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Hadoop: Intermediário

Conheça as principais mudanças e serviços dentro do framework Hadoop com este Curso Online Livre.

Publisher: Workforce Academy Partnership
Este curso online gratuito sobre Hadoop intermediário introduz o aluno a uma das mudanças mais significativas feitas no Hadoop, a introdução da YARN. YARN defende ainda Outro negociador de recursos. O curso proporciona conhecimento prático e experiência hands-on na definição de algumas aplicações de Spark relevantes para a programação. Os tópicos abordados incluem YARN, NiFi, HBase & MapReduce, Criando Aplicações HBase com detalhes explícitos.
Hadoop: Intermediário
  • Duração

    5-6 Horas
  • Students

    126
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Hadoop Intermediate é um curso online gratuito que oferece aos seus aprendentes um guia abrangente para entender como o YARN melhora a capacidade de multiprocessamento do Hadoop. Este curso explica como o hadoop trabalha com o HDFS para proporcionar um ambiente paralelo mais completo para aplicações. O curso explica alguns dos termos que estão relacionados com MapReduce, HBase, Tez, Spark shell e NiFi. O Hadoop fez algumas grandes mudanças ao longo dos anos. Uma das mudanças mais significativas é a introdução da YARN que defende ainda Outro Negociador de Recursos. Com a ajuda da YARN, o Hadoop pode facilmente manter um ambiente multi-inquilino, com melhores controles de segurança e melhor disponibilidade. A Spark por outro lado expande as capacidades de desenvolvimento do Hadoops adicionando o número de novos idiomas como Python, assim como base de aplicativos Apache mais ele ’ s mais rápido que o MapReduce. Neste curso, você descobrirá que o NiFi possibilita não apenas o estabelecimento visual de dataflows mas faz isso em tempo real. Este curso explica para o aluno o objetivo do novo framework que foi intitulado Ainda Mais Um Negociador De Recursos (YARN). Ele mostra como você pode usar o Shell HBase a partir da interface da linha de comando para se comunicar com o HBase. Neste curso, vamos dar uma breve olhada na casca do Spark e executar uma série de comandos na linguagem escala.


Neste curso, você vai aprender sobre algum par de recém-chegados importantes no ecossistema Hadoop Tez e Spark. O Tez melhora a eficiência para certos tipos de empregos sobre o MapReduce enquanto a Spark, por outro lado, expande as capacidades de desenvolvimento do Hadoop, adicionando o número de novos idiomas como Python, assim como base de aplicativos Apache. Este curso explica brevemente a casca de Spark e rodar uma série de comando na linguagem escala. Você descobrirá algumas ferramentas adicionais para ETL como utilitários similares Flume e Linux também NiFi. Flume nos dá uma maneira de realizar captação em tempo real, bem como dados de streaming, como o de um flume e o NiFi. O Linux fornece uma série de utilitários de comandos para fazer captura de dados, transformação e storages também. O Nifi por outro lado é uma ferramenta de carregamento de fluxo de trabalho genérica recentemente introduzida e projetada para facilitar a realização de operações de ETL sobre uma grande variedade de fontes de dados com tipos. Este curso explora a funcionalidade de alguma tarefa de fluxo de trabalho muitas vezes referida como processadores para que mais tarde possamos criar nosso próprio fluxo de trabalho.


Finalmente, este curso obterá o aprendizado iniciado sobre como iniciar o serviço NiFi dentro do Hadoop. Ele explica como arquivar um canlist de fluxo de trabalho do NiFi juntamente com os vários processadores ou tarefa precisaremos construir um processo de workflow completo. O curso demonstra todos os componentes do processo de ETL e como o NiFi pode desempenhar um papel significativo no desenvolvimento de processos de ETL dentro do Hadoop. Ele explora como o Combiner se encaixa dentro do aplicativo típico do MapReduce juntamente com como ele é implementado dentro do Hadoop. O curso mostra o aluno como iniciar o shell HBase e quais dependências para verificar se ele doesn ’ t start. Ele explica como executar alguns comandos DDL e DML. Aqui, os aprendentes ganharão um entendimento da arquitetura HBase e verão como ele ’ s vários componentes, ele também explica como os aplicativos inteiros podem ser usados para obter um ciclo de vida de aplicativos, para oferecer um processamento rápido robusto dentro do Hadoop. Este curso também irá explorar práticas de design eficazes, trabalhando com entidades e outras considerações para se manter em mente quando da programação no HBase. O Hadoop é de grande benefício para todas as profissões já que é flexível, escalável e rápido; os profissionais de TI podem facilmente aprender a programação do MapReduce, assim como muitos outros.

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