Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

hadoopba

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

programming background with databases / SQL
basic knowledge of Linux (be able to navigate Linux command line, editing files with vi / nano)

Entorno de laboratorio

Zero Install: ¡No hay necesidad de instalar el software hadoop en las máquinas de los estudiantes! Se proporcionará un grupo de trabajo Hadoop para los estudiantes.

Los estudiantes necesitarán lo siguiente

un cliente SSH (Linux y Mac ya tienen clientes ssh, para Windows Putty se recomienda)
un navegador para acceder al clúster. Recomendamos el navegador Firefox con la extensión FoxyProxy instalada

Descripción General

Apache Hadoop es el marco más popular para el procesamiento de Big Data. Hadoop proporciona una capacidad analítica rica y profunda, y está haciendo in-roads en el mundo analítico de BI tradicional. Este curso presentará a un analista a los componentes principales del sistema Hadoop eco y sus análisis

Audiencia

Analistas de Negocios

Duración

tres días

Formato

Conferencias y manos sobre laboratorios.

Programa del Curso

Sección 1: Introducción a Hadoop
- Hadoop historia, conceptos
- Sistema ecológico
- Distribuciones
- Arquitectura de alto nivel
- Mitos hadoop
- Desafíos de hadoop
- Hardware software
- Labs: primer vistazo a Hadoop
Sección 2: Descripción de HDFS
- Conceptos (escala horizontal, replicación, localidad de datos, conocimiento de rack)
- Arquitectura (Namenode, Namenode secundario, nodo de datos)
- Integridad de los datos
- Futuro de HDFS: Namenode HA, Federación
- De laboratorio: interacción con HDFS
Sección 3: Mapa Reducir Resumen
- Mapreduce conceptos
- Daemons: jobtracker / tasktracker
- Fases: driver, mapper, shuffle / sort, reductor
- Pensar en mapa reduce
- Futuro del mapreduce (hilo)
- Laboratorios: Ejecución de un programa de reducción de mapa
Sección 4: Cerdo
- Cerdo vs java mapa reducir
- Lengua latina del cerdo
- Funciones definidas por el usuario
- Entender el flujo de trabajo de los cerdos
- Análisis de datos básicos con Pig
- Análisis de datos complejos con Pig
- Multi conjuntos de datos con cerdo
- Conceptos avanzados
- Laboratorio: escribir scripts de cerdo para analizar / transformar datos
Sección 5: Colmena
- Conceptos de la colmena
- Arquitectura
- Soporte de SQL en Hive
- Tipos de datos
- Creación de tablas y consultas
- Gestión de datos de colmena
- Particiones y uniones
- Análisis de texto
- Labs (multiple): creación de tablas Hive y ejecución de consultas, uniones, uso de particiones, uso de funciones de análisis de texto
Sección 6: Herramientas de BI para Hadoop
- Herramientas de BI y Hadoop
- Vista general de las herramientas de BI actuales
- Elegir la mejor herramienta para el trabajo

Testimonios

★★★★★

¿Qué es lo que más te gustó del entrenamiento ?: Detallado sobre cada herramienta.

Amber Mehrotra - NIIT Limited

Curso:Administración de Hadoop

Machine Translated

El hecho de que todos los datos y el software estaban listos para usar en una máquina virtual ya preparada, proporcionada por el capacitador en discos externos.

vyzVoice

Curso:Hadoop para Desarrolladores y Administradores

Machine Translated

En general, me gustó que el entrenador diera ejemplos en vivo.

Simon Hahn