Der Kurs "YARN MapReduce-Architektur und fortgeschrittene Programmierung" vermittelt ein vertieftes Verständnis von YARN- und MapReduce-Architekturen mit Schwerpunkt auf deren Komponenten und Fähigkeiten. Die Teilnehmer erkunden das MapReduce-Programmiermodell und lernen wesentliche Optimierungstechniken wie Kombinierer, Partitionierer und Komprimierung zur Verbesserung der Job-Performance kennen. Der Kurs behandelt Mapper- und Reducer-Parallelität in MapReduce sowie praktische Schritte zum Schreiben und Konfigurieren von MapReduce-Jobs. Auch fortgeschrittene Themen wie Multithreading, spekulative Ausführung und Eingabe-/Ausgabeformate werden behandelt.
YARN MapReduce-Architektur und fortgeschrittene Programmierung
YARN MapReduce-Architektur und fortgeschrittene Programmierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Big Data-Verarbeitung mit Hadoop
Dozent: Karthik Shyamsunder
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Lernen Sie die Grundlagen von YARN- und MapReduce-Architekturen kennen und erfahren Sie, wie sie zusammenarbeiten, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
Verstehen und Implementieren von Mapper- und Reducer-Parallelität in MapReduce-Aufträgen zur Verbesserung der Effizienz und Skalierbarkeit der Datenverarbeitung.
Anwendung von Optimierungstechniken wie Kombinierer, Partitionierer und Komprimierung, um die Leistung und E/A-Operationen von MapReduce-Aufträgen zu verbessern.
Erforschen Sie fortgeschrittene Konzepte wie Multithreading, spekulative Ausführung, Eingabe-/Ausgabeformate und wie Sie gängige MapReduce-Anti-Muster vermeiden können.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Java
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Software-Architektur
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: System-Konfiguration
- Kategorie: Skalierbarkeit
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
Wichtige Details
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12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Big Data-Verarbeitung mit Hadoop
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in YARN- und MapReduce-Architekturen und behandelt deren grundlegende Komponenten und Fähigkeiten. Sie werden das MapReduce-Programmiermodell erkunden und sich auf Optimierungstechniken wie Combiner, Partitioner und Komprimierung konzentrieren. Schlüsselkonzepte wie Mapper- und Reducer-Parallelität werden ebenso demonstriert wie praktische Schritte zum Schreiben und Konfigurieren von MapReduce-Aufträgen. Der Kurs befasst sich auch mit fortgeschrittenen Themen wie Multithreading, spekulative Ausführung und Eingabe-/Ausgabeformate. Am Ende des Kurses werden Sie ein tiefes Verständnis von MapReduce erlangen und in der Lage sein, Best Practices in realen Szenarien anzuwenden.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
In diesem Modul werden wir die YARN-Architektur und die architektonischen Fähigkeiten behandeln, gefolgt von der MapReduce-Architektur, die auf YARN aufbaut
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul bietet einen umfassenden Überblick über die MapReduce API und führt Sie durch die Schritte zum Schreiben eines MapReduce-Programms. Es behandelt die Konzepte der Mapper- und Reducer-Parallelität und veranschaulicht deren Implementierung und Auswirkungen auf die Effizienz der Datenverarbeitung.
Das ist alles enthalten
6 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul konzentriert sich auf fortgeschrittene MapReduce-Optimierungstechniken, einschließlich der Verwendung von Combiners zur Leistungssteigerung, Partitioners zur Verwaltung der Verteilung von Daten über Reducer und Kompressionsmethoden zur Optimierung von I/O. Es behandelt auch die Anwendung von Zählern zur Erfassung und Analyse von Statistiken über MapReduce-Aufträge.
Das ist alles enthalten
6 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
Dieses Modul befasst sich mit fortgeschrittenen MapReduce-Konzepten wie Multithreading, den Interna von Eingabe-/Ausgabeformaten und spekulativer Ausführung. Es behandelt auch die lokale Ausführung von Aufträgen und zeigt häufige MapReduce-Anti-Muster auf, die es zu vermeiden gilt.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
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