آموزش Hadoop MAPREDUCE در عمق | دوره بیدرنگ در Mapreduce

Hadoop MAPREDUCE in Depth | A Real-Time course on Mapreduce

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: A تا Z Hadoop Mapreduce - از ابتدا تا زمان واقعی پیاده‌سازی Mapreduce توسط کدنویسی عملی هر جزء هر مفهومی که تحت چارچوب Hadoop Mapreduce از SCRATCH تا اجرای پروژه زنده قرار می‌گیرد. یاد بگیرید که کدهای Mapreduce را در یک محیط کاری بلادرنگ بنویسید. عملکرد هر یک از اجزای Hadoop Mapreduce را با عملی عملی درک کنید. اجرای پیش‌فرض کلاس‌های جاوا در Mapreduce را نادیده بگیرید و آن را مطابق با نیازهای سفارشی کدنویسی کنید. سطح ADVANCE مفاهیم Mapreduce که به راحتی به صورت آنلاین در دسترس نیستند. مطالعات موردی Mapreduce در زمان واقعی در مصاحبه‌های Hadoop با کد Mapreduce مناسب آن که روی خوشه اجرا می‌شود، پرسیده شد. پیش نیازها: دانش پایه HDFS. دانش پایه Core Java. همه چیز در مورد Hadoop Mapreduce در این دوره با Practical پوشش داده شده است.

فریم ورک Mapreduce از نظر پردازش Big data نزدیکترین به Hadoop است. این به عنوان واحد پردازش اتمی در Hadoop در نظر گرفته می شود و به همین دلیل است که هرگز منسوخ نخواهد شد.

دانستن تنها اصول اولیه MapReduce (Mapper، Reducer و غیره) برای کار در هیچ پروژه Real-time Hadoop Mapreduce شرکت ها کافی نیست. این اصول اولیه فقط نوک کوه یخ در برنامه نویسی Mapreduce است. Mapreduce در زمان واقعی بسیار بیشتر از این است. در پروژه‌های Live Big Data باید بسیاری از پیاده‌سازی‌های پیش‌فرض چارچوب Mapreduce را نادیده بگیریم تا مطابق با نیازهای ما کار کنند.

این دوره پاسخی به این سوال است که " چه مفاهیمی از Hadoop Mapreduce در پروژه های Live Big Data استفاده می شود و چگونه آنها را در یک برنامه پیاده سازی کنیم؟" برای پاسخ به این، هر مفهوم Mapreduce در دوره به طور عملی از طریق یک برنامه Mapreduce توضیح داده شده است.

هر سخنرانی در این دوره در 2 مرحله توضیح داده شده است.

مرحله 1: توضیح یک جزء Hadoop

مرحله 2 : عملی - نحوه پیاده سازی آن جزء در برنامه MapReduce.

موارد و مزایای کلی این دوره:

  • Hadoop Mapreduce کامل از ابتدا تا پیاده سازی Real-Time توضیح داده شده است.

  • هر مفهوم Hadoop توسط یک کد HANDS-ON Mapreduce پشتیبانی می‌شود.

  • مفاهیم Mapreduce سطح پیشرفته که حتی در اینترنت در دسترس نیستند.

  • برای کمک به پس‌زمینه‌های غیر جاوا، همه کدهای جاوا Mapreduce خط به خط توضیح داده می‌شوند، به گونه‌ای که حتی یک فرد غیر فنی هم بتواند آن را بفهمد.

  • کدهای Mapreduce و مجموعه داده‌های مورد استفاده در سخنرانی‌ها برای راحتی شما پیوست شده‌اند.

  • شامل چندین بخش در مورد "مطالعات موردی" است که به طور کلی در مصاحبه‌های هدوپ پرسیده می‌شود.


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • مقدمه ای بر Mapreduce Introduction to Mapreduce

  • رویکرد سنتی در مقابل رویکرد هادوپ Traditional approach VS Hadoop approach

  • جریان اصلی یک برنامه Mapreduce Basic Flow of a Mapreduce program

  • جریان برنامه Mapreduce با مثال Mapreduce Program flow with Example

  • انواع فرمت های ورودی فایل در Mapreduce Types of File Input formats in Mapreduce

ساختار پیش فرض کلاس های مختلف در Mapreduce Default structure of various classes in Mapreduce

  • ساختار کلاس Mapper Mapper Class structure

  • ساختار کلاس کاهنده Reducer Class structure

  • ساختار کلاس راننده Driver Class structure

  • ساختار کلاس پارتیشن Partitioner Class structure

  • مخلوط کردن، مرتب سازی و پارتیشن بندی در جزئیات Shuffling, Sorting & Partitioning in Detail

  • نصب Hadoop Hadoop Installation

برنامه شمارش کلمات در Mapreduce Word Count program in Mapreduce

  • Writable ها در Hadoop چیست؟ What are Writables in Hadoop

  • برنامه شمارش کلمات در Mapreduce Word Count program in Mapreduce

  • برنامه شمارش کلمات کد اجرا می شود Word count program Code run

  • Combiner در Hadoop Mapreduce چیست؟ What is Combiner in Hadoop Mapreduce

  • پیاده سازی Combiner در برنامه WordCount Mapreduce Implementing Combiner in WordCount Mapreduce program

برنامه های Mapreduce - مثال ها Mapreduce programs - Examples

  • مجموع اعداد زوج را محاسبه کنید Calculate Sum of Even Odd numbers

  • محاسبه میزان موفقیت تبلیغات فیس بوک Calculate success rate of Facebook ads

  • Writables - نوع داده خودمان را در Mapreduce ایجاد کنیم Writables - Create our own datatype in Mapreduce

  • مشتریان کلاهبردار یک وب سایت تجارت الکترونیک - قسمت 1 Fraud customers of an Ecommerce website - part 1

  • مشتریان کلاهبرداری از یک وب سایت تجارت الکترونیک - قسمت 2 Fraud customers of an Ecommerce website - part 2

  • تکلیف 1 Assignment 1

پیاده سازی کش توزیع شده Distributed Cache Implementation

  • Distributed Cache چیست و در فریم ورک Mapreduce کاربرد دارد What is Distributed Cache and it's uses in Mapreduce framework

  • با استفاده از حافظه پنهان توزیع شده میانگین حقوق را محاسبه کنید Using Distributed cache calculate average salary

برخورد با کلاس تقسیم ورودی Dealing with Input Split Class

  • تقسیمات ورودی در Hadoop چیست؟ What are Input splits in Hadoop

  • کلاس تقسیم ورودی در Mapreduce Input split Class in Mapreduce

کلاس ورودی و خروجی چندگانه Multiple Inputs & Output class

  • کلاس چند ورودی و پیاده سازی آن Multiple Inputs class and its Implementation

  • کلاس خروجی چندگانه و پیاده سازی آن Multiple Output class and its Implementation

  • آزمون 1 Quiz 1

به Mapreduce می پیوندد Joins in Mapreduce

  • جریان کد مفهومی Joins در Mapreduce Conceptual code flow of Joins in Mapreduce

  • 2 فایل را در یک برنامه Mapreduce بپیوندید Join 2 files in a Mapreduce program

  • اجرای Outer Join در Mapreduce Performing Outer Join in Mapreduce

  • Map Join چیست و کجا استفاده می شود What is Map Join and Where it is Used

  • پیاده سازی Map Join در برنامه Mapreduce Implementing Map Join in a Mapreduce program

شمارنده در Mapreduce Counters in Mapreduce

  • شمارنده ها در هادوپ چیست؟ What are Counters in Hadoop

  • پیشخوان های شغلی Job Counters

  • شمارنده های سفارشی خود را در برنامه Mapreduce ایجاد کنید Create our own Custom Counters in Mapreduce program

  • تکلیف 2 Assignment 2

ایجاد قالب ورودی سفارشی Creating Custom Input Formatter

  • فرمت ورودی فایل ساختار پیش فرض کلاس در Mapreduce File Input format Class's default structure in Mapreduce

  • بیانیه نیاز و مشکل Formatter ورودی سفارشی Custom Input Formatter Need & Problem statement

  • ایجاد کلاس فرمت ورودی سفارشی برای خواندن فایل XML | قسمت 1 Create custom Input Format class to read XML file | Part 1

  • ایجاد کلاس فرمت ورودی سفارشی برای خواندن فایل XML | قسمت 2 Create custom Input Format class to read XML file | Part 2

  • ایجاد کلاس فرمت ورودی سفارشی برای خواندن فایل XML | قسمت 3 Create custom Input Format class to read XML file | Part 3

  • آزمون 2 Quiz 2

انواع مختلف فایل ها در Hadoop Different Types of Files in Hadoop

  • متن، دنباله، فایل های Avro Text, Sequence, Avro Files

  • فایل های RC، ORC، پارکت RC, ORC, Parquet Files

  • نتایج تست عملکرد فایل های مختلف Performance Test results of Various Files

  • کدام فرمت فایل را انتخاب کنید Which File Format to choose

  • پیاده سازی فایل Sequence در MapReduce Sequence File Implementation in MapReduce

زنجیر زدن در Mapreduce Chaining in Mapreduce

  • نقشه‌بردار زنجیره‌ای و پیاده‌سازی آن Chain Mapper and its Implementation

  • چگونه چندین برنامه MR را زنجیره ای کنیم How to Chain Multiple MR Programs

مطالعه موردی 1 - شناسایی مشتریان وفادار بانک Case study 1 - Bank Loyal Customers Identification

  • شناسایی مشتریان وفادار بانک Identifying Bank's Loyal Customers

مطالعه موردی 2 - پیش بینی مشتریان Churn Case study 2 - Predicting Churn customers

  • پیش بینی مشتریان Churn | قسمت 1 Predicting Churn customers | Part 1

  • پیش بینی مشتریان Churn | قسمت 2 Predicting Churn customers | Part 2

مطالعه موردی 3 - تجزیه و تحلیل داده های پرواز Case study 3 - Flight data Analysis

  • تجزیه و تحلیل داده های پرواز | قسمت 1 Flight data Analysis | Part 1

  • تجزیه و تحلیل داده های پرواز | قسمت 2 Flight data Analysis | Part 2

جایزه BONUS

  • جایزه Bonus

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش Hadoop MAPREDUCE در عمق | دوره بیدرنگ در Mapreduce
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
6 hours
53
Udemy (یودمی) udemy-small
14 دی 1401 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
4,208
4.2 از 5
دارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

J Garg - Real Time Learning J Garg - Real Time Learning

مهندسی داده، تجزیه و تحلیل و مربی ابری

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.