لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش پلتفرم هادوپ و چارچوب کاربردی (Hadoop Platform and Application Framework)
- آخرین آپدیت
دانلود Hadoop Platform and Application Framework
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره برای برنامهنویسان مبتدی یا فعالان کسبوکاری است که میخواهند ابزارهای اصلی مورد استفاده برای مدیریت و تحلیل دادههای بزرگ (Big Data) را درک کنند. بدون نیاز به تجربه قبلی، شما فرصت خواهید داشت تا از طریق مثالهای عملی با چارچوبهای هادوپ (Hadoop) و اسپارک (Spark) که دو مورد از رایجترین ابزارها در صنعت هستند، آشنا شوید. در این دوره شما قادر خواهید بود اجزای خاص و فرآیندهای اساسی معماری هادوپ، پشته نرمافزاری و محیط اجرای آن را به طور کامل توضیح دهید. در بخش تکالیف، نحوه استفاده دانشمندان داده از مفاهیم و تکنیکهای مهمی مانند Map-Reduce برای حل مشکلات بنیادی در دادههای بزرگ به شما آموزش داده میشود. در نهایت، شما آمادگی لازم برای گفتگوهای تخصصی درباره کلاندادهها و فرآیندهای تحلیل داده را کسب خواهید کرد.
سرفصل ها و درس ها
مبانی هادوپ
Hadoop Basics
مبانی پشته هادوپ
Hadoop Stack Basics
چارچوب آپاچی: ماژولهای پایه
The Apache Framework: Basic Modules
سیستم فایل توزیع شده هادوپ (HDFS)
Hadoop Distributed File System (HDFS)
محیط مدیریت هادوپ (Zoo)
The Hadoop "Zoo"
اجزای اصلی اکوسیستم هادوپ
Hadoop Ecosystem Major Components
بررسی ماشین مجازی Cloudera: بخش عملی ۱
Exploring the Cloudera VM: Hands-On Part 1
بررسی ماشین مجازی Cloudera: بخش عملی ۲
Exploring the Cloudera VM: Hands-On Part 2
آشنایی با پشته هادوپ
Introduction to the Hadoop Stack
نمای کلی از پشته هادوپ
Overview of the Hadoop Stack
سیستم فایل توزیع شده هادوپ (HDFS) و HDFS2
The Hadoop Distributed File System (HDFS) and HDFS2
چارچوب MapReduce و YARN
MapReduce Framework and YARN
محیط اجرای هادوپ
The Hadoop Execution Environment
بررسی YARN، Tez و Spark
YARN, Tez, and Spark
زمانبندی منابع در هادوپ
Hadoop Resource Scheduling
برنامههای کاربردی مبتنی بر هادوپ
Hadoop-Based Applications
مقدمهای بر Apache Pig
Introduction to Apache Pig
مقدمهای بر Apache HIVE
Introduction to Apache HIVE
مقدمهای بر Apache HBASE
Introduction to Apache HBASE
مقدمهای بر سیستم فایل توزیع شده هادوپ (HDFS)
Introduction to Hadoop Distributed File System (HDFS)
نمای کلی معماری HDFS
Overview of HDFS Architecture
محدوده عملکرد HDFS
The HDFS Performance Envelope
فرآیندهای خواندن و نوشتن در HDFS
Read/Write Processes in HDFS
پارامترهای بهینهسازی HDFS
HDFS Tuning Parameters
عملکرد و پایداری HDFS
HDFS Performance and Robustness
نمای کلی دسترسی، APIها و کاربردهای HDFS
Overview of HDFS Access, APIs, and Applications
دستورات HDFS
HDFS Commands
رابط برنامهنویسی Native Java برای HDFS
Native Java API for HDFS
رابط برنامهنویسی REST برای HDFS
REST API for HDFS
مقدمهای بر Map/Reduce
Introduction to Map/Reduce
مقدمهای بر Map/Reduce
Introduction to Map/Reduce
چارچوب Map/Reduce
The Map/Reduce Framework
مثال MapReduce: بررسی دقیق شمارش کلمات (Wordcount)
A MapReduce Example: Wordcount in detail
MapReduce: مقدمهای بر مثالها و اصول
MapReduce: Intro to Examples and Principles
مثال MapReduce: شمارش کلمات ترند شده
MapReduce Example: Trending Wordcount
مثال MapReduce: اتصال دادهها (Joining Data)
MapReduce Example: Joining Data
مثال MapReduce: ضرب برداری
MapReduce Example: Vector Multiplication
هزینههای محاسباتی ضرب برداری
Computational Costs of Vector Multiplication
جمعبندی MapReduce
MapReduce Summary
اسپارک (Spark)
Spark
مقدمهای بر Apache Spark
Introduction to Apache Spark
معماری اسپارک
Architecture of Spark
مجموعه دادههای توزیع شده مقاوم (RDD)
Resilient Distributed Datasets
تبدیلات در اسپارک (Spark Transformations)
Spark Transformations
نمایش نظرات