Пример Hadoop MapReduce | Программирование на MapReduce | Учебник по Hadoop для начинающих | Edureka

🔥 Обучение Hadoop от Edureka: https://www.edureka.co/big-data-hadoo... Этот урок по Hadoop с примером MapReduce (серия уроков по MapReduce в блоге: https://goo.gl/cZmvLS) поможет вам понять, как писать программы MapReduce на Java. Вы также увидите множество примеров MapReduce для аналитики и тестирования. Посмотрите наш полный плейлист по Hadoop здесь: https://goo.gl/ExJdZs Ниже перечислены темы, рассматриваемые в этом уроке: 1) Методика MapReduce 2) Классы и пакеты в MapReduce 3) Объяснение полной программы MapReduce 4) Примеры MapReduce для аналитики 5) Пример MapReduce для тестирования - MRUnit Подпишитесь на наш канал, чтобы получать обновления видео. Нажмите кнопку подписки выше. -------------------Обучение и сертификация Edureka по большим данным----------------------- 🔵 Обучение Edureka Hadoop: http://bit.ly/2YBlw29 🔵 Обучение Edureka Spark: http://bit.ly/2PeHvc9 🔵 Обучение Edureka Kafka: http://bit.ly/34e7Riy 🔵 Обучение Edureka Cassandra: http://bit.ly/2E9AK54 🔵 Обучение Edureka Talend: http://bit.ly/2YzYIjg 🔵 Обучение администрированию Edureka Hadoop: http://bit.ly/2YE8Nf9 Instagram:   / edureka_learning   Facebook:   / edurekain   Twitter:   / edurekain   LinkedIn:   / edureka   #edureka #edurekaMapreduce #MapReduceExample #MapReduceAnalytics #MapReduceTesting Как это работает? 1. Это 5-недельный онлайн-курс под руководством инструктора, включающий 40 часов практических заданий и 30 часов работы над проектом. 2. Мы предоставляем круглосуточную индивидуальную техническую поддержку в режиме реального времени, чтобы помочь вам с любыми проблемами, с которыми вы можете столкнуться, или с любыми вопросами, которые могут вам потребоваться во время курса. 3. В конце обучения вам предстоит пройти 2-часовой практический экзамен в режиме реального времени, на основании которого мы выставим вам оценку и выдадим подтверждаемый сертификат! - - - - - - - - - - - - - - О курсе Онлайн-курс Edureka по большим данным и Hadoop разработан, чтобы помочь вам стать лучшим разработчиком Hadoop. В ходе этого курса наши опытные преподаватели Hadoop помогут вам: 1. Освоить концепции HDFS и фреймворка MapReduce 2. Понять архитектуру Hadoop 2.x 3. Настроить кластер Hadoop и писать сложные программы MapReduce 4. Изучить методы загрузки данных с помощью Sqoop и Flume 5. Выполнять анализ данных с помощью Pig, Hive и YARN 6. Реализовать интеграцию HBase и MapReduce 7. Реализовать расширенное использование и индексирование 8. Планировать задания с помощью Oozie 9. Внедрить лучшие практики разработки Hadoop 10. Работать над реальным проектом по анализу больших данных 11. Понять Spark и его экосистему 12. Научиться работать с RDD в Spark - - - - - - - - - - - - - Кому подходит этот курс? Если вы относитесь к одной из следующих групп, знание больших данных и Hadoop имеет решающее значение для вашего карьерного роста: 1. Специалисты по аналитике 2. Специалисты по BI/ETL/DW 3. Менеджеры проектов 4. Специалисты по тестированию 5. Специалисты по мейнфреймам 6. Разработчики и архитекторы программного обеспечения 7. Недавние выпускники, стремящиеся построить успешную карьеру в области больших данных - - - - - - - - - - - - - Почему стоит изучать Hadoop? Большие данные! Мировая проблема? Согласно Википедии, «Большие данные — это совокупность наборов данных настолько больших и сложных, что их трудно обрабатывать с помощью имеющихся инструментов управления базами данных или традиционных приложений для обработки данных». Проще говоря, большие данные — это термин, обозначающий большие объемы данных, которые организации хранят и обрабатывают. Однако компаниям становится очень сложно хранить, извлекать и обрабатывать постоянно растущий объем данных. Если какая-либо компания научится эффективно управлять своими данными, ничто не помешает ей стать следующим БОЛЬШИМ успехом! Проблема заключается в использовании традиционных систем для хранения огромных объемов данных. Хотя несколько лет назад эти системы были успешными, с ростом объемов и сложности данных они быстро устаревают. Хорошая новость — Hadoop, который является настоящим панацеей для всех компаний, работающих с большими данными в различных приложениях, и стал неотъемлемой частью системы хранения, обработки, анализа и извлечения сотен терабайт и даже петабайт данных. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, напишите нам по адресу sales@edureka.in или позвоните нам по телефону: IND: 9606058406 / US: 18338555775 (бесплатно). Отзыв клиента: Майкл Харкинс, системный архитектор, Hortonworks, говорит: «Курсы первоклассные. Самое лучшее — это живые занятия с возможностью просмотра записей. Но больше всего мне нравится возможность просмотра предыдущих уроков. Кроме того, они всегда готовы ответить на вопросы и подсказывают, когда вы открываете заявку, если у вас возникли какие-либо проблемы. Дополнительный бонус — вы получаете пожизненный доступ к...