Big Data Hadoop and Spark Developer Certification Training

Le cours Big Data Hadoop and Spark Developer a été conçu pour donner une formation approfondie du traitement d’énormes données en utilisant Hadoop et Spark. Le cours est comblé de projets de la vie réelle et des études de cas à exécuter dans le CloudLab.
Maîtriser Hadoop et des outils associés: ce cours vous permet de comprendre de manière profonde le cadre Hadoop, y compris HDFS, YARN et MapReduce. Vous allez apprendre à utiliser Pig, Hive et Impala pour traiter et analyser de grandes données stockées dans le HDFS, et utiliser Sqoop et Flume pour l’ingestion de données.
Maîtriser le traitement des données en temps réel avec Spark: Vous apprendrez à faire de la programmation fonctionnelle dans Spark, à implémenter les applications Spark, à comprendre le traitement parallèle dans Spark et à utiliser les techniques d’optimisation Spark RDD. Vous apprendrez également les différents algorithmes interactifs dans Spark et utilisez Spark SQL pour créer, transformer et interroger le formulaire de données.
vous serez tenu, dans le cadre de la formation,d’exécuter des projets réels de l’industrie à l’aide de CloudLab. Les projets font parti du domaine bancaire, télécommunications, médias sociaux, assurances et du e-commerce .
- 40 heures de formation dirigée par un instructeur
- 5 projets d”industrie dans le domaine bancaire, télécom, assurance et e-commerce
- Comprend une formation sur Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase et Apache Spark
- conforme à l’examen de certification Cloudera CCA175
- pratique avec CloudLabs
Course Features
- Lectures 20
- Quizzes 0
- Duration 180 days
- Skill level Tous niveaux
- Language English
- Students 0
- Assessments Yes
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Untitled 20
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Lesson 00 – Course IntroductionLecture1.1
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Lesson 01 – Introduction to Big data and Hadoop EcosystemLecture1.2
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Lesson 02 – HDFS and YARNLecture1.3
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Lesson 03 – MapReduce and ScoopLecture1.4
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Lesson 04 – Basics of Hive and ImpalaLecture1.5
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Lesson 05 – Working with Hive and ImpalaLecture1.6
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Lesson 06 – Types of Data FormatsLecture1.7
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Lesson 07 – Advanced Hive Concept and Data File PartitioningLecture1.8
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Lesson 08 – Apache Flume and HBaseLecture1.9
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Lesson 09 – PigLecture1.10
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Lesson 10 – Basics of Apache SparkLecture1.11
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Lesson 11 – RDDs in SparkLecture1.12
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Lesson 12 – Implementation of Spark ApplicationsLecture1.13
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Lesson 13 – Spark Parallel ProcessingLecture1.14
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Lesson 14 – Spark RDD Optimization TechniquesLecture1.15
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Lesson 15 – Spark AlgorithmLecture1.16
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Lesson 16 – Spark SQLLecture1.17
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ProjectsLecture1.18
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Simulation Test Paper InstructionsLecture1.19
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Course FeedbackLecture1.20
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