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Programa do Curso
Seção 1: Introdução ao Hadoop
- História do Hadoop, conceitos
- ecossistema
- distribuições
- arquitetura de alto nível
- mitos sobre o Hadoop
- desafios do Hadoop
- hardware / software
- laboratório : primeira visão do Hadoop
Seção 2: HDFS
- design e arquitetura
- conceitos (escalabilidade horizontal, replicação, localidade de dados, consciência de rack)
- daemons : Namenode, Secondary namenode, Data node
- comunicações / batidas de coração
- integridade dos dados
- caminho de leitura / gravação
- Namenode High Availability (HA), Federação
- laboratórios : interagindo com o HDFS
Seção 3: Map Reduce
- conceitos e arquitetura
- daemons (MRV1) : jobtracker / tasktracker
- fases : driver, mapper, shuffle/sort, reducer
- Map Reduce Versão 1 e Versão 2 (YARN)
- internas do Map Reduce
- introdução ao programa Java Map Reduce
- laboratórios : executando um programa de exemplo MapReduce
Seção 4: Pig
- Pig vs Java Map Reduce
- fluxo do trabalho do Pig
- linguagem Pig Latin
- ETL com Pig
- Transformações & Junções
- funções definidas pelo usuário (UDF)
- laboratórios : escrevendo scripts Pig para analisar dados
Seção 5: Hive
- arquitetura e design
- tipos de dados
- syntaxe SQL no Hive
- Criando tabelas do Hive e consultando
- partições
- junções
- processamento de texto
- laboratórios : vários laboratórios para processar dados com o Hive
Seção 6: HBase
- conceitos e arquitetura
- HBase vs RDBMS vs Cassandra
- API Java do HBase
- Dados de série temporal no HBase
- design de esquema
- laboratórios : interagindo com o HBase usando shell; programação na API Java do HBase; exercício de design de esquema
Requisitos
- confortável com a linguagem de programação Java (a maioria dos exercícios de programação é em Java)
- confortável no ambiente Linux (capaz de navegar na linha de comando do Linux, editar arquivos usando vi / nano)
Ambiente Laboratorial
Instalação Zero : Não há necessidade de instalar o software Hadoop nas máquinas dos alunos! Um cluster Hadoop funcional será fornecido para os estudantes.
Os alunos precisarão do seguinte
- um cliente SSH (Linux e Mac já possuem clientes ssh, para Windows é recomendado o Putty)
- um navegador para acessar o cluster, Firefox recomendado
28 Horas
Declaração de Clientes (5)
Os exemplos ao vivo
Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS
Curso - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
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Durante os exercícios, James me explicou todos os passos onde eu ficava preso com mais detalhes. Eu era completamente novo no NiFi. Ele explicou a finalidade real do NiFi, incluindo conceitos básicos como software open source. Ele abordou todos os conceitos do NiFi, desde o Nível Iniciante até o Nível Desenvolvedor.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Curso - Apache NiFi for Administrators
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Que eu tivesse isso desde o início.
Peter Scales - CACI Ltd
Curso - Apache NiFi for Developers
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aspectos práticos de fazer, além disso a teoria foi bem apresentada por Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curso - Hadoop Administration on MapR
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Gostei muito da VM O Professor era muito conhecido sobre o tópico, bem como outros tópicos, ele foi muito simpático e amigável Gostei das instalações em Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curso - Big Data Analytics in Health
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