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Hadoop Interview Fragen und Antworten Teil-1 | Big Data Interview Fragen und Antworten | Simplilearn



Dieses Video zu den Hadoop-Interviewfragen Teil 1 führt Sie durch die allgemeinen Hadoop-Fragen und Fragen zu HDFS, MapReduce und YARN, die sehr wahrscheinlich in jedem Hadoop-Interview gestellt werden. Es werden alle Themen zu den Hauptkomponenten von Hadoop behandelt. In diesem Hadoop-Lernprogramm erhalten Sie eine Vorstellung von den verschiedenen Fragen, die auf Szenarien basieren, sowie von einigen Multiple-Choice-Fragen. Lassen Sie uns nun in dieses Hadoop-Interview-Fragenvideo eintauchen und uns auf Ihr nächstes Hadoop-Interview vorbereiten.

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In Simplilearns Big Data Hadoop-Schulung lernen Sie die Konzepte des Hadoop-Frameworks kennen und bereiten Sie auf die CCA175 Big Data-Zertifizierung von Cloudera vor. In unserem Online-Hadoop-Training erfahren Sie, wie sich die Komponenten des Hadoop-Ökosystems wie Hadoop 3.4, Yarn, MapReduce, HDFS, Pig, Impala, HBase, Flume, Apache Spark usw. in den Lebenszyklus der Big Data-Verarbeitung einfügen . Realistische Projekte in den Bereichen Banking, Telekommunikation, Social Media, Versicherung und E-Commerce in CloudLab umsetzen.

Worum geht es in diesem Big Data Hadoop-Schulungskurs?
Der Big Data Hadoop- und Spark-Entwicklerkurs wurde entwickelt, um ein umfassendes Wissen über die Big Data-Verarbeitung mit Hadoop und Spark zu vermitteln. Der Kurs steckt voller realer Projekte und Fallstudien, die im CloudLab ausgeführt werden sollen.

Was sind die Kursziele?
Mit diesem Kurs können Sie:
1. Verstehen Sie die verschiedenen Komponenten des Hadoop-Ökosystems wie Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Impala, HBase, Sqoop, Flume und Apache Spark
2. Machen Sie sich mit Hadoop Distributed File System (HDFS) und YARN sowie deren Architektur vertraut und lernen Sie, wie Sie mit ihnen bei der Speicher- und Ressourcenverwaltung arbeiten
3. Verstehen Sie MapReduce und seine Eigenschaften und nehmen Sie einige fortgeschrittene MapReduce-Konzepte auf
4. Verschaffen Sie sich einen Überblick über Sqoop und Flume und beschreiben Sie, wie Sie mit diesen Daten aufnehmen
5. Erstellen Sie Datenbanken und Tabellen in Hive und Impala, verstehen Sie HBase und verwenden Sie Hive und Impala zum Partitionieren
6. Verstehen Sie verschiedene Arten von Dateiformaten, Avro Schema, Arvo with Hive und Sqoop and Schema Evolution
7. Verstehen von Flume, Flume-Architektur, Quellen, Flume-Senken, Kanälen und Flume-Konfigurationen
8. Verstehen Sie HBase, seine Architektur, Datenspeicherung und die Arbeit mit HBase. Sie werden auch den Unterschied zwischen HBase und RDBMS verstehen
9. Machen Sie sich mit Pig und seinen Bestandteilen vertraut
10. Führen Sie eine Funktionsprogrammierung in Spark durch
11. Informieren Sie sich ausführlich über RDD (Resilient Distribution Datasets)
12. Implementieren und erstellen Sie Spark-Anwendungen
13. Machen Sie sich eingehend mit der Parallelverarbeitung in Spark- und Spark-RDD-Optimierungstechniken vertraut
14. Verstehen Sie die allgemeinen Anwendungsfälle von Spark und die verschiedenen interaktiven Algorithmen
15. Erfahren Sie, wie Sie mit Spark SQL Datenrahmen erstellen, transformieren und abfragen

Wer sollte an diesem Big Data- und Hadoop-Zertifizierungskurs teilnehmen?
Die Karrieremöglichkeiten für Big Data sind auf dem Vormarsch und Hadoop wird für die folgenden Fachleute schnell zu einer unverzichtbaren Technologie:
1. Softwareentwickler und Architekten
2. Analytics-Experten
3. Senior IT-Experten
4. Test- und Mainframe-Profis
5. Data Management Professionals
6. Business Intelligence-Experten
7. Projektmanager
8. Aufstrebende Data Scientists

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2 comments

  1. Do you have any questions on this topic? Please share your feedback in the comment section below and we'll have our experts answer it for you. Thanks for watching the video. Cheers!

  2. Very good explanation&upload on hive,pig,spark,hbase&oozie videos
    Pls don't forget.

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