Formation IBM Open Platform with Apache Hadoop (v4)
Formation
À Paris
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Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Paris
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Dates de début
Dates au choix
CETTE FORMATION IBM OPEN PLATFORM WITH APACHE HADOOP (V4) VOUS PERMETTRA DE :
IBM Open Platform avec Apache Hadoop
Apache Ambari Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce et Yarn
Apache Spark
Coordination Management and Governance (CMG)
Déplacement des données
Stockage et accès aux données
Sujets avancés
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Avant ce cours, il est conseillé de suivre DW601G : IBM BigInsights Overview.
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Les Avis
Les exploits du centre
Toutes les formations sont actualisées
L'évaluation moyenne est supérieure à 3,7
Plus de 50 opinions au cours des 12 derniers mois
Ce centre est avec Emagister depuis 9 ans.
Les matières
- Apache
- Websphère
- Exploitation
- Informatique
- Certification
- Logiciel
- Analyse
- IBM
- Architecture IBM
- Plateforme web
Le programme
- Lister les composants principaux d'IBM ODP
- Lister les composants d'Apache Hadoop
- Décrire la fonctionnalité des composants open source
- Comprendre le but d'Apache Ambari dans ODP
- Comprendre l'architecture d'Ambari
- Lister les fonctions des composants Ambari
- Décrire Hadoop Distributed File System (HDFS)
- Expliquer les fonctions de NameNode et DataNodes
- Expliquer le stockage des fichiers et la réplication des blocs
- Décrire le modèle MapReduce v1
- Lister les limitations de Hadoop 1 et MapReduce 1
- Décrire le modèle YARN et comparer Hadoop 2 / YARN avec Hadoop 1
- Comprendre le but d'Apache Spark dans l'écosystème de Hadoop
- Décrire le role de Resilient Distributed Dataset (RDD)
- Démarrer et utiliser Spark Scala et des shells Python
- Comprendre les challenges des applications distribuées
- Utiliser la ligne de commande de ZooKeeper pour intéragir avec les services
- Comprendre l'utilisation d'Apache Slider avec YARN pour déployer et surveiller des applications distribuées
- Lister les scénarios de chargement applicables à Hadoop
- Comprendre comment charger des données au repos et en mouvement
- Comprendre comment charger des données à partir de sources communes
- Lister les caractéristiques des formats de données de fichiers (fichiers plat/texte, CSV, XML, JSON, YAML)
- Lister les caractéristiques les types de datastores NoSQL
- Décrire le stockage utilisé par HBase
- Comparer les langages de programmation open source Pig et Hive
Sujets avancés
- Expliquer les flux de travail de Oozie
- Expliquer un flux de traitement dans un environnement Big Data
- Comprendre l'utilisation de moteurs de recherche de texte dans l'exploration des Big Data Comprendre la procédure de recherche Solr et ses composants
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