Entrenamiento de Hadoop
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- Certificaci贸n y asistencia laboral.
- Horario flexible.
- 20 horas de sesiones de laboratorio.
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Contenido del curso de Hadoop.
- Introducci贸n a Big Data.
- Limitaciones y soluciones de la arquitectura de an谩lisis de datos existente.
- Introducci贸n a Hadoop.
- Funciones de Hadoop.
- Ecosistema Hadoop.
- Componentes principales de Hadoop 2.x.
- Almacenamiento Hadoop: HDFS.
- Procesamiento de Hadoop: MapReduce Framework.
- Diferentes distribuciones de Hadoop.
- YARN (otro negociador de recursos) – Next Gen.
- Mapa reducido.
- 驴Qu茅 es YARN?
- Diferencia entre Map Reduce & amp; YARN.
- Arquitectura de YARN.
- Administrador de recursos Administrador de nodos maestro de aplicaciones.
- Arquitectura de cl煤ster de Hadoop 2.x: federaci贸n y alta disponibilidad.
- Un cl煤ster de producci贸n t铆pico de Hadoop.
- Modos de cl煤ster de Hadoop.
- Comandos comunes de Hadoop Shell.
- Cl煤ster de un solo nodo y cl煤ster de varios nodos configurados Administraci贸n de Hadoop.
- Casos de uso de MapReduce.
- 驴Por qu茅 MapReduce?
- Arquitectura MapReduce de Hadoop 2.x.
- Componentes de MapReduce de Hadoop 2.x.
- Flujo de ejecuci贸n de la aplicaci贸n YARN MR.
- Flujo de trabajo de YARN.
- Demostraci贸n en MapReduce.
- Divisiones de entrada.
- Relaci贸n entre divisiones de entrada y bloques HDFS .
- MapReduce: Combinador y particionador.
- Formato de entrada de secuencia.
- An谩lisis de archivos xml usando MapReduce.
- Introducci贸n al Pig.
- MapReduce Vs Pig.
- Casos de uso de Pig.
- Estructura de programaci贸n en Pig.
- Modos de funcionamiento de Pig.
- Componentes de Pig.
- Ejecuci贸n de Pig.
- Programa de Pig latino.
- Modelos de datos en Pig.
- Tipos de datos de Pig.
- Comandos de shell y utilidades.
- Pig Latin: operadores relacionales.
- Operador de grupo.
- Operador COGROUP.
- Se une y COGROUP.
- Uni贸n.
- Operadores de diagn贸stico.
- Uniones especializadas en Pig.
- Funciones integradas (funci贸n de evaluaci贸n, funciones de carga y almacenamiento, funci贸n matem谩tica, funci贸n de cadena, funci贸n de fecha, UDF de cerdo, alcanc铆a, sustituci贸n de par谩metros (macros Pig y sustituci贸n de par谩metros de cerdo) .
- Fondo de Hive.
- Caso de uso de Hive.
- Sobre Hive.
- Hive Vs Pig.
- Arquitectura y componentes de Hive.
- Metastore en Hive.
- Limitaciones de Hive.
- Comparaci贸n con la base de datos tradicional.
- Tipos de datos y modelos de datos de Hive.
- Particiones y cubos.
- Tablas de Hive (tablas administradas y tablas externas).
- Importaci贸n de datos.
- Consulta de datos.
- Gesti贸n de salidas.
- Gui贸n de Hive.
- UDF de Hive.
- Caso de uso minorista en Hive.
- Hive QL: Unir tablas.
- Particionamiento din谩mico.
- 脥ndices y vistas de Hive Optimizadores de consultas de Hive.
- Hive: servidor de ahorro.
- Funciones definidas por el usuario.
- HBase: Introducci贸n a las bases de datos NoSQL y HBase.
- RDBMS Vs HBase.
- Componentes HBase.
- Arquitectura HBase.
- Modos de ejecuci贸n y configuraci贸n.
- Implementaci贸n de cl煤ster de HBase.
- Modelo de datos HBase.
- Shell HBase.
- T茅cnicas de carga de datos.
- Modelo de datos de ZooKeeper.
- Servicio de cuidador del ZooKeeper.
- Guardi谩n del ZooKeper.
- Demostraciones sobre carga masiva.
- Obtener e insertar datos.
- Filtros en HBase.
- Arquitectura de Sqoop.
- Instalaci贸n de Sqoop.
- Comandos de Sqoop (Importar, Importar Hive, EVal, Importar Hbase, Importar todas las tablas, Exportar).
- Conectores a DB y DW existentes.
- Manos a la obra.
- Introducci贸n a Flume.
- Arquitectura de Flume.
- Maestro de Flume.
- Colector y agente de Flume.
- Configuraciones de Flume.
- Caso de uso en tiempo real con Apache Flume.
- Necesidad de bases de datos NoSQL.
- Bases de datos relacionales vs no relacionales.
- Introducci贸n a MongoDB.
- Caracter铆sticas de MongoDB.
- Instalaci贸n de MongoDB.
- Operaciones b谩sicas de Mongo DB.
- Casos de uso en tiempo REAL en Hadoop & amp;
- Caso de uso de MongoDB.
- Introducci贸n a Apache Spark.
- Papel de Spark en Big Data.
- 驴Qui茅n usa Spark?
- Instalaci贸n de SparkShell y StandAlone Cluster.
- Configuraci贸n.
- Operaciones RDD (Transformaciones y acciones).
- Un proyecto de demostraci贸n que utiliza todos los componentes de los temas anteriores.
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