У вас уже есть заявка на текущий период.
Если вы хотите, чтобы данная программа участвовала в розыгрыше гранта в этом месяце, необходимо добавить ее в папку "Интересные мероприятия".
Или создайте заявку на другой период.
13.01.2016 - 15.01.2016 Уточните расписание у организатора. Возможно он не успел обновить расписание.
Форма обучения:
Очная/дневная
Вид мероприятия:
Курсы
Тип мероприятия:
Открытые
Целевая аудитория
Разработчики, архитекторы, разработчики баз данных, администраторы баз данных.
Анонс программы
Этот тренинг дает представление об основах Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные, на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных, фреймворком MapReduce, автоматически управляющим параллельным выполнением приложений на кластере, и сопутствующими проектами, составляющими экосистему Hadoop.
Описание программы
Основные концепции Hadoop;
Установка и конфигурирование: локально и в облаке;
HDFS: Архитектура, репликация, чтение и запись данных;
Команды HDFS;
Структура классической MapReduce-программы;
Форматы данных для MapReduce;
Архитектура YARN;
Выполнение работ в классическом MapReduce и в YARN;
Распределенный кеш и счетчики;
Hadoop Streaming;
Экосистема и вендоры Hadoop;
Введение в Pig;
Введение в Hive;
Введение в Sqoop;
Введение в Flume;
Введение в Spark;
Введение в Mahout.
Этот тренинг дает представление об основах Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные, на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных, фреймворком MapReduce, автоматически управляющим параллельным выполнением приложений на кластере, и сопутствующими проектами, составляющими экосистему Hadoop. ...
Подробнее о программе
Основные концепции Hadoop;
Установка и конфигурирование: локально и в облаке;
HDFS: Архитектура, репликация, чтение и запись данных;
Команды HDFS;
Структура классической MapReduce-программы;
Форматы данных для MapReduce;
Архитектура YARN;
Выполнение работ в классическом MapReduce и в YARN;
Распределенный кеш и счетчики;
Hadoop Streaming;
Экосистема и вендоры Hadoop;
Введение в Pig;
Введение в Hive;
Введение в Sqoop;
Введение в Flume;
Введение в Spark;
Введение в Mahout.
Этот тренинг дает представление об основах Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные, на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных, фреймворком MapReduce, автоматически управляющим параллельным выполнением приложений на кластере, и сопутствующими проектами, составляющими экосистему Hadoop. Цели:
Понимать ключевые концепции и архитектуру Hadoop.
Уметь записывать и читать данные в/из HDFS .
Разрабатывать программы для классического MapReduce и для YARN.
Работать с данными в HDFS из MapReduce-программ.
Получить представление об экосистеме, сложившейся вокруг Hadoop и ее ключевых компонентах.
