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Hadoop: Intermedio

Conozca los principales cambios y servicios dentro del marco de Hadoop con este Curso gratuito en línea.

Publisher: Workforce Academy Partnership
Este curso gratuito en línea en Hadoop intermedio introduce al alumno a uno de los cambios más significativos realizados en Hadoop, la introducción de YARN. YARN es para otro Negociador de Recursos. El curso proporciona conocimientos prácticos y experiencia práctica en la definición de algunas aplicaciones Spark relevantes para la programación. Los temas tratados incluyen YARN, NiFi, HBase & MapReduce, Creación de aplicaciones HBase con detalles explícitos.
Hadoop: Intermedio
  • Duración

    5-6 Horas
  • Students

    126
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

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Description

Hadoop Intermediate es un curso gratuito en línea que ofrece a sus estudiantes una guía completa para comprender cómo HILO mejora la capacidad de multiprocesamiento de Hadoop. Este curso explica cómo funciona hadoop con HDFS para proporcionar un entorno paralelo más completo para las aplicaciones. El curso explica algunos de los términos que están relacionados con MapReduce, HBase, Tez, Spark shell y NiFi. Hadoop ha realizado algunos cambios importantes a lo largo de los años. Uno de los cambios más significativos es la introducción de YARN que representa otro negociador de recursos. Con la ayuda de YARN, Hadoop puede mantener fácilmente un entorno de varios inquilinos, con mejores controles de seguridad y una mejor disponibilidad. Spark por otro lado amplía las capacidades de desarrollo de Hadadoops añadiendo el número de nuevos lenguajes como Python, así como la base de aplicaciones de Apache más que es más rápido que MapReduce. En este curso, descubrirás que NiFi habilita no solo el establecimiento visual de los dataflows sino que lo hace en tiempo real. Este curso explica al alumno el objetivo del nuevo marco que se tituló Yet Another Resource Negotiator (YARN). Muestra cómo puede utilizar HBase Shell desde la interfaz de línea de mandatos para comunicarse con HBase. En este curso, haremos un breve vistazo a la shell Spark y ejecutaremos una serie de comandos en el idioma scale.


En este curso, usted aprenderá acerca de algún par de importantes recién llegados en el ecosistema de Hadoop Tez y Spark. Tez mejora la eficiencia para ciertos tipos de trabajos sobre MapReduce mientras que Spark por otro lado amplía las capacidades de desarrollo de Hadoop al añadir el número de nuevos lenguajes como Python, así como la base de aplicaciones de Apache. Este curso explica brevemente el shell Spark y ejecuta una serie de comandos en el idioma scala. Descubrirá algunas herramientas adicionales para ETL como Flume similares y Linux también NiFi. Flume nos da una forma de realizar captura en tiempo real, así como datos de streaming, como el de un flume y NiFi. Linux proporciona una serie de programas de utilidad para la captura, transformación y almacenamiento de datos. Nifi por otro lado es una herramienta de carga de flujo de trabajo genérica recientemente introducida y diseñada para facilitar la realización de operaciones ETL sobre una amplia variedad de fuentes de datos con tipos. Este curso explora la funcionalidad de alguna tarea de flujo de trabajo a menudo referida como procesadores para que más adelante podamos crear nuestro propio flujo de trabajo.


Por último, este curso conseguirá que el alumno comience a iniciar el servicio NiFi dentro de Hadoop. Explica cómo crear una lista de flujo de trabajo de NiFi junto con los diversos procesadores o tarea que necesitaremos para crear un proceso de flujo de trabajo completo. El curso muestra todos los componentes del proceso ETL y cómo NiFi puede desempeñar un papel significativo en el desarrollo de procesos ETL dentro de Hadoop. Explora cómo Combiner encaja dentro de la aplicación MapReduce típica junto con cómo se implementa dentro de Hadoop. El curso muestra al alumno cómo iniciar el shell HBase y qué dependencias comprobar si no se inicia. Explica cómo ejecutar algunos mandatos DDL y DML. Aquí, los estudiantes obtendrán una comprensión de la arquitectura de HBase y verán cómo son los diversos componentes de la misma, también explica cómo se pueden utilizar todas las aplicaciones para obtener un ciclo de vida de la aplicación, para ofrecer un proceso rápido y robusto dentro de Hadoop. Este curso también explorará prácticas de diseño efectivas, trabajando con entidades y otras consideraciones a tener en cuenta al programar en HBase. Hadoop es de gran beneficio para todas las profesiones, ya que es flexible, escalable y rápido; los profesionales de TI pueden aprender fácilmente la programación de MapReduce, así como muchos otros.

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