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课程目标
完成全面MapReduce课程后,您将能够:
谁应该去上这门课?
本课程专为渴望使用MapReduce框架制定大数据分析的职业生涯。软件专业人士,Java开发人员,分析专业人士,ETL开发人员,项目经理,测试专业人员是本课程的主要受益者。其他期待获得MapReduce框架的职业人士也可以选择本课程。
的必备条件
学习MapReduce的一些先决条件包括在Core Java中的实际操作经验和良好的分析技能,以掌握和应用MapReduce中的概念。
为什么学习全面的MapReduce?
今天,当数据迅速增长并以异构形式出现时,对灵活、适应性强、高效和成本效益高的数据分析的需求日益增长,这种数据分析需要最少的入组时间。Hadoop非常适合这一领域,MapReduce作为Hadoop的底层引擎需要被很好地理解。
Hadoop MapReduce框架- I
学习目标—在本模块中,您将了解Hadoop MapReduce框架,以及MapReduce对存储在HDFS中的数据的处理。您将学习MapReduce中的YARN概念。
主题- MapReduce用例,传统方式VS MapReduce Way,为什么MapReduce,Hadoop 2.x MapReduce架构,Hadoop 2.x MapReduce组件,纱线MR应用程序执行流,纱线工作流程,MapReduce程序的解剖,MapReduce的演示。
Hadoop MapReduce框架- II
学习目标- 在此模块中,您将了解MapReduce,Combiner&Partitioner和MapReduce上的Demos中的输入Splits等概念使用不同的数据集。
主题在MapReduce, Combiner, Partitioner, demo上的输入分割。
avance mapreduce.
学习目标-在本模块中,您将学习高级MapReduce概念,如计数器,分布式缓存,MRunit, Reduce Join,自定义输入格式,序列输入格式,以及如何处理复杂的MapReduce程序。
主题-计数器,分布式缓存,MRunit,减少连接,自定义输入格式,序列输入格式。
我来自Robert Bosch,在myTectra接受过Python Flask企业培训。我对这次定制培训非常满意和满意。导师非常有帮助和可调整,并提供了最有洞察力的培训。
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