Formación Laboris

Máster en Bigdata con MongoDB y Hadoop

CAS TRAINING
CAS TRAINING

Máster Presencial en Madrid (Madrid)

Precio: 1.390 €
Duración: 2 meses

Resumen del máster

El centro Cas Training ha diseñado el plan de estudios del Máster en Bigdata con MongoDB y Hadoop, que imparte en modalidad presencial en Madrid.

Requisitos: Tener conocimientos en programación Java y conocimientos básicos en bases de datos.

Temario completo de este curso

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LAS BBDD NOSQL  Introducción  Introducción a las bases de datos NoSQL.  Conceptos y campos relacionados.  Principales características.  Arquitectura de las bases de datos NoSQL  Cuándo usar NoSQL  Alternativas NoSQL  Hadoop  MongoDB  Hive

MÓDULO 2: NODE.JS  Introducción a Node.js  Instalación de Node.js  Configuración  Node.js y consola  Arrancando un servidor web  NPM  Gestión de módulos con Node  Busca de módulos  Instalación local y global  Manejo de dependencias  Node.js y peticiones  Input y OutPut  Síncronas vs Asíncronas  CallBacks  JavaScript y Threading  Gestión de loop de eventos  Servidor Web con Node.js  Clientes con Node.js  Node.js y Express (Modelo MVC)  ¿Qué es express?  Instalación Y manejo de Express  El concepto de ruta  Plantillas y Jade  Modularización

 Persistencia  Instalación de MongoDB  MongoDB y documentos  Consultas básicas  Integración con Express y Node.js  Socket IO y WebSocket  El concepto de websocket  Conexión cliente servidor  BroadCast de datos  Conexiones bidireccionales

MÓDULO 3: MONGO  Introducción a MongoDB  Qué es MongoDB y por qué usarlo  Conceptos centrales  Entornos  Documentación  Diferentes modelos de despliegue  JSON  Instalación y administración  CRUD (Create, Read, Update and Delete) y el shell de Mongo DB  Introducción a la API de MongoDB  Conceptos básicos de documentos y colecciones  Replicación  Visión de conjunto  Creación de conjuntos de réplicas  Sharding  Visión de conjunto  Configuración de sharding  Solución de problemas de rendimiento  Obtención de información sobre MongoDB  Los indicadores de desempeño  Monitoreo  Configuración típica de monitoreo  Cómo integrar con soluciones personalizadas de monitoreo  Banderas rojas - qué atender  Respaldos y recuperación  Enfoques basados en mongodump  Enfoque de archivo de sistema / nivel de almacenamiento  Compensaciones

MÓDULO 4: HADOOP  Conceptos básicos  Componentes de Hadoop.  Una visión General de Hadoop  El sistema de ficheros distribuido de Hadoop (HDFS)  Como funciona Map/Reduce  Anatomía de un clúster Hadoop  Otros componentes del ecosistema de Hadoop  Desarrollando un programa Map/Reduce  El flujo de Map/Reduce  Examinando un programa de ejemplo de Map/Reduce  Conceptos basicos de la API de Map/Reduce  Código controlador  La fase Map  El Shuffle  la fase Reduce  La API de Streaming de Hadoop  Uso de Eclipse para un desarrollo rápido  La nueva API de Map/Reduce  Integración de Hadoop en el flujo de trabajo  Bases de datos Relacionales  Sistemas de almacenamiento  Importación de Bases de datos relacionales con Sqoop  Importación en tiempo real de datos con Flume  Uso de FuseDFS y Hoop para acceder a HDFS  Profundización en la API de Hadoop  Más sobre ToolRunner  Pruebas unitarias con MRUnit  Filtrado previo mediante combinadores  Configuración avanzada de metodos de Map/Reduce  Escritura de particionadores para mejorar el balanceo de carga  Acceso directo a HDFS  Uso de la cache distribuida  Algoritmos comunes de Map/Reduce  Algoritmos de ordenación  Algoritmos de búsqueda  Algoritmos de intexación  Algoritmos de minería de datos  Uso de Hive y PIG  Conceptos básicos de Hive  Conceptos básicos de Pig. El lenguaje Pig Latin

 
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