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CATEGORÍA(s) PRINCIPALES DE ESTE CURSO
SOBRE ESTE CURSO
El curso de formación Big Data Hadoop de Edureka está comisariada por expertos de la industria de Hadoop, y cubre un conocimiento profundo de herramientas Big Data y Hadoop Ecosystem como HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume y Sqoop. A lo largo de esta capacitación en línea dirigida por un instructor de Hadoop, trabajará en casos de uso de la industria de la vida real en el sector minorista, redes sociales, aviación, turismo y finanzas utilizando el laboratorio en la nube de Edureka.
DESCRIPCIÓN
SOBRE EL ENTRENAMIENTO DE HADOOP
Hadoop es un proyecto Apache (es decir, un software de código abierto) para almacenar y procesar Big Data. Hadoop almacena Big Data de manera distribuida y tolerante a fallas sobre hardware básico. Posteriormente, las herramientas de Hadoop se utilizan para realizar el procesamiento de datos en paralelo a través de HDFS (Hadoop Distributed File System). A medida que las organizaciones se han dado cuenta de los beneficios de Big Data Analytics, existe una gran demanda de profesionales de Big Data y Hadoop. Las empresas buscan expertos en Big data y Hadoop con el conocimiento del ecosistema Hadoop y las mejores prácticas sobre HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop & Flume. Edureka Hadoop Training está diseñado para convertirlo en un profesional certificado de Big Data al proporcionarle una capacitación práctica enriquecedora en Hadoop Ecosystem.
¿CUÁLES SON LOS OBJETIVOS DE NUESTRO CURSO EN LÍNEA BIG DATA HADOOP?
Big Data Hadoop Certification Training está diseñado por expertos de la industria para convertirlo en un profesional certificado de Big Data. El curso Big Data Hadoop ofrece: Conocimiento profundo de Big Data y Hadoop incluyendo HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator) y MapReduce Conocimiento integral de varias herramientas que se encuentran en Hadoop Ecosystem como Pig, Hive, Sqoop , Flume, Oozie y HBase La capacidad de ingerir datos en HDFS usando Sqoop & Flume, y analizar esos grandes conjuntos de datos almacenados en HDFS La exposición a muchos proyectos basados en la industria del mundo real que se ejecutarán en los Proyectos CloudLab de Edureka que son diversos en naturaleza que abarca varios conjuntos de datos de múltiples dominios como banca, telecomunicaciones, redes sociales, seguros,
CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
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Idioma del curso:Inglés con subtítulos en inglés
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Creado por:edureka!
CONTENIDOS DE ESTE CURSO
ENTENDIENDO BIG DATA Y HADOOP. Objetivos de aprendizaje: en este módulo, comprenderá qué es Big Data, las limitaciones de las soluciones tradicionales para problemas de Big Data, cómo Hadoop resuelve esos problemas de Big Data, Hadoop Ecosystem, Hadoop Architecture, HDFS, Anatomy of File Read and Write y cómo MapReduce funciona. Temas: Introducción a los desafíos de Big Data y Big Data Limitaciones de la vista previa y soluciones de la arquitectura de Big Data Hadoop y sus características Ecosistema Hadoop Hadoop 2.x Componentes principales Vista previa Almacenamiento de Hadoop: HDFS (Hadoop Distributed File System) Procesamiento de Hadoop: Marco MapReduce Diferentes distribuciones de Hadoop Obtenga plan de estudios detallado en su bandeja de entrada Descargar Currículum
ARQUITECTURA HADOOP Y HDFS . Objetivos de aprendizaje: en este módulo, aprenderá Hadoop Cluster Architecture, archivos de configuración importantes de Hadoop Cluster, Técnicas de carga de datos utilizando Sqoop & Flume, y cómo configurar Single Node y Multi-Node Hadoop Cluster. Temas: Hadoop 2.x Cluster Architecture Preview Federación y arquitectura de alta disponibilidad Vista previa Producción típica Hadoop Cluster Modos de clúster Hadoop Comandos comunes de Shell Hadoop Vista previa Hadoop 2.x Archivos de configuración Clúster de nodo único y configuración de clúster de nodos múltiples Administración básica de Hadoop . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka!
MARCO HADOOP MAPREDUCE . Objetivos de aprendizaje: en este módulo, comprenderá el marco Hadoop MapReduce de manera integral, el funcionamiento de MapReduce en los datos almacenados en HDFS. También aprenderá los conceptos avanzados de MapReduce como Input Splits, Combiner & Partitioner. Temas: Manera tradicional vs Manera MapReduce Por qué MapReduce Vista previa Componentes YARN Arquitectura YARN Arquitectura YARN MapReduce Flujo de ejecución de la aplicación YARN Flujo de trabajo Anatomía de la vista previa del programa MapReduce Divisiones de entrada, relación entre las divisiones de entrada y los bloques HDFS MapReduce: Combinación y partición Demo del conjunto de datos de cuidado de la salud Demo del conjunto de datos meteorológicos . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka!
MAPA AVANZADO DE HADOOP. Objetivos de aprendizaje: en este módulo, aprenderá conceptos avanzados de MapReduce como contadores, caché distribuida, MRunit, reducción de unión, formato de entrada personalizado, formato de entrada de secuencia y análisis XML. Temas: Contadores Caché distribuido MRunit Reducir Unir Vista previa Formato de entrada personalizado Secuencia de vista previa Formato de entrada Archivo XML Análisis mediante MapReduce . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka!
Ventajas
Ventajas destacadas de los cursos de edureka!
Instructores en vivo
Sesiones dirigidas por instructores tenderán todas tus inquietudes en tiempo real.
Acceso vitalicio
Acceso ilimitado al repositorio de aprendizaje en línea del curso.
Casos reales
Desarrolle un proyecto con acompañamiento en vivo, basado en cualquiera de los casos vistos
Tareas
En cada clase tendrá tareas prácticas que le ayudarán a aplicar los conceptos enseñados.
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Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
NIVEL DE ESTUDIO
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DETALLES DEL CURSO
- CALENDARIO DE ENTREGAS: Clases en línea en vivo, acompañadas por instructor
- TIEMPO ACCESO Acceso de por vida al curso (y actualizaciones)
ASPECTOS CLAVE DE ESTE ESTUDIO
- El salario promedio de los desarrolladores de Big Data Hadoop es de $ 135,000 (datos de salarios de Indeed.com)
- Hadoop es popular entre muchas empresas multinacionales líderes, incluidas Honeywell, Marks & Spencer, Royal Bank of Scotland y British Airways
- Los ingresos mundiales para las soluciones de Big Data y Business Analytics alcanzarán los $ 260 mil millones en 2022 con un CAGR del 11.9% según International Data Corporation (IDC)
¿Quién desarrolla este curso?
edureka!
Bangalore, India
NUEVO
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