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

  • تبدیلات گسترده (Wide Transformations) Wide Transformations

  • زمان‌بند گراف جهت‌دار بدون چرخه (DAG) Directed Acyclic Graph (DAG) Scheduler

  • اکشن‌ها در اسپارک (Actions) Actions in Spark

  • کشینگ حافظه در اسپارک Memory Caching in Spark

  • متغیرهای پخش (Broadcast Variables) Broadcast Variables

  • تجمع‌کننده‌ها (Accumulators) Accumulators

نمایش نظرات

آموزش پلتفرم هادوپ و چارچوب کاربردی (Hadoop Platform and Application Framework)
جزییات دوره
25h 32m
45
(آخرین آپدیت)
150,978
3.8 از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده