Javaでのメソッドオーバーロードの利点
3〜5年以内に、世界のデータの半分がHadoopで処理されます。Hadoopでトレーニングを受けた何千人もの個人の需要があります。
-ワールドワイドフィールドサービスのシニアディレクター、ボブマハン。
企業がビッグデータ戦略を必要としているかどうかについての疑問はもはやありません–それは事実になりました！ Hadoopは最もホットな新しいハイテクスキルであると期待されているため、ITプロフェッショナルはトレーニングを受けてHadoop認定を取得しようと奮闘しています。 Hadoopは世界中で人気を集めており、米国でも同様に、金融サービス、公益事業、メディア、小売、エネルギー、製薬などのすべての垂直産業の企業がビッグデータの概念を採用しています。ここを読む Hadoopトレーニングはどれほど重要ですか そして
なぜHadoop認定を取得するのですか？
企業はHadoopの人材を採用するのに苦労しています。 Hadoopを採用している業界は、採用する人々がペタバイトのデータを処理できるという保証を求めています。認定はこの機能の証明であり、上記の保証を提供し、データに対して信頼できる責任者になります。
Hadoop認定の利点：
- 求人情報と採用担当者は、Hadoop認定の候補者を探しています。これは、Hadoop認定を取得していない候補者よりも明らかに有利です。
- 賃金パッケージの点で、同じ分野の他の専門家よりも優位に立っています。
- IJPの期間中、Hadoop認定は、はしごを上ってキャリアを加速するのに役立ちます。
- さまざまな技術的バックグラウンドからHadoopに移行しようとしている人々に役立ちます。
- ビッグデータを扱う実践的な経験を認証します。
- Hadoopの最新機能を認識していることを確認します。
- この認定は、他の人とネットワークを築くときに、私の会社でこのテクノロジーについてより自信を持って話すのに役立ちます。
Hadoop認定を取得する方法：
Hadoop認定は、オンラインまたはクラス内のトレーニングを通じて取得できます。後者のオプションは、忙しい生活を送っているため、フルタイムの専門家にとってはあまり実用的ではありません。この現代では、すべてがオンラインを通じて簡単になりました。したがって、オンライントレーニングに参加することは理にかなっています。オンライントレーニングを提供する機関間の主な差別化要因は、それがライブトレーニングであるかどうかです。オンラインライブトレーニングの利点は、Hadoop認定に関するいくつかの重要な問題に対処するため、計り知れません。
「オンラインおよびライブ」Hadoopトレーニングの実用性：
上記のクラスの記録は、オンラインライブクラスがどのようになっているのかを示す優れた例です。インタラクティブな環境は、クラス内のトレーニング環境と同等です。 Apache Hadoopに関する疑問を講師と明確にし、志を同じくする人々と積極的に交流する十分な機会があります。以下はの利点です オンライン-ライブトレーニング ：
- 忙しい職業生活にもかかわらず、現在のスキルで自分自身を更新します。
- 学ぶためのインタラクティブな環境。
- 志を同じくする専門家と交流する機会。
- あなたの家の快適さから学ぶ。
- 時々あなたの質問を明確にしてください。
この認定を取得することで誰が恩恵を受けますか？
さまざまなIT企業での就職を希望する求職者、スキルセットを向上させ、履歴書を強化したい人、より良い役割を探している既存の従業員は、この認定を通じて雇用主にスキルの価値を証明できます。
ビッグデータとHadoop認定を選択できるプロフェッショナル：
ビッグデータとHadoop認定は、Hadoopフレームワークを使用してビッグデータ分析でキャリアを積むことを目指す専門家を対象としています。 ソフトウェアの専門家 、 分析の専門家、ETL開発者、プロジェクトマネージャー、テストの専門家 このチュートリアルの主な受益者です。そして、Hadoopアーキテクチャの強固な基盤を持つことに関心のある人なら誰でも、この認定を受けることができます。
のような他の分野の専門家がなぜ ソフトウェアテスト 、 そして メインフレーム Hadoopでの認定を積極的に求めている人。
配列を昇順でソートするC ++プログラム
Hadoop認定の目的：
それから最大限の利益を享受し、カリキュラムにApacheHadoopの最新トピックが含まれていることを確認することが不可欠です。たとえば、コースの終わりまでに、ApacheHadoopで次の概念を習得しているはずです。
コマンドラインからハイブクエリを実行する
- Hadoop分散ファイルシステムとMapReduceフレームワークの概念をマスターします。
- SqoopとFlumeを使用したデータ読み込み手法を理解します。
- 複雑なMapReduceプログラムの書き方を学びましょう。
- PigとHiveを使用してデータ分析を実行します。
- ZooKeeperサービスをよく理解してください。
- Hadoopの開発とデバッグのベストプラクティスを実装します。
- Hadoopクラスターをセットアップします。
- MapReduceのプログラム–MRv1とMRv2の両方
- YARNのプログラム（MRv2）
- HBase、MapReduce統合、高度な使用法、高度なインデックス作成を実装します。
- Hadoop 2.0の新機能– YARN、HDFSフェデレーション、NameNode高可用性。
- Hadoopプロジェクトを実装します。
Hadoopの詳細については、次のブログ投稿を参照してください。
メインフレームの専門家がビッグデータとHadoopに移行する必要があるのはなぜですか？