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!