Capacitación en Hadoop Testing
Aprovecha la creciente demanda de profesionales certificados de Big Data Hadoop Testing.
La capacitación en pruebas de Big Data Hadoop desarrolla las habilidades esenciales necesarias para detectar, analizar y rectificar errores en Hadoop a través de ejemplos en tiempo real y ejecuciones prácticas. Te permitirá dominar todos los fundamentos y componentes centrales de Hadoop a través del trabajo en proyectos prácticos. Las habilidades que adquiera durante esta capacitación te ayudarán a convertirse en un profesional certificado en pruebas de Hadoop.
Características de este curso
- 25 horas de formación dirigida por un instructor.
- Paga en 2 cuotas.
- Curso en inglés.
- Certificación y asistencia laboral.
- Horario flexible.
- Soporte 24 x 7.
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Contenido del curso Hadoop Testing
- Limitaciones y soluciones de la arquitectura de Big Data.
- Hadoop y sus características.
- Ecosistema Hadoop.
- Componentes principales de Hadoop 2.x .
- Almacenamiento Hadoop: HDFS (Sistema de archivos distribuido Hadoop).
- Procesamiento de Hadoop: MapReduce Framework.
- Diferentes distribuciones de Hadoop.
- Federación y arquitectura de alta disponibilidad.
- Clúster de producción típica de Hadoop.
- Modos de clúster de Hadoop.
- Comandos comunes de Hadoop Shell.
- Archivos de configuración de Hadoop 2.x.
- Configuración de clúster de un solo nodo y de varios nodos.
- Administración básica de Hadoop.
- Anatomía del programa MapReduce.
- Divisiones de entrada, relación entre divisiones de entrada y bloques HDFS.
- MapReduce: Combinador y particionador.
- Demostración del conjunto de datos de atención médica.
- Demostración del conjunto de datos meteorológicos.
- MapReduce vs Pig.
- Componentes y ejecución de Pig.
- Tipos de datos de Pig y modelos de datos en Pig.
- Programas de Pig latino.
- Comandos de shell y utilidades.
- Pig UDF y Pig Streaming.
- Prueba de scripts de Pig con Punit.
- Caso de uso de aviación en Pig.
- Pig Demo of Healthcare Dataset.
- Hive vs Pig.
- Arquitectura y componentes de Hive.
- Metastore de Hive.
- Limitaciones de Hive.
- Comparación con la base de datos tradicional.
- Tipos de datos y modelos de datos de Hive.
- Partición de Hive.
- Clasificación de Hive.
- Tablas de Hive (tablas administradas y tablas externas) Importación de datos.
- Consulta de datos y gestión de resultados.
- Hive Script y Hive UDF.
- Caso de uso minorista en Hive.
- Demostración de Hive sobre el conjunto de datos de atención médica.
- Hive QL: tablas de unión, particionamiento dinámico.
- Scripts de MapReduce personalizados.
- Índices y vistas de Hive.
- Optimizadores de consultas de Hive.
- Servidor Hive Thrift.
- UDF de Hive.
- Apache HBase: Introducción a las bases de datos NoSQL y HBase.
- RDBMS de HBase v/s.
- Componentes HBase.
- Arquitectura HBase.
- Modos de ejecución de HBase.
- Configuración de HBase.
- Implementación de clúster de HBase.
- Componentes de Oozie
- Flujo de trabajo de Oozie.
- Programación de trabajos con Oozie Scheduler.
- Demostración del flujo de trabajo de Oozie.
- Coordinadora de Oozie.
- Comandos de Oozie.
- Consola web de Oozie.
- Oozie para MapReduce.
- Combinando el flujo de trabajos de MapReduce.
Te ofrecemos una guía de preguntas y respuestas avanzadas para entrevistas de Hadoop Testing junto con ejemplos de currículums de Hadoop Testing. Realiza una prueba de práctica de muestra gratuita antes de aparecer en la certificación para mejorar tus posibilidades de obtener una puntuación alta.
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- Demostración en vivo de funcionalidades y prácticas.
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- Modos de entrenamiento a su propio ritmo / en vivo en línea / en el aula disponibles.
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