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Hortonworks 官方Hadoop培训认证课程
发表时间:2014-08-12      浏览人数:7741      点赞人数:0     


Hortonworks Hadoop的魅力?

如果你连Hortonworks都不认识,噢,那说明你得补补课了!

最早的hadoop是由Yahoo!2006年牵头研发的,2011年,全部来自于 Yahoo! Hadoop 开发和运营团队的 24 名工程师成立

今天的Hortonworks!  Hortonworks是全先的大数据平台开发、咨询、培训和支持服务提供商,美国最权威的大数据分析服务和培训机构之一。

Hortonworks Hadoop培训认证课程由Apache Hadoop项目的领导者和核心开发人员所设计,代表了行业最高水平,也是业界公认的Hadoop权威认证。

 




多样的培训课程,为你量身定做!

1. Hortonworks Apache Hadoop 开发者认证 (HCAHD)

近期开班 2016/8/2 -8/3 武汉       2016-9/20-9/23广州

认证是为设计、架构和开发Hadoop解决方案的开发人员,以及进行Hadoop项目规划的咨询师设计。拥有此认证可被认为具有Apache Hadoop开发的高级技能。

Developing Applications with the Hortonworks Data Platform using Java(Apache Hadoop 2.0

目标受众:适用于有Java经验的工程师想要了解和开发基于JavaHadoop 2.0 MapReduce应用程序

学员基础:Java开发经验或使用过Java工具(不需有Hadoop基础知识)

课时:四天

第一天

第二天

第三天

第四天

单元1:理解Hadoop 2.0HDFS

 Lab 1.1: Configuring a

Hadoop 2.0 Development

Environment 

Lab1.2: Putting

Files in HDFS with Java

 

单元4:分区和排序 

Lab4.1:Writing Custom

Partitioner 

Lab4.2:Using Total Order Partitioner 

Lab4.3:Custom Sorting

 

单元6:优化

MapReduce任务 

Lab6.1: Using Data

Compression 

Lab6.2:Defining a

Raw Comparator

 

单元10Pig编程

 Lab10.1:Writing

Pig UDF 

Lab10.2:

Writing an

Accumulator UDF

 

单元2:编写MapReduce程序

 Lab2.1:Word Count 

Lab2.2: Distributed

Grep 

Lab2.3:Inverted Index

 

单元5:输入和输出格式 

Lab 5.1:Writing Custom

InputFormat 

Lab5.2:Customizing Output

 Lab5.3:Simple Moving

Average 

单元7MapReduce特性

Lab7.1:Performing

Map--Side Join 

Lab7.2:Using Bloom 

Filter

单元11Hive编程

 Lab 11.1:Writing

Hive UDF

单元3Map端聚合

 Lab3.1:Using Combiner

 Lab3.2:Computing

an Average

 

 

单元8MapReduce单元测试 

Lab8.1:Unit Testing

MapReduce Job 

附录A:定义Oozie工作流 

Oozie Lab:Defining

an Oozie Workflow

 Workflow Lab:

TF--IDF and

JobControl 

 

 

单元9HBase编程

 Lab 9.1: Importing

Data into HBase 

Lab 9.2:An HBase

MapReduce Job 

 

 

2. Hortonworks Apache Hadoop 管理员认证(HCAHA)

近期开班 2016/8/2 -8/3 武汉       2016-9/20-9/23广州

此认证是为部署、管理和监控Hadoop集群的IT管理员及运维人员,以及进行Hadoop项目规划的咨询师设计。拥有此认证可被认为具有Apache Hadoop运营管理的高级技能。

Operations Management with the Hortonworks Data Platform(Apache Hadoop 2.0

目标受众: 适用于IT管理员想要在Linux环境下安装、部署、配置Hadoop 2.0

学员基础:基本了解HadoopLinux环境

课时:四天

第一天

第二天

第三天

第四天

单元1Hortonworks大数据平台和Hadoop 2.0介绍

Lab 1.1: 登陆到你的集群

单元6HDFS NFS网关

 

Lab 6.1 安装HDFS 到本地文件系统

单元11Hive管理

Lab11.1: Understanding

Hive Tables

单元16:增加及删除节点

 

Lab16.1:Commissioning

&Decommissioning

DataNodes 

单元2HDFS架构

单元7YARN架构和MapReduce

Lab 7.1 MapReduce 任务的故障处理

单元12Sqoop数据转移

Lab12.1:Using Sqoop

 

单元17:备份和恢复

 

Lab17.1:Using HDFS、

Snapshots

 

单元3:安装 Hadoop

Lab 3.1: 设置你的环境

Lab 3.2:用Ambari安装HDP2.0集群

单元8:任务调度 

Lab 8.1 配置容量调度

单元13Flume

Lab13.1:Install and

Test Flume 

单元18:机架感知 

Lab18.1:Configuring

Rack Awareness

 

单元4:配置Hadoop

Lab 4.1:添加一个新的节点到集群

Lab 4.2 停止和启动HDP 服务

Lab 4.3 使用HDFS命令

单元9:企业数据运行 

Lab 9.1 distcp 从远程集群复制数据

单元14Oozie 

Lab14.1:Running

an Oozie Workflow

 

单元19NameNode HA

 

Lab19.1:Implementing

NameNode HA

 

单元5:数据完整性检查

Lab 5.1 用块扫描和fsck 核查数据

单元10HDFS Web服务

 Lab 10.1 使用Web HDFS

单元15:监控HDP2服务

单元20HDP的安全访问控制

 

Lab20.1:Securing aHDP

Cluster  

3. 数据科学家HDP Data Science

目标受众:此证适用于需要在架构、软件开发、分析和数据科学方面学习应用Hadoop的人员

学员基础:至少有一年编程和脚本语言方面的工作经历;具备统计学和/或数学基础;对大数据和Hadoop规则有基本的认识;未接触过Hadoop的初学者最好先学习Hadoop基础课程

课时:3

第一天

第二天

第三天

单元1: Using Hadoop for Data Science

 

单元 5: Python Programming

 

 单元 8: Implementing Machine Learning

 

单元2Hadoop Architecture

 

单元6Analyzing Data

 

单元9: Natural Language Processing

 

单元3Machine Learning

 

单元7: Running Python on Hadoop

 

单元8Using SparkMLlib

Hands-on Labs

单元4: Introduction to Pig

 

 

 


你关心的费用和通过率!

  ● 培训和认证的费用

 

  ●通过率根据不同的学员的基础和准备情况而不同,通常情况是70%-80%,如第一次不能通过,可以免费继续学习,接受指导,直到通过认证。


Hortonworks证书



报名 :

咨询:13828892967    0755-32843501 江老师 


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