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El entrenamiento de certificación de Apache Spark y Scala está diseñado para prepararlo para el examen de certificación de desarrollador de Cloudera Hadoop y Spark (CCA175). Obtendrá un conocimiento profundo sobre Apache Spark y el Spark Ecosystem, que incluye Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib y Spark Streaming. Obtendrá un conocimiento exhaustivo sobre el lenguaje de programación Scala, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX y el sistema de mensajería como Kafka.
ACERCA DEL CURSO EN LÍNEA APACHE SPARK Y SCALA
El curso de capacitación de certificación Apache Spark está diseñado para brindarle los conocimientos y habilidades para convertirse en un exitoso desarrollador de Big Data & Spark. Esta capacitación le ayudará a eliminar el examen CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175). Comprenderá los conceptos básicos de Big Data y Hadoop. Aprenderá cómo Spark permite el procesamiento de datos en memoria y se ejecuta mucho más rápido que Hadoop MapReduce. También aprenderá sobre RDD, Spark SQL para procesamiento estructurado, diferentes API ofrecidas por Spark como Spark Streaming, Spark MLlib. Este curso es una parte integral de la trayectoria profesional de un desarrollador de Big Data. También abarcará los conceptos fundamentales, como la captura de datos con Flume, la carga de datos con Sqoop, un sistema de mensajería como Kafka, etc.
¿CUÁLES SON LOS OBJETIVOS DE NUESTRO CURSO DE CAPACITACIÓN EN LÍNEA SPARK?
Spark Certification Training está diseñado por expertos de la industria para convertirlo en un desarrollador certificado de Spark. El curso Spark Scala ofrece: Descripción general de Big Data y Hadoop, incluido HDFS (sistema de archivos distribuido Hadoop), YARN (otro negociador de recursos) Conocimiento integral de varias herramientas que se encuentran en el ecosistema de Spark como Spark SQL, Spark MlLib, Sqoop, Kafka, Flume y Spark Streaming La capacidad de ingerir datos en HDFS usando Sqoop & Flume, y analizar esos grandes conjuntos de datos almacenados en el HDFS El poder de manejar los datos en tiempo real a través de un sistema de mensajes de publicación-suscripción como Kafka La exposición a muchas industrias de la vida real. proyectos basados que se ejecutarán utilizando los proyectos CloudLab de Edureka que son de naturaleza diversa que abarca banca, telecomunicaciones, redes sociales,
INTRODUCCIÓN A BIG DATA HADOOP Y SPARK. Objetivos de aprendizaje: Comprender Big Data y sus componentes, como HDFS. Aprenderá sobre Hadoop Cluster Architecture, Introducción a Spark y la diferencia entre el procesamiento por lotes y el procesamiento en tiempo real. Temas: ¿Qué es Big Data? Escenarios de clientes de Big Data Limitaciones y soluciones de la arquitectura de análisis de datos existente con el caso de uso de Uber ¿Cómo resuelve Hadoop el problema de Big Data? ¿Qué es el Hadoop? Vista previa de las características clave de Hadoop Hadoop Ecosystem y HDFS Componentes principales de Hadoop Conocimiento de rack y replicación de bloques YARN y su ventaja Hadoop Cluster y su arquitectura Hadoop: diferentes modos de clúster Hadoop Terminal Comandos Vista previa Análisis de Big Data con procesamiento por lotes y en tiempo real ¿Por qué se necesita Spark? ¿Qué es la chispa? ¿Cómo difiere Spark de otros marcos? Spark en Yahoo!
INTRODUCCIÓN A SCALA PARA APACHE SPARK . Objetivos de aprendizaje: Aprenda los conceptos básicos de Scala necesarios para programar aplicaciones Spark. También aprenderá sobre las construcciones básicas de Scala, como los tipos de variables, las estructuras de control, las colecciones como Array, ArrayBuffer, Map, Lists y muchas más. Temas: ¿Qué es Scala? Vista previa ¿Por qué Scala para Spark? Scala en otros marcos Introducción a Scala REPL Operaciones básicas de Scala Tipos de variables en estructuras de control de Scala en Scala Preview Foreach loop, colecciones de funciones y procedimientos en Scala- Array ArrayBuffer, Map, Tuples, Listas y más Práctico: Scala REPL Demo detallada Obtener plan de estudios detallado en su bandeja de entrada Descargar Currículum
PROGRAMACIÓN FUNCIONAL Y CONCEPTOS DE OOP EN SCALA . Objetivos de aprendizaje: en este módulo, aprenderá sobre la programación orientada a objetos y las técnicas de programación funcional en Scala. Temas: Programación funcional Funciones de orden superior Funciones anónimas Clase en Scala Vista previa Getters y Setters Propiedades de Getters y Setters personalizados con Getters Singletons del constructor auxiliar y del constructor primario Ampliación de una vista previa de la clase Métodos de anulación Rasgos como interfaces y rasgos en capas Práctico: Conceptos de OOPs Programación funcional . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka!
INMERSIÓN PROFUNDA EN APACHE SPARK FRAMEWORK. Objetivos de aprendizaje: Comprender Apache Spark y aprender a desarrollar aplicaciones Spark. Al final, aprenderá cómo realizar la ingestión de datos usando Sqoop. Temas: el lugar de Spark en el ecosistema de Hadoop Componentes de Spark y su arquitectura Vista previa de los modos de implementación de Spark Introducción a Spark Shell Escribir su primer trabajo de Spark usando SBT Enviar la ingesta de datos de la interfaz de usuario de Spark Job Spark Web usando Sqoop Vista previa práctica: creación y ejecución de la aplicación de Spark Aplicación de Spark Web IU Configuración de propiedades de Spark Ingestión de datos usando Sqoop . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka!
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