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El entrenamiento de certificación PySpark de Edureka está diseñado para brindarle el conocimiento y las habilidades que se requieren para convertirse en un desarrollador de Spark exitoso utilizando Python y prepararlo para el examen de certificación de desarrollador de Cloudera Hadoop y Spark (CCA175). A lo largo de PySpark Training, obtendrá un conocimiento profundo de Apache Spark y el Spark Ecosystem, que incluye Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib y Spark Streaming. También obtendrá un conocimiento exhaustivo del lenguaje de programación Python, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX y el sistema de mensajería como Kafka.
SOBRE EL CURSO EN LÍNEA PYSPARK
El curso de capacitación de certificación PySpark está diseñado para proporcionarle los conocimientos y habilidades para convertirse en un exitoso desarrollador de Big Data & Spark. Esta capacitación lo 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 PYSPARK?
Spark Certification Training está diseñado por expertos de la industria para convertirlo en un desarrollador certificado de Spark. El curso PySpark ofrece: Descripción general de Big Data y Hadoop, incluyendo HDFS (Sistema de archivos distribuidos Hadoop), YARN (Otro negociador de recursos) Conocimiento integral de varias herramientas que se encuentran en Spark Ecosystem como Spark SQL, Spark MlLib, Sqoop, Kafka, Flume y Spark Streaming La capacidad de ingerir datos en HDFS utilizando 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 mensajería de publicación-suscripción como Kafka La exposición a muchos basados en la industria de la vida real proyectos 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: en este módulo, comprenderá Big Data, las limitaciones de las soluciones existentes para el problema de Big Data, cómo Hadoop resuelve el problema de Big Data, los componentes del ecosistema de Hadoop, Hadoop Architecture, HDFS, Rack Awareness y Replication. Aprenderá sobre Hadoop Cluster Architecture, archivos de configuración importantes en un Hadoop Cluster. También recibirá una introducción a Spark, por qué se usa y la comprensión de la diferencia entre el procesamiento por lotes y el procesamiento en tiempo real. Temas: ¿Qué es el 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? 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 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 sus competidores? Spark en eBay Spark's Place en Hadoop Ecosystem . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka! Procesamiento en tiempo real ¿Por qué se necesita Spark? ¿Qué es la chispa? ¿Cómo difiere Spark de sus competidores? Spark en eBay Spark's Place en Hadoop Ecosystem . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka! Procesamiento en tiempo real ¿Por qué se necesita Spark? ¿Qué es la chispa? ¿Cómo difiere Spark de sus competidores? Spark en eBay Spark's Place en Hadoop Ecosystem . Da clic en el botón "ir al curso" para conocer más detalles en edureka!
INTRODUCCIÓN A PYTHON PARA APACHE SPARK . Objetivos de aprendizaje: en este módulo, aprenderá los conceptos básicos de la programación de Python y aprenderá diferentes tipos de estructuras de secuencia, operaciones relacionadas y su uso. También aprenderá diversas formas de abrir, leer y escribir en archivos. Temas: Descripción general de Python Diferentes aplicaciones donde se usa Python Valores, tipos, variables Operandos y expresiones Declaraciones condicionales Bucles Argumentos de línea de comando Escribir en la pantalla Archivos Python Funciones de E / S Números Cadenas y operaciones relacionadas Tuplas y operaciones relacionadas Listas y operaciones relacionadas Diccionarios y operaciones relacionadas Conjuntos y operaciones relacionadas Práctica: Crear código "Hello World" Demostración de declaraciones condicionales Demostración de bucles Tupla - propiedades, operaciones relacionadas, en comparación con la lista Lista - propiedades, operaciones relacionadas Diccionario - propiedades,
FUNCIONES, OOP Y MÓDULOS EN PYTHON . Objetivos de aprendizaje: en este módulo, aprenderá cómo crear scripts genéricos de Python, cómo abordar errores / excepciones en el código y, finalmente, cómo extraer / filtrar contenido utilizando expresiones regulares. Temas: Funciones Parámetros de función Variables globales Alcance de la variable y valores de retorno Funciones Lambda Conceptos orientados a objetos Bibliotecas estándar Módulos utilizados en Python El módulo de declaraciones de importación Ruta de búsqueda Paquetes de instalación Maneras prácticas: Funciones: sintaxis, argumentos, argumentos de palabras clave, valores devueltos Lambda - Características, sintaxis, opciones, en comparación con las funciones Clasificación - Secuencias, diccionarios, limitaciones de clasificación de errores y excepciones - Tipos de problemas, paquetes de reparación y módulo - Módulos, opciones de importación, ruta del sistema Obtenga un programa detallado del curso en su bandeja de entrada Descargar el plan de estudios
INMERSIÓN PROFUNDA EN APACHE SPARK FRAMEWORK. Objetivos de aprendizaje: en este módulo, comprenderá Apache Spark en profundidad y aprenderá sobre varios componentes de Spark, creará y ejecutará varias aplicaciones de spark. Al final, aprenderá cómo realizar la ingestión de datos usando Sqoop. Temas: Componentes de Spark y su arquitectura Modos de implementación de Spark Introducción a PySpark Shell Enviar PySpark Job Spark UI web Escribir su primer trabajo PySpark usando Jupyter Notebook Ingestión de datos usando Sqoop Hands-On: compilar y ejecutar la aplicación Spark Aplicación Spark UI web Comprender las diferentes propiedades de Spark Obtener plan de estudios detallado en su bandeja de entrada Descargar Currículum
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