Hadoop Fundamentos

O curso Hadoop Fundamentos tem como missão passar para o Participante uma visão geral do Hadoop Big Data. e também passa  para o participante o crescimento desse novo produto no mercado de trabalho com Hadoop. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções de Big Data em suas corporações. O mesmo abrange, conceitos , conhecimentos de uso dos softwares, interação, atividades e práticas.

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Carga Horaria do Curso Hadoop Fundamentos: 16 horas

Sendo integral das 09:h as 18:h ou Noturno de Segunda a Quinta das 19:h as 23:h. ou Sábado das 09:h as 18:h

Objetivos.

Introdução e as principais características do Hadoop. Funcionamento e instalação de cluster com hadoop, Praticas e conceitos básicos de execução de programa escrito em MapReduce.

Público alvo:

Gerente, Gestores de TI, Analista de Bancos de Dados, Analistas BI, Profissionais de TI e Computação.

Pre-Requisito Curso Hadoop Fundamentos:

• Conhecimento Basico de Servidor Linux , Noções de  TC/PIP, Noções básico de programação.

Conteúdo Programático: 

• Conseito Apache Hadoop Fundamentos

  • O que é Big Data?
  • O Profissional cientista de dados.
  • Visão geral sobre Hadoop
  • Características do Hadoop
  • Sistema distribuído de arquivos.
  • Ecosistema Hadoop
  • Quem usa o Haddop
  • Cases do uso Haddop
  • Uso de Hadware comum.

  Instalando Apache Hadoop

  • Distribuições do Hadoop
  • Requisitos de Instalação
  • Adquirindo os pacotes de Instalação
  • Modo de Instalação ( SingleCluster, DistribuidMode )
  • Configuração do Ambiente de Rede
  • Configurando Yarn.
  • Criando diretórios físicos para o Filesystem
  • Formatação do FileSystem
  • Iniciaizando Serviços
  • Iniciando o cluster com seus nós
  • Testando Processos ativos

  HDFS

  • Conceitual HDFS
  • HDFS – Hadoop FileSystem
  • HDFS – MapReduce Data Flow
  • HDFS – Arquitetura
  • Comandos de manipulação do FileSystem
  • Copiando arquivos para o FileSystem
  • Listando arquivos no HDFS
  • Criando e Removendo Diretórios
  • Interface Web do HDFS

  MapReduce

  • Conceitual Map Reduce
  • MapReduce X Hadoop
  • MapReduce – Função Map
  • MapReduce – Função Reduce
  • Fluxo de Trabalho
  • Executando um MapReduce
  • MapReduce no cluster
  • Configurando a IDE Eclipse para MapReduce
  • Criando um novo MapReduce

   Cloudera Hadoop 

  • Usando a Distribuição Cloudera
  • Componentes do CDH.
  • Cloudera Hadoop X Apache Hadoop
  • Interface de gerenciamento Web ( Hue )

  Overview a outras ferramentas.

  • Hortonworks
  • Apache Mahout.
  • Hbase –  Banco de dados distribuído orientado a coluna.
  • Pig – Plataforma de alto nível para a criação de programas MapReduce.
  • Hive – uma infraestrutura de data warehouse sobre o Hadoop.
  • Apache Cassandra – Banco de dados distribuído altamente escalável de segunda geração.
  • Apache Sqoop.
  • Pentaho Data Integration for Hadoop.