AulaPro menggunakan cookie untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya. Anda bisa mendapatkan informasi lebih lanjut di sini, atau cukup klik "Saya menerima" atau di luar pemberitahuan ini untuk melanjutkan penelusuran.
Kursus virtual:Edureka |
Kursus pelatihan Big Data Hadoop Edureka dikuratori oleh pakar industri Hadoop, dan mencakup pengetahuan mendalam tentang Big Data dan alat Ekosistem Hadoop seperti HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie, Flume, dan Sqoop. Sepanjang pelatihan Hadoop online yang dipimpin instruktur ini, Anda akan mengerjakan kasus penggunaan industri kehidupan nyata di ritel, media sosial, penerbangan, pariwisata, dan keuangan menggunakan lab cloud Edureka.
TENTANG PELATIHAN HADOOP
Hadoop adalah proyek Apache (yaitu perangkat lunak open source) untuk menyimpan dan memproses Big Data. Hadoop menyimpan Big Data secara terdistribusi dan toleransi kesalahan pada perangkat keras komoditas. Alat Hadoop kemudian digunakan untuk melakukan pemrosesan data secara paralel melalui HDFS (Hadoop Distributed File System). Karena organisasi telah menyadari manfaat Big Data Analytics, ada permintaan yang tinggi untuk profesional Big Data dan Hadoop. Perusahaan mencari pakar Big data dan Hadoop dengan pengetahuan tentang ekosistem Hadoop dan praktik terbaik di HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop & Flume. Pelatihan Edureka Hadoop dirancang untuk menjadikan Anda seorang profesional Big Data bersertifikat dengan memberi Anda pelatihan langsung yang kaya di Ekosistem Hadoop.
APA TUJUAN KURSUS ONLINE HADOOP BIG DATA KAMI?
Pelatihan Sertifikasi Big Data Hadoop dirancang oleh pakar industri untuk menjadikan Anda seorang profesional Big Data bersertifikat. Kursus Big Data Hadoop menawarkan: Pengetahuan mendalam tentang Big Data dan Hadoop termasuk HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator), dan MapReduce Pengetahuan komprehensif tentang berbagai alat yang ditemukan di Ekosistem Hadoop seperti Pig, Hive , Sqoop, Flume, Oozie, dan HBase Kemampuan untuk menyerap data ke dalam HDFS menggunakan Sqoop & Flume, dan menganalisis kumpulan data besar yang disimpan dalam HDFS Paparan ke banyak proyek berbasis industri dunia nyata untuk dijalankan di Proyek CloudLab Edureka yang sifatnya beragam mencakup berbagai kumpulan data dari berbagai domain seperti perbankan, telekomunikasi, media sosial, asuransi,
MEMAHAMI DATA BESAR DAN HADOOP. Tujuan Pembelajaran: Dalam modul ini, Anda akan memahami apa itu Big Data, batasan solusi tradisional untuk masalah Big Data, bagaimana Hadoop menyelesaikan masalah Big Data tersebut, Ekosistem Hadoop, Arsitektur Hadoop, HDFS, Anatomi Baca dan Tulis File, dan bagaimana MapReduce bekerja. Topik: Pengantar Tantangan Big Data dan Pratinjau Big Data Batasan dan Penyelesaian dari Big Data Arsitektur Hadoop dan Karakteristik Ekosistem Hadoop Hadoop 2.x Pratinjau Komponen Utama Penyimpanan Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS) Pemrosesan Hadoop: Kerangka MapReduce Distribusi Hadoop yang Berbeda Dapatkan detail silabus dikirim ke kotak masuk Anda Unduh Kurikulum
ARSITEKTUR HADOOP DAN HDFS. Tujuan Pembelajaran: Dalam modul ini, Anda akan mempelajari Arsitektur Hadoop Cluster, file konfigurasi penting Hadoop Cluster, Teknik Pemuatan Data menggunakan Sqoop & Flume, dan cara mengkonfigurasi Single Node dan Multi-Node Hadoop Cluster. Topik: Federasi Pratinjau Arsitektur Cluster Hadoop 2.x dan Pratinjau Arsitektur Ketersediaan Tinggi Produksi Khas Kluster Hadoop Mode Cluster Hadoop Hadoop Perintah Shell Umum Hadoop 2.x Pratinjau File Konfigurasi Cluster Node Tunggal dan Konfigurasi Cluster Multi-Node Administrasi Hadoop Dasar. Klik tombol "pergi ke kursus" untuk mempelajari lebih detail di edureka!
KERANGKA KERJA MAPREDUCE HADOOP. Tujuan Pembelajaran: Dalam modul ini, Anda akan memahami secara komprehensif framework Hadoop MapReduce, bagaimana MapReduce bekerja pada data yang disimpan di HDFS. Anda juga akan mempelajari konsep MapReduce tingkat lanjut seperti Input Splits, Combiner & Partitioner. Topik: Cara Tradisional vs Cara MapReduce Mengapa Pratinjau MapReduce Komponen YARN Arsitektur BENANG YARN MapReduce Arsitektur BENANG Alur Eksekusi Aplikasi Alur Kerja MapReduce Pratinjau Program Anatomi Input Splits, hubungan antara input split dan blok HDFS MapReduce: Gabung dan Partisi Demo Dataset Perawatan Kesehatan Demo Dataset Cuaca. Klik tombol "pergi ke kursus" untuk mempelajari lebih detail di edureka!
PETA HADOOP LANJUTAN. Tujuan Pembelajaran: Dalam modul ini, Anda akan mempelajari konsep MapReduce tingkat lanjut seperti penghitung, cache terdistribusi, MRunit, pengurangan serikat pekerja, format input khusus, format input aliran, dan penguraian XML. Topik: Penghitung MRunit Tembolok Terdistribusi Mengurangi Pratinjau Gabung Format Masukan Kustom Pratinjau Urutan Format Masukan Format File XML Parsing Menggunakan MapReduce . Klik tombol "pergi ke kursus" untuk mempelajari lebih detail di edureka!
Sesi yang dipimpin instruktur akan mengatasi semua masalah Anda secara real time.
Akses tak terbatas ke repositori pembelajaran online kursus.
Kembangkan proyek dengan iringan langsung, berdasarkan salah satu kasus yang terlihat
Di setiap kelas Anda akan memiliki tugas-tugas praktis yang akan membantu Anda menerapkan konsep-konsep yang diajarkan.
Halo ada yang bisa saya bantu? Apakah Anda tertarik dengan kursus? Tentang mata pelajaran apa?
AulaPro menggunakan cookie untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya. Anda bisa mendapatkan informasi lebih lanjut di sini, atau cukup klik "Saya menerima" atau di luar pemberitahuan ini untuk melanjutkan penelusuran.
Menambahkan review