Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Chương 1: Giới thiệu về Hadoop
- Lịch sử, khái niệm của Hadoop
- Hệ sinh thái
- Các bản phân phối
- Kiến trúc cấp cao
- Những hiểu lầm về Hadoop
- Thách thức của Hadoop
- Phần cứng / phần mềm
- Bài tập lab: Mục đầu tiên về Hadoop
Chương 2: HDFS
- Thiết kế và kiến trúc
- Khái niệm (mở rộng ngang, sao chép, tính cục bộ dữ liệu, nhận thức khay)
- Các dịch vụ: Namenode, Secondary namenode, Data node
- Giao tiếp / nhịp tim
- Tính toàn vẹn của dữ liệu
- Đường dẫn đọc / ghi
- Namenode High Availability (HA), Liên minh
- Bài tập lab: Tương tác với HDFS
Chương 3: Map Reduce
- Khái niệm và kiến trúc
- Các dịch vụ (MRV1): jobtracker, tasktracker
- Các giai đoạn: trình điều khiển, mapper, shuffle/sort, reducer
- Map Reduce Phiên bản 1 và Phiên bản 2 (YARN)
- Nội bộ của Map Reduce
- Giới thiệu về chương trình Java Map Reduce
- Bài tập lab: Chạy một chương trình MapReduce mẫu
Chương 4: Pig
- Pig so với Java Map Reduce
- Lưu trình công việc của Pig
- Ngôn ngữ Pig Latin
- Xử lý ETL bằng Pig
- Các phép biến đổi và nối
- Hàm định nghĩa bởi người dùng (UDF)
- Bài tập lab: Viết các kịch bản Pig để phân tích dữ liệu
Chương 5: Hive
- Kiến trúc và thiết kế
- Các kiểu dữ liệu
- Hỗ trợ SQL trong Hive
- Tạo bảng Hive và truy vấn
- Phân vùng
- Nối
- Xử lý văn bản
- Bài tập lab: Các bài thực hành khác nhau về xử lý dữ liệu bằng Hive
Chương 6: HBase
- Khái niệm và kiến trúc
- HBase so với RDBMS và Cassandra
- API Java của HBase
- Dữ liệu chuỗi thời gian trên HBase
- Thiết kế lược đồ
- Bài tập lab: Tương tác với HBase bằng shell; Lập trình trong API Java của HBase; Bài thực hành thiết kế lược đồ
Yêu cầu
- thông thạo ngôn ngữ lập trình Java (hầu hết bài tập lập trình đều sử dụng Java)
- làm việc dễ dàng trong môi trường Linux (có khả năng điều hướng dòng lệnh Linux, chỉnh sửa tệp bằng vi / nano)
Môi trường Lab
Không cần cài đặt : Không cần phải cài đặt phần mềm Hadoop trên máy của học viên! Một cụm Hadoop đang hoạt động sẽ được cung cấp cho học viên.
Học viên cần có:
- một client SSH (Linux và Mac đã có client ssh, đối với Windows nên sử dụng Putty)
- trình duyệt để truy cập cụm máy, Firefox được khuyến nghị
28 Giờ học
Đánh giá (5)
Các ví dụ trực tiếp
Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS
Khóa học - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Dịch thuật bằng máy
Trong quá trình thực hành, James đã giải thích cho tôi từng bước một khi tôi gặp khó khăn, với độ chi tiết hơn. Tôi hoàn toàn mới với NIFI. Ông đã giải thích mục đích thật sự của NIFI, thậm chí cả những kiến thức cơ bản như mã nguồn mở. Ông đã bao quát mọi khái niệm về Nifi từ mức độ Người Mới Bắt Đầu đến mức độ Nhà Phát Triển.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Khóa học - Apache NiFi for Administrators
Dịch thuật bằng máy
Rằng tôi đã có nó từ đầu.
Peter Scales - CACI Ltd
Khóa học - Apache NiFi for Developers
Dịch thuật bằng máy
những điều thực tế cần làm, đồng thời lý thuyết cũng được Ajay trình bày tốt
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Khóa học - Hadoop Administration on MapR
Dịch thuật bằng máy
Tôi rất thích máy ảo (VM) Giáo viên có kiến thức rất sâu rộng về chủ đề cũng như các chủ đề khác, ông ấy rất thân thiện và dễ gần Tôi thích cơ sở vật chất ở Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Khóa học - Big Data Analytics in Health
Dịch thuật bằng máy
