¿Cuál es el mejor sitio para aprender Hadoop en línea?

Answer 1

Debería leer primero el conjunto de videos y videos de Big Data y Hadoop para comprender qué es Big Data y cómo Hadoop apareció en escena. Entonces debe comprender cómo funciona la arquitectura de Hadoop con respecto a HDFS, YARN y MapReduce.

Más adelante, debe instalar Hadoop en su sistema para que pueda comenzar a trabajar con Hadoop. Esto le ayudará a comprender los aspectos prácticos en detalle.

Más adelante, realice una inmersión profunda en el ecosistema Hadoop y aprenda varias herramientas dentro del ecosistema Hadoop con sus funcionalidades. Por lo tanto, aprenderá cómo crear una solución personalizada de acuerdo con sus requisitos.

Vamos a entender en breve:

¿Qué es Big Data?

Big Data es un término usado para una colección de conjuntos de datos que son grandes y complejos, que es difícil de almacenar y procesar utilizando las herramientas de administración de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El desafío incluye capturar, curar, almacenar, buscar, compartir, transferir, analizar y visualizar estos datos.

Se caracteriza por 5 V’s.

VOLUMEN: El volumen se refiere a la ‘cantidad de datos’, que crece día a día a un ritmo muy rápido.

VELOCIDAD: la velocidad se define como el ritmo en el que las diferentes fuentes generan los datos todos los días. Este flujo de datos es masivo y continuo.

VARIEDAD: Como hay muchas fuentes que contribuyen a Big Data, el tipo de datos que generan es diferente. Puede ser estructurado, semiestructurado o no estructurado.

VALOR: Es bueno tener acceso a big data, pero a menos que podamos convertirlo en valor, es inútil. Encuentre ideas en los datos y saque provecho de ellos.

VERACIDAD: Veracidad se refiere a los datos en duda o incertidumbre de los datos disponibles debido a la inconsistencia y falta de datos de los datos.

¿Qué es Hadoop y su arquitectura?

Los componentes principales de HDFS son NameNode y DataNode .

NombreNodo

Es el demonio maestro que mantiene.

y gestiona los DataNodes (nodos esclavos). Registra los metadatos de todos los archivos almacenados en el clúster, por ejemplo, la ubicación de los bloques almacenados, el tamaño de los archivos, los permisos, la jerarquía, etc. Registra todos y cada uno de los cambios que se producen en los metadatos del sistema de archivos.

Por ejemplo, si un archivo se elimina en HDFS, el NameNode lo grabará inmediatamente en el EditLog. Regularmente recibe un informe de Heartbeat y de bloque de todos los DataNodes en el clúster para asegurar que los DataNodes estén activos. Mantiene un registro de todos los bloques en HDFS y en qué nodos se almacenan estos bloques.

DataNode

Estos son demonios esclavos que se ejecutan en cada máquina esclava. Los datos reales se almacenan en DataNodes. Son responsables de atender las solicitudes de lectura y escritura de los clientes. También son responsables de crear bloques, eliminar bloques y replicarlos de acuerdo con las decisiones tomadas por NameNode.

Para el procesamiento, utilizamos YARN (Yet Another Resource Negotiator). Los componentes de YARN son ResourceManager y NodeManager .

Administrador de recursos

Es un componente de nivel de clúster (uno para cada clúster) y se ejecuta en la máquina maestra. Administra los recursos y programa las aplicaciones que se ejecutan sobre YARN.

NodeManager

Es un componente de nivel de nodo (uno en cada nodo) y se ejecuta en cada máquina esclava. Es responsable de administrar los contenedores y monitorear la utilización de los recursos en cada contenedor. También realiza un seguimiento del estado del nodo y la gestión de registro. Se comunica continuamente con ResourceManager para mantenerse actualizado.

Por lo tanto, puede realizar un procesamiento paralelo en HDFS utilizando MapReduce.

Mapa reducido

Es el componente central del procesamiento en un ecosistema de Hadoop, ya que proporciona la lógica de procesamiento. En otras palabras, MapReduce es un marco de software que ayuda a escribir aplicaciones que procesan grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos distribuidos y paralelos dentro del entorno de Hadoop. En un programa MapReduce, Map () y Reduce () son dos funciones. La función Map realiza acciones como filtrar, agrupar y clasificar. Mientras tanto, reduce los agregados de funciones y resume el resultado producido por la función map.El resultado generado por la función Map es un par de valores clave (K, V) que actúa como entrada para la función Reducir.

Puede pasar por este video para comprender Hadoop y su arquitectura en detalle.

Instale Hadoop Single Node y Multi Node Cluster

Luego puede ir a través de este blog de Hadoop Ecosystem para aprender Hadoop Ecosystem en detalle.

También puede ver este video tutorial de Hadoop Ecosystem.

Puede ver esta lista de reproducción de videos del tutorial de Hadoop , así como la serie de blogs de Hadoop .

Answer 2

Cuando aprendas sobre Big Data tarde o temprano se encontrará con esta extraña palabra: Hadoop – ¿Pero qué es exactamente?

En pocas palabras, se puede considerar a Hadoop como un conjunto de programas y procedimientos de código abierto (lo que significa que esencialmente son gratuitos para que cualquiera los use o modifique, con algunas excepciones) que cualquiera puede usar como la “columna vertebral” de sus operaciones de big data.

Trataré de mantener las cosas simples, ya que sé que muchas personas que leen esto no son ingenieros de software, así que espero no simplificar demasiado nada. Piense en esto como una breve guía para alguien que quiera saber un poco. más sobre las tuercas y tornillos que hacen posible el análisis de grandes datos.

Los 4 modulos de Hadoop.

Hadoop se compone de “módulos”, cada uno de los cuales realiza una tarea particular esencial para un sistema informático diseñado para el análisis de big data.

1. Sistema de archivos distribuido

Los dos más importantes son el Sistema de archivos distribuidos, que permite que los datos se almacenen en un formato de fácil acceso, a través de una gran cantidad de dispositivos de almacenamiento vinculados, y el MapReduce, que proporciona las herramientas básicas para buscar en los datos.

(Un “sistema de archivos” es el método utilizado por una computadora para almacenar datos, por lo que se puede encontrar y utilizar. Normalmente, esto está determinado por el sistema operativo de la computadora, sin embargo, un sistema Hadoop utiliza su propio sistema de archivos que se encuentra “arriba” del sistema de archivos de la computadora host (lo que significa que se puede acceder a ella utilizando cualquier computadora que ejecute cualquier sistema operativo compatible).

2. MapReduce

MapReduce lleva el nombre de las dos operaciones básicas que lleva a cabo este módulo: leer los datos de la base de datos, ponerlos en un formato adecuado para el análisis (mapa) y realizar operaciones matemáticas, es decir, contar el número de hombres de más de 30 años en una base de datos de clientes (reducir ).

3. Hadoop Común

El otro módulo es Hadoop Common, que proporciona las herramientas (en Java) necesarias para los sistemas informáticos del usuario (Windows, Unix o lo que sea) para leer los datos almacenados en el sistema de archivos Hadoop.

4. YARN

El módulo final es YARN, que administra los recursos de los sistemas que almacenan los datos y ejecutan el análisis.

Varios otros procedimientos, bibliotecas o funciones se han considerado parte del “marco” de Hadoop en los últimos años, pero el Sistema de archivos distribuido de Hadoop, el MapReduce de Hadoop, el HARNOP Common y el YARN de Hadoop son el principio cuatro.

Cómo llegó Hadoop

El desarrollo de Hadoop comenzó cuando los ingenieros de software con visión de futuro se dieron cuenta de que se estaba convirtiendo rápidamente en algo útil para que cualquiera pudiera almacenar y analizar conjuntos de datos mucho más grandes de lo que prácticamente se puede almacenar y acceder a ellos en un dispositivo de almacenamiento físico (como un disco duro).

Esto se debe en parte a que, a medida que los dispositivos de almacenamiento físico se hacen más grandes, el componente que lee los datos del disco (que en el disco duro sería el “cabezal”) tarda más en moverse a un segmento específico. En cambio, muchos dispositivos más pequeños que trabajan en paralelo son más eficientes que uno grande.

Fue lanzado en 2005 por la Apache Software Foundation, una organización sin fines de lucro que produce software de código abierto que alimenta gran parte de Internet entre bastidores. Y si te estás preguntando de dónde vino el nombre extraño, ¡fue el nombre que se le dio a un elefante de juguete que pertenece al hijo de uno de los creadores originales!

El uso de Hadoop

La naturaleza flexible de un sistema Hadoop significa que las empresas pueden agregar o modificar su sistema de datos a medida que cambian sus necesidades, utilizando partes baratas y fácilmente disponibles de cualquier proveedor de TI.

Hoy en día, es el sistema más utilizado para proporcionar almacenamiento y procesamiento de datos a través de hardware “básico”: sistemas relativamente baratos, listos para usar, vinculados entre sí, en lugar de costosos, sistemas personalizados hechos a medida para el trabajo en cuestión. De hecho, se afirma que más de la mitad de las empresas de Fortune 500 la utilizan.

Casi todos los grandes nombres en línea lo usan, y como cualquiera puede modificarlo para sus propios fines, las modificaciones hechas al software por ingenieros expertos en Amazon y Google, por ejemplo, se envían a la comunidad de desarrollo, donde A menudo se utilizan para mejorar el producto “oficial”. Esta forma de desarrollo colaborativo entre usuarios voluntarios y comerciales es una característica clave del software de código abierto.

En su estado “sin procesar”, el uso de los módulos básicos proporcionados aquí por Apache puede ser muy complejo, incluso para los profesionales de TI, por lo que se han desarrollado varias versiones comerciales como Cloudera que simplifican la tarea de instalar y ejecutar un sistema Hadoop. , además de ofrecer formación y servicios de apoyo.

Así que, en pocas palabras (bastante grande), es Hadoop. Gracias a la naturaleza flexible del sistema, las empresas pueden expandir y ajustar sus operaciones de análisis de datos a medida que su negocio se expande. Y el apoyo y el entusiasmo de la comunidad de código abierto detrás de ella ha dado lugar a grandes avances para hacer que el análisis de big data sea más accesible para todos.

Big Data Hadoop entrenamiento en línea en Hyderabad

Answer 3

DataFlair Web Services es el mejor sitio para aprender Hadoop , Big Data , Spark y muchos más. Me gustaría compartir mi experiencia personal. Tomé el curso en línea sobre Big Data Hadoop y solo tengo una palabra para decir sobre su entrenamiento “Es increíble”.

Cuando comencé mi entrenamiento en hadoop, ellos enseñaron desde cero hasta el nivel avanzado. Al comenzar, brindan un conocimiento básico completo y aclaran todo concepto básico, como qué es hadoop, qué es Big Data, por qué surgieron. Obtuve un conocimiento práctico completo desde allí. El instructor da atención personalizada y aclara todo lo enseñado. Trabajan muy duro para hacernos dominar en hadoop.

También nos preparan para romper la entrevista. Dé pautas completas para la entrevista y también nos proporcione preguntas de la entrevista.

Así que te sugeriré que vayas a DataFlair y empieces tu carrera en esta tecnología en auge, como lo hice yo.

Te recomendaría pasar por este video. Este video le dará la imagen completa de Hadoop.

También debe visitar el blog de Hadoop Ecosystem para obtener un conocimiento profundo de cada componente de Hadoop. Los componentes principales son HDFS , MapReduce y YARN .

HDFS

Es el sistema de almacenamiento más confiable del mundo. HDFS almacena archivos muy grandes que se ejecutan en un clúster de hardware básico. Funciona según el principio de almacenamiento de un número menor de archivos grandes en lugar del gran número de archivos pequeños. HDFS almacena datos de manera confiable incluso en el caso de una falla de hardware. Proporciona un alto rendimiento al proporcionar el acceso a los datos en paralelo.

Para una descripción detallada siga: HDFS

Mapa reducido

Es la capa de procesamiento de Hadoop. MapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo al dividir el trabajo en un conjunto de tareas independientes. Solo necesita poner la lógica de negocios en la forma en que MapReduce funciona y el resto se encargará de la estructura. El trabajo (trabajo completo) que el usuario envía al maestro se divide en pequeños trabajos (tareas) y se asigna a los esclavos.

Para una descripción detallada siga: MapReduce

HILO

Es la capa de gestión de recursos de hadoop. El hilo fue introducido en Hadoop 2.x. Yarn permite que los diferentes motores de procesamiento de datos, como el procesamiento de gráficos, el procesamiento interactivo, el procesamiento de secuencias y el procesamiento por lotes, puedan ejecutarse y procesar datos almacenados en HDFS. Además de la gestión de recursos, Yarn también se utiliza para la programación de trabajos. Yarn extiende el poder de Hadoop a otras tecnologías en evolución, para que puedan aprovechar las ventajas de HDFS (el sistema de almacenamiento más confiable y popular del planeta) y el clúster económico.

Para una descripción detallada siga: HILADO

Answer 4

Para cursos sobre Big Data como Hadoop, DataFlair ofrece cursos de buena calidad y tutoriales gratuitos.

Algunos tutoriales de DataFlair en Hadoop se mencionan a continuación:

1. Big Data
2. Hadoop
3. Hadoop HDFS
4. Mapa de HadoopReducir
5. Hadoop Yarn
6. Archivos de apache hive

DataFlair también ofrece cursos de formación certificados para profesionales y experimentados. Vea este curso certificado para Big Data y Hadoop.

Las razones por las que estoy recomendando este curso son:

1. Tienen instructores de calidad y material de estudio, ya que tienen una base de estudiantes y una audiencia más grandes.
2. Hay clases interactivas dirigidas por un instructor en vivo y puede acceder a las sesiones de video de por vida.
3. Muchos profesionales, estudiantes y novatos se inscriben en estos cursos y, por lo tanto, programan sus clases en consecuencia.
4. Proporciona el curso de Java como curso complementario con Big Data Hadoop para una mejor comprensión de Hadoop
5. Tiene más de 100 horas de proyectos prácticos para hacer, ya que todos los reclutadores siempre buscan candidatos con buena experiencia.
6. Puedes asistir a clase desde tu casa o en cualquier lugar donde estés

Cómo Hadoop entró en escena

Big Data es un dato grande, mal estructurado y difícil de manejar, lejos del petabyte. Big data es incomprensible para la escala humana.

Hace muchos años, hace aproximadamente una década, Google descubrió una forma en que Yahoo se propagó para distribuir datos a través de clusters de productos básicos y procesar lotes simples para comenzar a explotar grandes conjuntos de datos en lotes ad-hoc de manera económica. Más tarde, este método evolucionó como Hadoop.

Big Data Hadoop es la herramienta de Big Data más popular y de gran demanda . Las otras herramientas Spark, Lumify, Apache strom, Apache samoa, etc., pero Hadoop es la más popular.

Hadoop es un marco de código abierto, escalable y tolerante a fallos de la fundación Apache Software. El framework Hadoop está en Java.

Hadoop procesa Big Data en un clúster de servidores de productos básicos. Si una determinada funcionalidad no funciona correctamente o no satisface sus necesidades, puede cambiarla en consecuencia.

Las compañías famosas que usan Hadoop son Yahoo, IBM , Facebook y Cloudera .

Hadoop no es solo un sistema de almacenamiento, sino que es una plataforma para el almacenamiento y procesamiento de datos enormes.

Las características de Hadoop que lo diferencian de las otras herramientas de administración de Big Data son:

Si la respuesta fue informativa y quiere que escriba más de esas respuestas, responda haciendo clic en el botón de ACTUALIZAR.

Empezar a aprender ahora

¡Todo lo mejor!

Answer 5

Aprender Hadoop es hacer mucho por su carrera, pero en algunas ocasiones no es posible acudir a un centro de capacitación. En este momento, la capacitación en línea de cualquier instituto o la utilización de los recursos disponibles en Internet o en libros ayuda a aprender Hadoop.

Coursera:

La plataforma Hadoop y el marco de aplicación – Universidad de California, San Diego | Coursera ofrece capacitación en Hadoop en línea de forma gratuita * para estudiantes y profesionales de todo el mundo. Puede inscribirse en el plan de estudios de este curso y comenzar a explorar en Hadoop. Explican este curso como “Este curso es para programadores novatos o personas de negocios que desean entender. Las herramientas básicas utilizadas para disputar y analizar grandes datos. Sin experiencia previa, tendrá la oportunidad de recorrer ejemplos prácticos con los marcos de trabajo Hadoop y Spark, dos de los más comunes en la industria. Se sentirá cómodo explicando los componentes específicos y los procesos básicos de la arquitectura de Hadoop, la pila de software y el entorno de ejecución. ”Y la forma más rápida y fácil de aprender Hadoop – Cloudera también es un buen recurso.

* Lea las preguntas frecuentes para obtener más información.

Youtube:

Muchos canales individuales tienen excelentes tutoriales de video en Hadoop con buenos gráficos que puedes probar en este recurso. ¡La edureka! El canal de YouTube tiene clases extensas y detalladas sobre muchas herramientas y conceptos de Hadoop y puede buscar en otros videos pequeños sobre conceptos especiales.

Práctica:

Aprender con la práctica es un gran impacto para tener éxito en cualquier tecnología; instale las herramientas necesarias en sus sistemas y descargue datos de otros recursos de confianza y luego cree su propio proyecto. La otra respuesta de Quora tiene una lista de recursos para esto.

¿Cómo puedo practicar los programas de Hadoop en línea de forma gratuita? ¿Hay algún servicio gratuito en la nube que proporcione la plataforma Hadoop junto con datos de muestra para jugar? Quiero enviar el código de reducción de mapa allí y obtener los resultados. ¿Hay algún servicio disponible?

Entrenamiento en linea:

Lucidtechsystems brinda capacitación en Hadoop corporativo, en línea, en clase y en línea en Hyderabad para estudiantes de todo el mundo. Sistemas de tecnología de la tecnología de la información Gestione los riesgos y reduzca los costos de cumplimiento con procesos de principio a fin para el cumplimiento, la gobernanza y el riesgo. Discusión en clase, tareas de clase, presentación A / V, experiencia de la vida real, ejercicios en el aula y autoaprendizaje.

Durante este curso, aprenderás:

• Introducción a Big Data y Analytics
• Introducción a Hadoop
• Ecosistema Hadoop – Conceptos
• Hadoop Map-reduce conceptos y características
• Desarrollando las aplicaciones map-reduce
• Conceptos de cerdo
• Conceptos de la colmena
• Conceptos de Sqoop
• Conceptos del canal
• Conceptos de flujo de trabajo de Oozie
• Conceptos impala
• Conceptos de hue
• Conceptos de HBASE
• Conceptos de ZooKeeper
• Casos de uso de la vida real

Conclusión:

Tu pasión por Hadoop es útil para utilizar cualquiera de estos recursos. Puedes aprender gratis, pero certifícate para mejorar tus posibilidades en la carrera.

Gracias.

Answer 6

MindsMapped es un instituto de capacitación de TI en línea que ofrece capacitación práctica práctica orientada al trabajo y también ayuda a las personas a lograr la certificación profesional en diversas tecnologías. Ofrece tanto capacitación en línea interactiva en vivo dirigida por un instructor como aprendizaje de video a su propio ritmo.

Uno de los cursos más exitosos que MindsMapped ha estado ofreciendo es el programa de capacitación Hadoop. Dentro de este programa, los participantes reciben toda la asistencia para aprobar el examen de certificación Hadoop.

El propósito de esta capacitación de certificación es ofrecer a las personas que usan Big Data y Hadoop un medio para probar sus habilidades de desarrollo en las aplicaciones Hadoop para procesar, almacenar y analizar los datos guardados en Hadoop utilizando las herramientas de código abierto de Cloudera, incluida Hive. Cerdo, Sqoop y Flume.

Algunos de los beneficios del programa de capacitación de certificación Hadoop ofrecidos por MindsMapped son:

• La capacitación en certificación de Hadoop comienza con los conceptos básicos, incluidos los conceptos básicos de Java y cubre todos los conceptos clave de Big Data y Hadoop
• Puedes aprender sobre los temas que son obligatorios para pasar Cloudera, MapR y HortonWorks.
• Los cuestionarios basados ​​en temas están disponibles para obtener información sobre los temas que ya están cubiertos.
• La formación en línea se lleva a cabo en un entorno muy interactivo y propicio.
• Todos los participantes reciben tareas de alta calidad para desarrollar una mejor comprensión de los temas cubiertos
• Todos los temas dentro del curso son cubiertos simultáneamente en el proyecto.
• Esta capacitación de certificación en línea de Hadoop lo ayuda a realizar diversas tareas en MapReduce, Sqoop, Hive y temas relacionados con facilidad.
• Cada clase está grabada y archivada en nuestra videoteca. Por lo tanto, incluso si no asiste a ninguna clase, puede hacerlo fácilmente mediante nuestra biblioteca de videos.
• Dentro del programa de capacitación, recibirá materiales de estudio que han sido desarrollados por un equipo de profesionales experimentados de Hadoop.
• Nuestros instructores de Hadoop son profesionales de TI con años de experiencia en varios dominios.

Después de completar esta Capacitación sobre certificación de Big Data y Hadoop, podrá aprobar cualquiera de los exámenes de certificación profesional de Hadoop, incluida la certificación Cloudera, la certificación de HortonWork y la certificación MapR. Para obtener información sobre la capacitación para la certificación MindsMapped Hadoop, envíe un correo electrónico a [email protected] o llame al [phone] o [phone].

También puede visitar los enlaces mencionados a continuación para obtener más información:

Capacitación orientada al trabajo de Hadoop: http://www.mindsmapped.com/big-d…

Capacitación sobre certificación de Hadoop: https://mindsmapped.com/certific …

Answer 7

En la actualidad, hay entusiasmo entre los jóvenes para optar por Hadoop Training In Hyderabad. Esto se debe principalmente a las oportunidades de empleo eminentes que se están creando por el aumento de la importancia en este campo. La carrera como profesional de Hadoop llevará a su carrera un paso adelante y más si ha alcanzado los conocimientos más capacitados. Open Source Technologies con su curso Hadoop en Hyderabad guiará su carrera hacia un futuro brillante al hacer que obtenga un conocimiento completo en este campo.

¿Por qué es The Prominence For Hadoop?

Se sabe que Hadoop es el marco de código abierto basado en la red de programas basada en Java, fundada por Apache Hadoop con la intención de proporcionar la mejor facilidad de gestión de datos para hacer frente al problema existente de la gestión ineficaz de datos proporcionada por personas de edad avanzada. Herramientas convencionales. Hadoop puede hacer que sea posible ejecutar varias aplicaciones para ejecutar diferentes clústeres de sistemas de red con una alta velocidad de procesamiento. El nivel de confiabilidad de Hadoop será muy alto y los resultados funcionales son más confiables y efectivos.

Los Institutos Hadoop en Hyderabad han sido creados principalmente por Open Source Technologies para tratar la promoción de habilidades efectivas con respecto al Hadoop entre todos los candidatos interesados.

Módulos de aprendizaje de tecnologías de fuente abierta Capacitación Hadoop en Hyderabad:

La capacitación de Hadoop en Hyderabad en el instituto de capacitación de tecnologías de código abierto proporcionará diferentes módulos de aprendizaje, como

• Para dominar los conceptos de Hadoop 2.7 y Hilados.
• Diferentes conceptos de Spark, MLlib e impartir conocimientos para trabajar en las diferentes aplicaciones de Spark con Spark RDD.
• Para promover el conocimiento en las actividades de funcionamiento de Hadoop, como trabajar en múltiples clústeres, administrar, administrar y solucionar problemas.
• Para proporcionar conocimientos sobre las aplicaciones de prueba de Hadoop utilizando la unidad MR y varias herramientas de automatización.
• Adquirir el conjunto de habilidades necesarias para configurar el pseudonodo y el nodo múltiple en Amazon EC2.
• Para adquirir un conjunto completo de conocimientos sobre los aspectos relacionados con Hadoop de HDFS, MapReduce, Hive, Pig, Oozie, Zookeeper y también HBase.
• Para obtener conocimientos sobre Spark, GraphX, MLlib al escribir aplicaciones Spark con Spark RDD.

Objetivos del Curso

El curso Big Data Hadoop en Hyderabad proporcionará varios objetivos del curso, como

• Para impartir un vasto conocimiento sobre Hadoop y también sobre los componentes del ecosistema de administración de Hadoop.
• Para mejorar las habilidades en la instalación de Hadoop Cluster.
• Habilidades en varios conceptos de Hadoop como Pig, hive, HBase, Oozie, HDFS y scoop con demostraciones relacionadas.
• Adquiere conocimientos sobre la recuperación de fallas de nodos y la solución de problemas comunes de clúster de Hadoop.
• Expertos en tiempo real de la industria

¿Quién puede optar principalmente por el entrenamiento de Hadoop?

La capacitación para administradores de Hadoop en Hyderabad será muy útil para optar por los profesionales que trabajan con datos para alcanzar nuevos niveles en su profesión profesional. Y también cualquier persona interesada en el campo del manejo de datos puede optar por este curso de Hadoop.

Entrenamiento Hadoop en Hyderabad en tecnologías de código abierto:

La certificación Hadoop En las formas de Hyderabad, las tecnologías de código abierto serán de mayor valor y ayudarán a asegurar las mejores oportunidades de trabajo de las instituciones multinacionales de primer nivel. Los miembros de la facultad que se encuentran aquí tienen mucha experiencia y han tratado con muchas aplicaciones complejas de Hadoop en tiempo real. Por lo tanto, su inscripción en Hadoop Training en Hyderabad de Open Source Technologies seguramente le asegurará el éxito en su carrera profesional en Hadoop.

La capacitación Hadoop en Hyderabad en Open Source Technologies brindará varias oportunidades efectivas para mejorar las habilidades de aprendizaje de sus estudiantes, como

• Proporcionar la facultad de capacitación mejor capacitada que tiene vasta experiencia en metodologías de capacitación.
• Sesiones regulares de taller para trabajar con el aumento de las habilidades prácticas de sus estudiantes.
• Interacción con los expertos de la industria para aumentar la confianza y el conjunto de habilidades entre sus estudiantes.

Al inscribirse en el programa de capacitación de los institutos de tecnologías de fuente abierta que ofrece una capacitación dotada en el curso Hadoop en Hyderabad, se pueden obtener varios aspectos beneficiosos como:

• Programa de formación orientado al empleo.
• Formación con escenarios en tiempo real.
• Módulo del curso según el requisito de la industria.
• Explicación de la asignatura a través de proyectos en tiempo real.

Los objetivos de demostración de Hadoop incluyen:

Sesiones interactivas con los expertos de Hadoop.

Expertos que proporcionan información clara sobre las funciones y responsabilidades de un experto de Hadoop.

Información sobre las áreas donde se puede aplicar Hadoop.

Proporcionar información sobre las oportunidades de carrera con Hadoop Training.

Inscríbase ahora para disponer de la “Demo gratuita en Hadoop”.

Haga clic aquí para inscribirse para la demostración gratuita de Hadoop

Answer 8

Como principiante, Big Data University, una iniciativa de IBM es un centro donde puede aprender diferentes tecnologías de Big Data con las respectivas vías de aprendizaje, puede ganar credenciales una vez que complete el curso e inclúyalas en su cartera. Y todo esto GRATIS de costo.

Le sugiero que no se una a ningún programa de capacitación, sino que utilice ese dinero para obtener la certificación, ya que la Certificación (de Cloudera / Horotnworks) contará como una experiencia más fresca. El autoaprendizaje es un reto, pero aprenderás mejor de esta manera. Solo tienes que poner un poco de esfuerzo, practicar más y ¡ahí lo tienes !.

Gracias,

Answer 9

Consulte los enlaces a continuación para obtener experiencia práctica en casos de uso de Hadoop.

Enlace: Caso de uso de Spark SQL – 911 – Análisis de datos de números de la línea de ayuda de emergencia

Enlace: Análisis de datos de Pokémon utilizando Apache Hive

Enlace: Aprendizaje de máquina con chispa – Parte 1

Enlace: Aprendizaje de máquina con chispa – Parte 2

Enlace: Aprendizaje automático con chispa en el caso de uso del banco – Parte 3

Encuentre los enlaces a continuación para pequeños casos de uso en MapReduce en hadoop.

Los dos enlaces a continuación te ayudarán a dominar los conceptos de Reducción de mapas:

Enlace 1: Reducir el uso del mapa – Uber Data Analysis

Enlace 2: MapReduce utiliza el análisis de datos de Case-Youtube

Enlace 3: Caso de uso de reducción de mapa – Análisis de datos de Titanic

Los siguientes enlaces están relacionados con el análisis de sentimientos utilizando varios componentes de Hadoop como Pig y Hive.

Enlace 4: Caso de uso de cerdo – La parte del análisis diario de datos de muestra – I

Enlace 5: Caso de uso de cerdos: la parte del análisis diario de datos – II

Enlace 6: Determinar Hashtags populares en Twitter usando Pig

Enlace 7: Análisis de sentimientos en Twitter – Análisis inteligente de zonas horarias

Enlace 8: Caso de uso de Hive – Contando Hashtags usando Hive

Enlace 9: Análisis de opiniones en tweets con Apache Pig utilizando el diccionario AFINN

Enlace 10: Análisis de opiniones en tweets con Apache Hive utilizando el diccionario AFINN

Para los casos de uso de nivel de principiante en Spark, consulte los siguientes enlaces:

Enlace 11: Caso de uso de HealthCare con Apache Spark

Enlace 12: Introducción a Spark RDD y operaciones básicas en RDD

Enlace 13: Análisis de los datos de delitos de Nueva York utilizando SparkSQL

Enlace 14: Caso de uso de Spark – Análisis de datos de viaje

Enlace 15: Caso de uso de Spark – Análisis de datos Uber

Enlace 16: Caso de uso de Spark – Análisis del conjunto de datos de MovieLens

Enlace 17: Caso de uso de chispa – Análisis de redes sociales

Visite nuestro sitio web Capacitación en línea, cursos de certificación de negocios de tecnología de TI para más casos de uso en tiempo real y proyectos sobre tecnologías de Big Data como Hadoop, Spark, Machine Learning, etc.

Satyam Kumar | Desarrollador Hadoop en Acadgild

Answer 10

Existen numerosos sitios web para aprender Hadoop en línea, pero los cursos Acadgild le ofrecen cursos certificados para que pueda prepararse para una mejor trayectoria profesional. Los cursos son mejores en el sentido de que el número de estudiantes por clase es bajo. 3-5 estudiantes es lo que toman por lote, ya que hace que sea más fácil para los mentores prestar mucha atención. El análisis permitirá a los mentores distinguir a los estudiantes con mejor rendimiento y aquellos que necesitan más atención.

El programa del curso para Hadoop es el siguiente:

1. Cómo resolver el problema de Big Data
2. Hadoop Framework Description
3. HDFS
4. Explorando MapReduce 1
5. Explorando MapReduce 2
6. Horarios en hilo
7. Introducción al cerdo
8. Cerdo explorador
9. Cerdo avanzado
10. Proyecto I
11. Proyecto I Cont
12. Mapa avanzado Reducir 1
13. Mapa avanzado Reducir 2
14. Introducción de la colmena
15. Operaciones de la colmena
16. Colmena avanzada
17. Descripción general de HBase
18. Modelo de datos HBase y operaciones CRUD
19. Hbase Thrift and Rest Server
20. Oozie y Sqoop
21. Proyecto II
22. Proyecto II cont
23. Proyecto II cont
24. Proyecto II cont

También, puedes hacer proyectos que te ayudan a desarrollar un conocimiento práctico y también a tu perfil. También brindan capacitación para entrevistas mediante la realización de entrevistas simuladas y lo ayudan a elaborar su currículum de la manera más reciente.

Answer 11

Hay muchos sitios en los que puedes mirar, como Udacity, Lynda, Udemy, etc., pero recomendaría Experfy, un mercado de datos y ciencia de la incubación de Harvard. No solo será enseñado por los principales líderes de la industria, sino que también recibirá un certificado de finalización. El curso de Hadoop para empresas lo imparte Craig Jordan, líder de arquitectos de soluciones empresariales para una compañía de seguros nacional multilínea.

En este curso aprenderás:

1. Describa las formas principales en que Hadoop le permite crear beneficios comerciales
2. Identificar los obstáculos técnicos para su adopción.
3. Organice un enfoque para adoptar Hadoop de manera efectiva, ya sea con el fin de ahorrar en costos o de negocios.
4. Describa seis categorías de casos de uso para Hadoop, arquitecturas técnicas de alto nivel para cada uno, junto con los beneficios de cada uno y las habilidades técnicas necesarias para lograrlos.
5. Describa los expertos técnicos y de negocios que necesitará para tener éxito
6. Defina procesos tanto para crear valor comercial con Hadoop como para completar I + D técnico para profundizar el conocimiento práctico de su equipo.
7. Identificar hitos de progreso.
8. Identifique las inquietudes y decisiones transversales que afectan el enfoque que toma y el ritmo al que puede adoptar Hadoop.

Echa un vistazo a Experfy y feliz aprendizaje!

Answer 12

Todos hemos escuchado sobre la tecnología, es decir, Hadoop y en este período, la mayoría de las personas están mirando hacia adelante para hacer su profesión en Hadoop. No hay duda de que esta experiencia ha influido en las empresas gigantes y pequeñas en todo el mundo. Tanto las industrias mundiales como las nuevas empresas se están moviendo para incluir las competencias de Hadoop, que comprenden las grandes organizaciones como Facebook, Google, Flipkart y más.

Con la expansión de Hadoop, la necesidad de un desarrollador de Hadoop calificado se ha apresurado no solo en India sino también internacionalmente. Es ampliamente dicho; Los especialistas en tecnología deben ser voluntarios para los proyectos de Hadoop si es necesario aumentar su posibilidad y visión. Es vigoroso observar que la fama de Hadoop está dando lugar a muchos trabajos para el desarrollador.

En la era actual, los grandes gigantes de TI están buscando desarrolladores de Hadoop que tengan experiencia en este campo y puedan administrar Hadoop. Por lo tanto, hay un enorme abanico de perspectivas en Hadoop, ya que el mercado de ocupación para estos especialistas es rentable y se está acelerando a un ritmo mayor. Por lo tanto, no hay ningún error en decir que Hadoop está en el crecimiento. Debido a esta razón, el especialista de Hadoop tiene una gran necesidad de la mayoría de las industrias de TI. Muchos sitios web ofrecen capacitación de Hadoop en línea, pero JanBask Training es uno de los mejores institutos entre ellos. Los entrenadores de JanBask Training teóricamente son sólidos en sus dominios de materia y ellos te ofrecerán sesiones registradas de todas las clases.

Answer 13

Spiritsofts brinda la mejor capacitación en línea de Hadoop ✔ Capacitadores expertos en la industria ✔ Currículo personalizado del curso con conceptos avanzados ✔ Clases en vivo ✔ Material de capacitación de Hadoop más …

Clase demo Hadoop

Contenido del curso Hadoop

Big data Contenido del curso de formación en línea
Introducción a Big Data y Hadoop • ¿Qué es Big Data?
• Qué es Hadoop
• ¿Por qué Hadoop?
• Tendencias de Hadoop.
• Tecnologías compatibles con Big Data
• RDBMS vs. Hadoop
• Ecosistemas de Hadoop
• Recomendaciones de hardware Idea central de Big Data • Almacenamiento
• Procesamiento Hadoop Vs Otras herramientas de almacenamiento de datos • RDBMS
• Informática
• Teradata HDFS • Qué es HDFS
• Características de HDFS
• Demonios de HDFS
✔✔ Nombre Nodo
✔✔ Nodo de datos
✔✔ Nodo de nombre secundario
• Almacenamiento de datos en HDFS
• Introducción a los bloques.
• Replicación de datos
• Acceso a HDFS
• CLI (interfaz de línea de comandos) y comandos de administración
• API de Java
• Tolerancia a fallas MapReduce • ¿Qué es Reducir Mapa?
• Mapa Reducir Arquitectura
• Demonios de MapReduce
✔✔ Job Tracker
✔✔ Seguimiento de tareas
• Cómo funciona Map Reduce
• Trabajar con Map Reduce Programming
• Diferentes formatos en Map Reduce.
• Localización de datos
• Rendimiento en el programa Map Reduce
• Debugging Map Reduce Job HIVE
• Introducción de la colmena
• Arquitectura de la colmena.
• Hive vs. RDBMS
• HiveQL y la shell
• Diferentes tipos de tablas HIVE.
• Funciones definidas por el usuario de HIVE
• Técnicas de desempeño de HIVE.
✔✔ partición
✔✔ HBASE de cubetas • Introducción a HBase
• Arquitectura y diseño de esquemas.
• HBase vs. RDBMS
• Componentes arquitectónicos de HBase
✔✔ HMaster
✔✔ Servidores de la región
✔✔ Regiones
• Comandos HBase SQOOP • Introducción
• Comandos de Sqoop
• Importación de datos
• Exportación de canales de datos • Introducción
• Comandos del canal
• Conexión a la base de datos
• Importación de datos PIG • Introducción a Pig
• Mapa reducir Vs. Cerdo apache
• Diferentes tipos de datos en Pig
• Modos de Ejecución en Pig Oozie • Introducción a Oozie
• Zoológico de flujo de trabajo de Oozie • Introducción a Zookeeper
• Características de Zookeeper SparkScala

Answer 14

Hay algunos buenos lugares para aprender Hadoop. Si está buscando recursos gratuitos y confía en aprenderlo por su cuenta sin ninguna guía, ayuda o solución de problemas, considere:

Cursos y libros gratuitos para aprender Hadoop:
1. bigdatauniversity.com
Big Data University
2. Tutorial de Hadoop – YDN
3. http://www.michael-noll.com/tutorials
4. Hadoop: la guía definitiva por Tom White ( http://shop.oreilly.com/product/ …)
5. Hadoop en acción por Chuck Lam ( http://www.amazon.in/Hadoop-Acti… )

Sin embargo, si cree que necesita orientación y capacitación para aprender Hadoop (lo cual podría considerar que se atascará con frecuencia y es posible que no tenga a quién acudir para obtener ayuda), puede consultar los programas de capacitación que se ofrecen a continuación:

1. http://www.cloudera.com/content/… (Caro)
2. Formación y certificación Hadoop | Hortonworks (Caro)
3. http://www.edvancer.in/big-data-… (Asequible)

Answer 15

MindsMapped ofrece capacitación en Hadoop en línea dirigida por un instructor para profesionales de TI y no de TI. La capacitación en línea Big Data / Hadoop de MindsMapped cubre la mayoría de los temas clave de Big Data y Hadoop, incluyendo Introducción a Big Data y Hadoop, clúster Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, HBase, ZooKeeper, Oozie, Sqoop e Yarn. Después de completar las clases de Hadoop, podrá aparecer en cualquier examen de certificación profesional de Hadoop de Cloudera, MapR y HortonWorks.

Beneficios de la formación en línea de Big Data Hadoop:

· La capacitación en línea dirigida por un instructor de MindsMapped ayuda a los graduados universitarios y profesionales de TI a comprender fácilmente los temas de Big Data y Hadoop.

· Los formadores compartirán sus años de experiencia con usted.

· Se proporcionan materiales de estudio para ayudarlo a prepararse para las entrevistas de trabajo / para prepararse para las certificaciones profesionales de Hadoop, incluidas Cloudera, Hortonworks y MapR.

· Trabajas en un proyecto en tiempo real junto con nuestros instructores.

· Los instructores conducen las clases de una manera fácil de entender.

· Se realizan entrevistas simuladas para prepararte para las entrevistas de Hadoop.

· También recibirá asistencia para preparar el currículum vitae que lo contratará a los mejores empleadores.

· Los participantes reciben tareas de alto nivel para una mejor comprensión de los temas.

· Al completar este programa de capacitación, puede aprobar fácilmente cualquier entrevista de trabajo de Hadoop o examen de certificación de Hadoop

Después de completar las clases tutoriales de Big Data y Hadoop, puede descifrar fácilmente cualquier entrevista de trabajo. Para obtener información detallada sobre la capacitación en línea de Hadoop de MindsMapped, envíe un correo electrónico a [email protected] o llámenos al [phone] / [phone].

Haga clic en el siguiente enlace para tener un conocimiento detallado sobre el programa de capacitación:

Preguntas de la entrevista de Big Data y Hadoop: https://mindsmapped.com/intervie …

Preparación del Certificado Cloudera Hadoop: https://mindsmapped.com/certific …

Entrenamiento para principiantes de Hadoop: https://www.mindsmapped.com/big- …

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Los empleadores quieren ver a estudiantes que hayan sido capacitados por expertos reales y no por departamentos de capacitación.

Si desea aprender Hadoop y desea sumergirse profundamente en el uso en el mundo real de Hadoop y las API y herramientas relacionadas, Experfy tiene un curso de capacitación para desarrolladores de Hadoop $ 399 Con ejercicios del mundo real.

El curso está a cargo de un instructor con 21 años de experiencia práctica con arquitecturas que van desde sistemas integrados hasta supercomputadoras y proporciona liderazgo técnico a líderes del mercado como CSC, General Dynamics, AAA, Daimler-Benz y Hearst.

Le ayudaría a dominar todos los detalles relevantes de las API de Hadoop y completar tareas rigurosas y desafiantes en el contexto de un estudio de caso de agregador de datos.

También hay un curso de analista de Big Data si buscas experiencia práctica con Hadoop, Pig and Hive.

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Los aspectos clave para decidir sobre un instituto de entrenamiento de Big Data son:

• ¿Calidad de experiencia del entrenador?
• ¿Calidad y disponibilidad de contenidos de aprendizaje?
• Accesibilidad en línea?
• Disponibilidad de laboratorio en línea para la práctica práctica?
• ¿Resolución de dudas?

CloudxLab ofrece cursos completos sobre Big Data, con un enfoque especial en Hadoop & Spark. Nuestros cursos ofrecen los siguientes beneficios:

• Formadores con gran experiencia en el sector con empresas de primer nivel.
• Acceso de por vida al contenido de aprendizaje.
• Disponible en cualquier momento, en cualquier lugar ya través de cualquier dispositivo con conexión a Internet.
• Acceso al laboratorio en línea para la práctica práctica: el laboratorio en línea es un grupo real de computadoras con todos los softwares preinstalados y es compatible con todas las tecnologías de la pila
• Resolución de consultas a través de sesiones en vivo o mediante soporte de correo electrónico 24 × 7

Le aconsejaré que visite CloudxLab y explore nuestras ofertas para cursos autodidactas e impartidos por un instructor en Big Data, Hadoop, Spark, etc.

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SV Soft Solutions es el mejor instituto de capacitación en línea de Hadoop en Hyderabad. SV Soft Solutions tiene capacitación para todos los grupos de personas, desde aprendices hasta profesionales de nivel avanzado. Hemos capacitado a más de 1000 estudiantes en todo el mundo y los hemos colocado en 500 compañías de fortuna. Nuestra capacitación en línea de Hadoop se proporcionará en todo el mundo, como EE. UU., Reino Unido, Canadá e India. Ofrecemos la mejor capacitación en certificación en línea de Hadoop con sesiones en tiempo real y orientadas al trabajo.

Puntos destacados del entrenamiento en línea de Hadoop

• Material detallado del curso con ejemplos en tiempo real.
• Clases de Hadoop con entrenadores expertos.
• Atención al cliente 24 × 7.
• Estamos dando soporte de colocación en empresas en Estados Unidos, Canadá e India.
• Certificación orientada a la formación de Hadoop.
• Beneficios del curso de certificación en línea de Hadoop
• Entrenador de expertos de la industria
• Escenario en tiempo real
• Sesión de dudas de apoyo.
• Asignaciones de tema a tema
• Preparación del curriculum vitae
• Entrevista Q / A
• Sesiones de registro
• Material de estudio detallado
• Soporte 24/7

Programa de Capacitación para la Certificación Bigadata Hadoop

• Entendiendo BigData¿Qué es Big Data? Características de Big Data
• Hadoop DistributionsHortonworksClouderaPivotal HDGreenplum
• Introducción a Apache HadoopFlavors of Hadoop: Big-Insights, Google Query, etc.
• Componentes del sistema ecológico de Hadoop: IntroducciónMapReduceHDFSApache PigApache HiveHBASEApache OozieFLUMESQOOPApache MahoutKIJILUCENESOLRKiteSDKImpalaChukwaSharkCascading
• Entendiendo Hadoop Cluster
• Hadoop Core-ComponentsNameNodeJobTrackerTaskTrackerDataNodeSecondaryNameNode
• Arquitectura HDFS¿Por qué 64MB? ¿Por qué bloquear? ¿Por qué el factor de replicación 3?
• Discutir NameNode y DataNode
• Discutir JobTracker y TaskTracker
• Flujo de trabajo típico de la aplicación Hadoop.
• Reconocimiento de racks Topología de red Asignación de bloques a bastidores y nodos Informes de bloqueo Servicio de administración de BeatBlock de corazón
• Anatomía del archivo escrito
• Anatomía del archivo leído
• Los latidos del corazón y los informes de bloque

• Discutir NombreNodo Secundario
• Uso del registro de FsImage y Ediciones

• Mapa Reducir Descripción
• Mejores prácticas para configurar el clúster de Hadoop
• Cluster ConfigurationCore-default.xmlHdfs-default.xmlMapred-default.xmlHadoop-env.shSlavesMasters
• Necesidad de * -site.xml
• Mapa Reducir Marco
• ¿Por qué Reducir Mapa?
• Casos de uso donde se usa Map Reduce
• Programa Hello world con el entorno Weather Use CaseSetup para los programas Formas posibles de escribir el programa Map Reduce con códigos de ejemplo encontrar el mejor código y discutir Configurado, Herramienta, GenericOptionParser y uso de colasDemo para calcular la temperatura máxima y la temperatura mínima
• Limitaciones de la forma tradicional de resolver el recuento de palabras con grandes conjuntos de datos
• Mapa Reducir la forma de resolver el problema.
• Descripción completa de MapReduce
• Tamaño dividido
• Combinadores
• Multi reductores
• Partes de mapa reducir
• Algoritmos
• Demostración de instalación de un solo nodo Apache Hadoop
• Formato de nombre de nodo
• Demostración de instalación de nodos múltiples de Apache Hadoop
• Añadir nodos dinámicamente a un clúster con Demo
• Eliminar nodos dinámicamente a un clúster con Demo
• Modo seguro
• Modos de clúster de Hadoop
• Modo independiente
• Modo distribuido Psuedo
• Modo totalmente distribuido
• Revisión
• Prácticas HDFS (Comandos HDFS)
• Mapa Reducir Anatomía Presentación de trabajo Inicialización de tareas Tareas Tareas Ejecución de tareas
• Programadores
• Examen
• Mapa Reducir los escenarios de falla
• Ejecución especulativa
• Archivo de secuencia
• Formatos de archivo de entrada
• Formatos de archivo de salida
• Tipos de datos de escritura
• Formatos de entrada personalizados
• Llaves personalizadas, Valores de uso de writables.
• Recorra el proceso de instalación a través del administrador de cloudera.
• Lista de ejemplos, muestra la lista de ejemplos para la instalación
• Demostración en teragen, wordcount, índice invertido, ejemplos
• Debugging Map Reduce Programs
• Mapa Reducir los conceptos avanzados
• Partición y partición personalizada
• Se une
• Múltiples salidas
• Contadores
• Unidades de prueba de RM
• Patrones de diseño de MR
• Implementación de línea distribuida CacheCommand
• Implementación de la API de MapReduce
• Mapa reducir ejemplos de conceptos avanzados
• Introducción al curso Proyecto
• Técnicas de carga de datosHadoop Copiar comandosPut, get, copyFromLocal, copyToLocal, mv, chmod, rmr, rmr –skipTrash, distcp, ls, lsr, df, du, cp, moveFromLocal, moveToLocal, text, touhz, tail, mkdir, helpFlume
• Demostración de los comandos de copia de Hadoop
• Teoría de Sqoop
• Demo para Sqoop
• Necesidad de cerdo?
• ¿Por qué cerdo creado?
• Introducción a skew Join
• ¿Por qué ir por Pig cuando Map Reducir está ahí?
• Casos de uso de cerdo
• Cerdo construido en operadores
• Esquema de tienda de cerdos
• OperadoresLoadStoreDumpFilterDistinctGroupCoGroupJoinStreamForeach GenerateParallelDistinctLimitORDERCROSSUNIONSPLITSampling
• Dump Vs Store
• DataTypesComplexBagTupleAtomMapPrimitivesIntegersFloatChararraybyteArrayDouble
• Operadores de DiagnósticoDescripciónExplicarIlustrar
• UDFsFilter FunctionEval FunctionMacrosDemo
• Manipuladores de almacenamiento
• Prácticas de cerdo y casos de uso
• Demo usando esquema
• Demo usando sin esquema
• Fondo de la colmena
• ¿Qué es la colmena?
• Cerdo vs colmena
• ¿Dónde usar la colmena?
• Arquitectura de la colmena
• Metastore
• Modos de ejecución de la colmena.
• Tablas externas, maceradas, nativas y no nativas
• Particiones Hive Particiones Dinámicas Particiones Estáticas
• Cubos
• Hive DataModel
• Hive DataTypesPrimitiveComplex
• Consultas Crear nueva tabla administrada Cargar DataInsert sobrescribir tableInsert en Local directoryCTASInsert Overwrite table seleccionar
• JoinsInner JoinsOuter JoinsSkew Joins
• Inserciones Multi-mesa
• Varios archivos, directorios, inserciones de tablas.
• Serde
• Ver
• Índice
• UDF
• UDAF
• Prácticas de la colmena
• Arquitectura Oozie
• Diseño de flujo de trabajo en Oozie
• Practicas de oozie
• Arquitectura YARN
• Hadoop Classic vs YARN
• YARN Demo
• Arquitectura del canal
• Prácticas de Flume
• Zoo Keeper
• Introducción a las bases de datos NOSQL
• Paisajes NOSql
• Introducción a HBASE
• HBASE vs RDBMS
• Crear una tabla en HBASE usando el shell HBASE
• ¿Dónde usar HBASE?
• ¿Dónde no usar HBASE?
• Escribir archivos a HBASE
• Componentes principales de HBASEHBase MasterHRegionServerHBase ClientZookeeperRegion
• HBase Practicals
• HBASE –ROOT- Tabla de catálogo
• CAP Theorm
• Compactación
• Fragmentación
• Spast Datastore
• Arquitectura de casandra
• Big Table y Dynamo
• Tabla de hash distribuida, tolerante a fallas P2P
• Modelado de datos
• Familias de columnas
• Demo de instalación en Cassandra
• Prácticas
• Análisis de proyectos en tiempo real
• Diseño
• Implementación
• Ejecución
• Depuración
• Técnicas de optimización
• Cual usar donde
• Amazon Web Services (Hadoop en la nube): instalaciones para varios nodos
• EMR y S3
• Arquitectura de tormenta
• Caso de uso en tiempo real con Storm
• ¿Qué es Spark? ¿Qué es Spark? Entender SparkSpark ArchitectureRDDHadoop RDDRDDs Visión general de Spark GraphXOtras y casos de uso
• Arquitectura impala
• Prácticas Impala
• Consultas Adhoc en Impala
• Técnicas de compresiónSnappyLZOBgzip
• Procesamiento de imágenes en Hadoop
• Pautas de preparación para la certificación
• Mejores prácticas para configurar el clúster de Hadoop
• Nodos de puesta en servicio y clausura
• Benchmarking el cluster Hadoop
• Herramientas de monitoreo de administración
• Tareas de administración de rutina
• Arquitectura kafka
• Ejecución de Kafka Usecase

Answer 19

Hace 3-4 semanas, esta pregunta me estaba matando. No tenía ningún amigo con conocimiento de Big Data, así que no sabía qué hacer para aprender Hadoop. Comencé a buscar en google, facebook y linkedin y de repente encontré una url y el problema se resolvió en muy poco tiempo.

No perderé mucho tiempo para escribir qué hacer y cómo hacerlo. Puede que simplemente veas esta url: Aprende a liderar

Solo para aclarar sus dudas, sí, tomé el curso de kloudmagica y fue realmente genial.

Answer 20

Hola
Nosotros, 360 Learning Solutions India Pvt. Ltd, es una de las mayores empresas emergentes de aprendizaje electrónico de la India con más de 12000 cursos de TI. Nuestras certificaciones son estándar a nivel mundial y auténticas. Casi el 80-90% de las empresas de la India son nuestros clientes y utilizan nuestros cursos de aprendizaje en línea para capacitar a sus empleados.
Tenemos los siguientes cursos en Hadoop –
Ecosistema para Hadoop
Instalación de Hadoop
Repositorio de datos con HDFS y HBase
Repositorio de datos con Flume
Repositorio de datos con Sqoop
Refinería de datos con YARN y MapReduce
Fábrica de datos con la colmena
Fábrica de datos con cerdo
Fábrica de datos con Oozie y Hue
Flujo de datos para el ecosistema de Hadoop
Diseñando Hadoop Clusters
y muchos más..
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