionan Hadoop Online y capacitación en el aula con ejemplos en tiempo real.

Arquitectura Hadoop

El marco de Hadoop incluye los siguientes cuatro módulos:

  • Hadoop Common: son bibliotecas y utilidades de Java requeridas por otros módulos de Hadoop. Estas bibliotecas proporcionan abstracciones a nivel de sistema operativo y sistema de archivos y contienen los archivos y scripts de Java necesarios para iniciar Hadoop.
  • Hadoop YARN: Este es un marco para la programación de trabajos y la administración de recursos de clúster.
  • Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS ™): un sistema de archivos distribuidos que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación.
  • Hadoop MapReduce: este es un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.

Podemos usar el siguiente diagrama para dep