لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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.
نمونه ویدیوها:
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
نمایش نظرات