Curso de Hadoop Avanzado para Desarrolladores

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Código del Curso

hadoopdeva

Duración

21 horas (por lo general 3 días incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Cómodo con el lenguaje de programación de Java (la mayoría de los ejercicios de programación están en java)
  • Cómodo en el ambiente de Linux (ser capaz de navegar por la línea de comandos de Linux, editar archivos utilizando vi / nano)
  • Un conocimiento práctico de Hadoop.

Entorno de laboratorio

Zero Install: ¡No hay necesidad de instalar el software hadoop en las máquinas de los estudiantes! Se proporcionará un grupo de trabajo hadoop para los estudiantes.

Los estudiantes necesitarán lo siguiente

  • Un cliente SSH (Linux y Mac ya tienen clientes ssh, para Windows Putty se recomienda)
  • Un explorador para acceder al clúster. Recomendamos el navegador Firefox


 

Descripción General

Apache Hadoop es uno de los frameworks más populares para procesar Big Data en clusters de servidores. Este curso profundiza en el manejo de datos en HDFS, Pig, Hive y HBase. Estas técnicas avanzadas de programación serán beneficiosas para los desarrolladores experimentados de Hadoop.

Audiencia: desarrolladores

Duración: tres días

Formato: conferencias (50%) y laboratorios prácticos (50%).

Programa del Curso

Sección 1: Gestión de datos en HDFS

  • Varios formatos de datos (JSON / Avro / Parquet)
  • Esquemas de Compresión
  • Enmascaramiento de datos
  • Laboratorios: Analizar diferentes formatos de datos; Permitiendo la compresión

Sección 2: Cerdo Avanzado

  • Funciones definidas por el usuario
  • Introducción a las bibliotecas de cerdos (ElephantBird / Data-Fu)
  • Cargando datos estructurados complejos usando cerdo
  • Afinación del cerdo
  • Labs: scripting avanzado de pig, análisis de tipos de datos complejos

Sección 3: Colmena avanzada

  • Funciones definidas por el usuario
  • Tablas comprimidas
  • Ajuste de rendimiento de colmena
  • Labs: creación de tablas comprimidas, evaluación de formatos de tablas y configuración

Sección 4: Advanced HBase

  • Modelado avanzado de esquemas
  • Compresión
  • Los datos a granel se ingeren
  • Comparación mesa ancha / mesa alta
  • HBase y cerdo
  • HBase y colmena
  • Ajuste del rendimiento de HBase
  • Laboratorios: tuning HBase; Acceder a los datos de HBase de Pig & Hive; Uso de Phoenix para modelado de datos

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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