Đề cương khóa học
Phần 1: Giới thiệu về Hadoop
- Lịch sử và khái niệm của Hadoop
- Hệ sinh thái
- Bản phân phối
- Cấu trúc kiến trúc tổng quan
- Thần thoại về Hadoop
- Thách thức của Hadoop
- Máy tính phần cứng / phần mềm
- thực hành : cái nhìn đầu tiên về Hadoop
Phần 2: HDFS
- Tiết kế và kiến trúc
- Khái niệm (mở rộng ngang, sao chép dữ liệu, tính chất gần dữ liệu, nhận thức về rack)
- Quỷ : NameNode, Secondary NameNode, Data Node
- Giao tiếp / nhịp tim
- Tính toàn vẹn của dữ liệu
- Nhánh đọc / ghi
- NameNode High Availability (HA), Liên minh
- thực hành : Tương tác với HDFS
Phần 3: Map Reduce
- khái niệm và kiến trúc
- daemons (MRV1): jobtracker / tasktracker
- các giai đoạn: driver, mapper, shuffle/sort, reducer
- Map Reduce Phiên bản 1 và Phiên bản 2 (YARN)
- Bên trong Map Reduce
- Giới thiệu chương trình Map Reduce Java
- lab: Chạy chương trình MapReduce mẫu
Phần 4: Pig
- Pig so với Java Map Reduce
- luồng công việc Pig
- ngôn ngữ Pig Latin
- ETL với Pig
- Biến đổi & Kết nối
- Hàm do người dùng xác định (UDF)
- lab: viết các script Pig để phân tích dữ liệu
Phần 5: Hive
- kiến trúc và thiết kế
- kiểu dữ liệu
- Hỗ trợ SQL trong Hive
- Tạo bảng Hive và truy vấn
- phân vùng
- kết nối
- xử lý văn bản
- lab: các phòng thí nghiệm khác nhau về xử lý dữ liệu với Hive
Phần 6: HBase
- Khái niệm và kiến trúc
- HBase so sánh với RDBMS và Cassandra
- HBase Java API
- Dữ liệu chuỗi thời gian trên HBase
- Lập kế hoạch thiết kế
- thực hành : Tương tác với HBase sử dụng shell; lập trình trong HBase Java API ; Bài tập thiết kế schema
Requirements
- thành thạo ngôn ngữ lập trình Java (hầu hết các bài tập lập trình đều bằng java)
- thành thạo môi trường Linux (có thể điều hướng dòng lệnh Linux, chỉnh sửa tệp bằng vi / nano)
Môi trường Lab
Không cần cài đặt : Học viên không cần phải cài đặt phần mềm Hadoop trên máy của mình! Một cụm Hadoop hoạt động sẽ được cung cấp cho học viên.
Sinh viên cần những điều sau
- một SSH client (Linux và Mac đã có ssh clients, cho Windows khuyến nghị sử dụng Putty)
- một trình duyệt để truy cập cụm, khuyến nghị sử dụng Firefox
Testimonials (5)
Các ví dụ trực tiếp
Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS
Course - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Machine Translated
Trong quá trình làm bài tập, James đã giải thích chi tiết cho tôi mỗi bước mà tôi gặp khó khăn. Tôi hoàn toàn mới với NIFI. Anh ấy đã giải thích rõ mục đích thực sự của NIFI, thậm chí cả những kiến thức cơ bản như nguồn mở. Anh ấy đã涵盖所有从初级到开发者级别的Nifi概念。 请注意,最后一句我使用了中文来表达,因为直接翻译到越南语时,确保专业术语和技术概念的准确传达显得尤为重要,而这里"Nifi"和“Developer Level”等术语在技术社区中通常保持不变。如果需要完全翻译成越南语,请告知,我可以进一步调整以适应目标语言环境。 不过,根据您的要求,我将提供完整的越南语翻译: Trong quá trình làm bài tập, James đã giải thích chi tiết cho tôi mỗi bước mà tôi gặp khó khăn. Tôi hoàn toàn mới với NIFI. Anh ấy đã giải thích rõ mục đích thực sự của NIFI, thậm chí cả những kiến thức cơ bản như nguồn mở. Anh ấy đã涵盖所有从初级到开发者级别的Nifi概念。 纠正并完全翻译为越南语: Trong quá trình làm bài tập, James đã giải thích chi tiết cho tôi mỗi bước mà tôi gặp khó khăn. Tôi hoàn toàn mới với NIFI. Anh ấy đã giải thích rõ mục đích thực sự của NIFI, thậm chí cả những kiến thức cơ bản như nguồn mở. Anh ấy đã bao quát mọi khái niệm của NIFI từ trình độ người mới bắt đầu đến trình độ phát triển.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Course - Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Sự chuẩn bị và tổ chức của giảng viên, cùng chất lượng tài liệu được cung cấp trên github.
Mateusz Rek - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Course - Impala for Business Intelligence
Machine Translated
Điều rằng tôi đã có nó từ đầu.
Peter Scales - CACI Ltd
Course - Apache NiFi for Developers
Machine Translated
các việc thực hành làm, cũng như lý thuyết được giảng dạy tốt bởi Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Course - Hadoop Administration on MapR
Machine Translated