¿Será el estilo de datos un buen sitio para aprender Big Data y Hadoop?

Primero debe revisar el conjunto de blogs y videos de Big Data y Hadoop para comprender qué es Big Data y cómo apareció Hadoop. Entonces debe comprender cómo funciona la arquitectura Hadoop con respecto a HDFS, YARN y MapReduce.

Más adelante, debe instalar Hadoop en su sistema para que pueda comenzar a trabajar con Hadoop. Esto lo ayudará a comprender los aspectos prácticos en detalle.

Continuando, sumérjase en el ecosistema Hadoop y aprenda varias herramientas dentro del ecosistema Hadoop con sus funcionalidades. Entonces, aprenderá a crear una solución personalizada de acuerdo con sus requisitos.

Vamos a entender en breve:

¿Qué es el Big Data?

Big Data es un término utilizado para una colección de conjuntos de datos que son grandes y complejos, que es difícil de almacenar y procesar utilizando las herramientas de administración de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El desafío incluye capturar, seleccionar, almacenar, buscar, compartir, transferir, analizar y visualizar estos datos.

Se caracteriza por 5 V’s.

VOLUMEN: El volumen se refiere a la ‘cantidad de datos’, que crece día a día a un ritmo muy rápido.

VELOCIDAD: la velocidad se define como el ritmo al que diferentes fuentes generan los datos todos los días. Este flujo de datos es masivo y continuo.

VARIEDAD: Como hay muchas fuentes que contribuyen a Big Data, el tipo de datos que generan es diferente. Puede ser estructurado, semiestructurado o no estructurado.

VALOR: Está muy bien tener acceso a Big Data, pero a menos que podamos convertirlo en valor, es inútil. Encuentre información sobre los datos y aproveche al máximo.

VERACIDAD: Veracidad se refiere a los datos en duda o incertidumbre de los datos disponibles debido a la inconsistencia e incompletitud de los datos.

¿Qué es Hadoop y su arquitectura?

Los componentes principales de HDFS son NameNode y DataNode .

NameNode

Es el demonio maestro que mantiene

y gestiona los DataNodes (nodos esclavos). Registra los metadatos de todos los archivos almacenados en el clúster, por ejemplo, la ubicación de los bloques almacenados, el tamaño de los archivos, los permisos, la jerarquía, etc. Registra todos y cada uno de los cambios que tienen lugar en los metadatos del sistema de archivos.

Por ejemplo, si un archivo se elimina en HDFS, NameNode lo registrará inmediatamente en EditLog. Regularmente recibe un Heartbeat y un informe de bloque de todos los DataNodes en el clúster para garantizar que los DataNodes estén activos. Mantiene un registro de todos los bloques en HDFS y en qué nodos se almacenan estos bloques.

DataNode

Estos son demonios esclavos que se ejecutan en cada máquina esclava. Los datos reales se almacenan en DataNodes. Son responsables de atender las solicitudes de lectura y escritura de los clientes. También son responsables de crear bloques, eliminar bloques y replicarlos según las decisiones tomadas por NameNode.

Para el procesamiento, usamos YARN (Yet Another Resource Negotiator). Los componentes de YARN son ResourceManager y NodeManager .

Administrador de recursos

Es un componente de nivel de clúster (uno para cada clúster) y se ejecuta en la máquina maestra. Gestiona recursos y programa aplicaciones que se ejecutan sobre YARN.

NodeManager

Es un componente de nivel de nodo (uno en cada nodo) y se ejecuta en cada máquina esclava. Es responsable de administrar contenedores y monitorear la utilización de recursos en cada contenedor. También realiza un seguimiento de la salud del nodo y la gestión de registros. Se comunica continuamente con ResourceManager para mantenerse actualizado.

Por lo tanto, puede realizar un procesamiento paralelo en HDFS utilizando MapReduce.

Mapa reducido

Es el componente central del procesamiento en un ecosistema de Hadoop, ya que proporciona la lógica del procesamiento. En otras palabras, MapReduce es un marco de software que ayuda a escribir aplicaciones que procesan grandes conjuntos de datos utilizando algoritmos distribuidos y paralelos dentro del entorno Hadoop. En un programa MapReduce, Map () y Reduce () son dos funciones. La función Map realiza acciones como filtrar, agrupar y ordenar. Mientras que la función Reduce agrega y resume el resultado producido por la función map. El resultado generado por la función Map es par de valores clave (K, V) que actúa como entrada para la función Reducir.

Puede leer este video para comprender Hadoop y su arquitectura en detalle.

Instale Hadoop Single Node y Multi Node Cluster

Luego, puede consultar este blog de Hadoop Ecosystem para aprender en detalle sobre Hadoop Ecosystem.

También puede leer este video tutorial de Hadoop Ecosystem.

Cerdo

PIG tiene dos partes: Pig Latin , el idioma y el tiempo de ejecución de Pig , para el entorno de ejecución. Puede entenderlo mejor como Java y JVM. Es compatible con el lenguaje latino porcino .

Como no todos pertenecen a un fondo de programación. Entonces, Apache PIG los alivia. ¿Puede ser curioso saber cómo?

Bueno, te diré un hecho interesante:

10 líneas de latín de cerdo = aprox. 200 líneas de código Java Map-Reduce

Pero no se sorprenda cuando digo que al final del trabajo de Pig, se ejecuta un trabajo de reducción de mapas. El compilador convierte internamente pig latin a MapReduce. Produce un conjunto secuencial de trabajos de MapReduce, y eso es una abstracción (que funciona como un cuadro negro). PIG fue desarrollado inicialmente por Yahoo. Le brinda una plataforma para generar flujo de datos para ETL (Extraer, Transformar y Cargar), procesar y analizar grandes conjuntos de datos.

Colmena

Facebook creó HIVE para personas que dominan SQL. Por lo tanto, HIVE los hace sentir como en casa mientras trabajan en un ecosistema de Hadoop. Básicamente, HIVE es un componente de almacenamiento de datos que realiza lectura, escritura y gestión de grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido utilizando una interfaz similar a SQL.

HIVE + SQL = HQL

El lenguaje de consulta de Hive se llama Hive Query Language (HQL), que es muy similar al SQL. La colmena es altamente escalable. Como, puede servir tanto para los propósitos, es decir, el procesamiento de grandes conjuntos de datos (es decir, el procesamiento de consultas por lotes) y el procesamiento en tiempo real (es decir, el procesamiento de consultas interactivas). La colmena se convierte internamente en programas MapReduce.

Es compatible con todos los tipos de datos primitivos de SQL. Puede utilizar funciones predefinidas o escribir funciones definidas por el usuario (UDF) personalizadas también para cumplir con sus necesidades específicas.

Puede almacenar datos en HBase según sus requisitos.

HBase

HBase es una base de datos distribuida no relacional de código abierto. En otras palabras, es una base de datos NoSQL. Admite todo tipo de datos y es por eso que es capaz de manejar cualquier cosa y todo dentro de un ecosistema de Hadoop. Se basa en BigTable de Google, que es un sistema de almacenamiento distribuido diseñado para hacer frente a grandes conjuntos de datos.

El HBase fue diseñado para ejecutarse sobre HDFS y proporciona capacidades similares a BigTable. Nos brinda una forma tolerante a fallas de almacenar datos dispersos, lo cual es común en la mayoría de los casos de uso de Big Data. El HBase está escrito en Java, mientras que las aplicaciones de HBase pueden escribirse en las API REST, Avro y Thrift.

Para una mejor comprensión, tomemos un ejemplo. Tiene miles de millones de correos electrónicos de clientes y necesita averiguar la cantidad de clientes que ha utilizado la palabra queja en sus correos electrónicos. La solicitud debe procesarse rápidamente (es decir, en tiempo real). Entonces, aquí estamos manejando un gran conjunto de datos mientras recuperamos una pequeña cantidad de datos. Para resolver este tipo de problemas, se diseñó HBase.

Puede revisar esta lista de reproducción de videos tutoriales de Hadoop , así como la serie de blogs de Hadoop .

Sí, es el mejor sitio para aprender Hadoop , Big data , Spark y muchos más. Quisiera compartir mi experiencia personal. Había tomado el curso en línea sobre Big data Hadoop de DataFlair Web Services y solo tengo una palabra que decir sobre su capacitación “Es increíble”.

Cuando comencé mi entrenamiento en hadoop, me enseñaron desde cero para avanzar de nivel. Al comenzar, brindan un conocimiento básico completo y aclaran todos los conceptos básicos, como qué es hadoop, qué es Big data, por qué surgieron. Obtuve un conocimiento práctico completo a partir de ahí. El instructor presta atención personal y aclara todo lo enseñado. Trabajan muy duro para hacernos maestros en hadoop.

También nos preparan para entrevistar. Proporcione pautas completas para la entrevista y también envíenos sus preguntas. Algunas preguntas de la entrevista de Hadoop se dan a continuación. Estas preguntas te ayudarán a descifrar la entrevista de hadoop en el futuro.

• Las 100 preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de Hadoop
• Las más de 50 preguntas y respuestas de la entrevista HDFS
• 50 Preguntas y respuestas de la entrevista de MapReduce

Por lo tanto, le recomendaré encarecidamente que elija DataFlair y comience su carrera en esta tecnología en auge como lo hice yo.

Video tutorial de Hadoop

Este video le dará una imagen completa de Apache Hadoop.

Características y características de Hadoop

Apache Hadoop es la herramienta de Big Data más popular y poderosa, Hadoop proporciona la capa de almacenamiento más confiable del mundo – HDFS , un motor de procesamiento por lotes – MapReduce y una capa de gestión de recursos – YARN . En esta sección del tutorial de Hadoop, discutiremos las características importantes de Hadoop que se dan a continuación:

• Código abierto : Apache Hadoop es un proyecto de código abierto. Significa que su código puede modificarse de acuerdo con los requisitos comerciales.
• Procesamiento distribuido : como los datos se almacenan de forma distribuida en HDFS en todo el clúster, los datos se procesan en paralelo en un clúster de nodos.
• Tolerancia a fallas : de manera predeterminada, 3 réplicas de cada bloque se almacenan en el clúster en Hadoop y también se pueden cambiar según el requisito. Entonces, si algún nodo se cae, los datos en ese nodo se pueden recuperar de otros nodos fácilmente. Las fallas de los nodos o tareas son recuperadas automáticamente por el marco. Así es como Hadoop es tolerante a fallas .
• Confiabilidad : debido a la replicación de datos en el clúster, los datos se almacenan de manera confiable en el clúster de la máquina a pesar de las fallas de la máquina. Si su máquina se cae, también sus datos se almacenarán de manera confiable.
• Alta disponibilidad : los datos están altamente disponibles y accesibles a pesar de la falla del hardware debido a múltiples copias de datos. Si una máquina o algunos hardware fallan, se accederá a los datos desde otra ruta.
• Escalabilidad : Hadoop es altamente escalable en la forma en que se puede agregar fácilmente nuevo hardware a los nodos. También proporciona escalabilidad horizontal, lo que significa que se pueden agregar nuevos nodos sobre la marcha sin ningún tiempo de inactividad .
• Económico : Apache Hadoop no es muy costoso ya que se ejecuta en un clúster de hardware básico. No necesitamos ninguna máquina especializada para ello. Hadoop proporciona un gran ahorro de costos también, ya que es muy fácil agregar más nodos sobre la marcha aquí. Entonces, si los requisitos aumentan, también puede aumentar los nodos sin ningún tiempo de inactividad y sin requerir mucha planificación previa.
• Fácil de usar : no es necesario que el cliente se ocupe de la informática distribuida, el marco se encarga de todas las cosas. Por lo tanto, es fácil de usar.
• Localidad de datos : Hadoop funciona según el principio de la localidad de datos que establece que mover el cálculo a los datos en lugar de los datos a los cálculos. Cuando un cliente envía el algoritmo MapReduce, este algoritmo se mueve a los datos en el clúster en lugar de llevar los datos a la ubicación donde se envía el algoritmo y luego procesarlo.

Deberías pasar por Ecosistema Hadoop blog para obtener un conocimiento profundo sobre Hadoop cada componente.

También nos sugieren los mejores libros para aprender Hadoop. A continuación se muestra el enlace de libros de Hadoop y material de estudio. Esto te ayudará a aprender Hadoop desde cero para avanzar de nivel.

• Lista de libros de Apache Hadoop

a. Hadoop – La guía definitiva por Tom White

si. Hadoop para Dummies por Dirk Deroos

C. Hadoop en acción por Chuck Lam

re. Operaciones de Hadoop por Eric Sammers

mi. Patrones de diseño de reducción de mapas: creación de algoritmos y análisis efectivos para Hadoop por Donald Miner

Puedo ver que muchas clases responden esta pregunta relacionada con su instituto, pero permítanme compartir mi experiencia personal con ustedes.

Había tomado el curso en línea sobre Big data Hadoop de DataFlair Web Services y solo tengo una palabra que decir sobre su capacitación “Es increíble”. Comencé mi carrera como desarrollador de PHP en una empresa muy pequeña donde no había mucho que hacer. Busqué cursos en línea y finalicé DataFlair después de una larga búsqueda, ya que no podía pagar altas tarifas en otras clases debido a mi menor salario. Inicialmente tenía mucho miedo de unirme al curso, pero cuando comenzaron mis sesiones, comencé a amar la tecnología y disfruté mucho del entrenamiento.

La mejor parte de su curso fue que obtuve el conocimiento práctico completo que se requiere para ingresar al mundo de Hadoop. El instructor Anish sir me ayudó a aprender la tecnología a un nivel muy avanzado y me ayudó a prepararme para las entrevistas. Finalmente, dentro de 1 mes después de la finalización del curso, me colocaron en Cognizant y desde los últimos 2 años, estoy trabajando como desarrollador de Hadoop y Spark aquí.

El instructor todavía me ayuda cada vez que me atoro en cualquier parte de mi proyecto. Además, la tarifa del curso es tan baja que después de ingresar a la compañía Big Data, podría recuperar esa tarifa dentro de 1 mes de mi aumento salarial en una nueva compañía.

Puede ponerse en contacto conmigo en [correo electrónico protegido] si tiene más consultas sobre la tecnología o el curso.

Sí, es un muy buen sitio para aprender Big Data y Hadoop y mucho más. Como también hice mi entrenamiento desde Dataflair. Había hecho muchos cursos desde allí como Big Data, Hadoop, Spark, etc. y todos fueron excepcionales.

Cuando comencé mi formación en Hadoop, me enseñaron desde el principio cómo es Big Data, por qué Big Data apareció, cuál era su necesidad y cómo Hadoop le proporcionó una solución.

Luego aprendí qué es Hadoop, dos componentes clave de Hadoop: HDFS y Map Reduce. Como Map Reduce es el corazón de Hadoop y la mayor parte de la programación se realiza en MapReduce, pasaron unas 15 horas de entrenamiento explicando conceptos de MapReduce de manera detallada y profunda. Esta fue la mejor parte de DataFlair ya que antes de unirme, cuando estaba revisando los cursos de otros institutos, descubrí que apenas pasaban de 4 a 5 horas en MapReduce y me pareció difícil entender un tema tan complejo en tan poco tiempo. Entonces

Aprendí conceptos del ecosistema Hadoop como Pig, Hive, HBase, Sqoop y Flume con programación en cada componente.

También me enseñaron las últimas características de Hadoop como YARN y muchas otras. Al final, también aprendí conceptos básicos de Apache Spark, que es más rápido que el procesamiento de MapReduce.

Todas las sesiones fueron grabadas y proporcionadas para que yo pueda revisar las cosas que había aprendido antes y pueda comprender cosas complejas con mucha facilidad.

La capacitación completa tenía prácticas asociadas y los proyectos en tiempo real que hice allí me convirtieron en un experto en Big Data. Por lo tanto, le recomendaré encarecidamente que elija DataFlair y comience su carrera en esta tecnología en auge como lo hice yo.

Sí, por supuesto, yo soy el verdadero ejemplo. Inicialmente, también tenía mucha confusión sobre qué hacer para entrar en big data con muy buena habilidad. Recibió la ayuda de Anish, que es maestro en big data de Data Flair. Solo pruébelo y estoy seguro de que ama su enseñanza.

Hoy estoy en Infosys limitado trabajando como ingeniero de big data y explorando la carrera con la nube azul también. Solo hazlo, te encantará …

Anish señor, su enseñanza, forma de entender relevante para las necesidades de las industrias y aclarando dudas, dedicando su tiempo a apoyar a todos los estudiantes y ayudando a alcanzar la meta de cada individuo, Él es el señor que ayuda Anish señor. Mi éxito en Big Data está dedicado a mi gurú Anish señor, quien me ayudó a mejorar mis habilidades en él. Estoy orgulloso y feliz de formar parte de Data Flair y siempre quiero ser su alumno.

Vale la pena asistir a sus clases, quería dar todos los pasos de Big Data de Anish Sir Enseñar. lo que creo es que él es la persona adecuada para grandes datos y obtener expertos en ellos … Muchas gracias señor …

DataFlair tiene un curso en línea dirigido por un instructor y autodidacta. Podemos elegir uno según nuestros requisitos.

El curso dirigido por un instructor tiene ventajas adicionales como la eliminación de dudas interactivas con soporte de colocación.

Curso Big Data y Hadoop: [1]

Todo el curso está lleno de proyectos en tiempo real, casos de uso, tareas, cuestionarios periódicos, soporte 24 * 7 y muchas sesiones prácticas.

El instructor Sr.Anish señor enseña los conceptos en profundidad y aclara las dudas de una manera muy experimentada.

Los materiales de Java proporcionados con el curso son muy útiles. Además, se graban todas las sesiones en línea y se puede acceder a los materiales del curso de por vida.

Si necesitamos ayuda mientras hacemos un proyecto, podemos enviarlos por correo o llamarlos. Las dudas y los temas también se pueden discutir en el foro DataFlair.

El blog DataFlair sigue actualizando las nuevas tecnologías utilizadas en Big Data. Podemos mantenernos constantemente actualizados.

Big data y el curso Hadoop serán un buen paso adelante para aquellos que desean comenzar su carrera en el campo de big data.

Notas al pie

[1] Curso de certificación en línea de Big Data y Hadoop | Entrenamiento de Big Data | Entrenamiento Hadoop | DataFlair

He estado aprendiendo técnicas de ecosistemas de Big Data desde hace algún tiempo.

Debido a mi trabajo a tiempo completo en sistemas embebidos, no podía concentrarme completamente en Big Data, me uní a un par de capacitaciones remuneradas de institutos de capacitación reconocidos en la industria. No obtuve lo que estaba buscando. Todos estos entrenamientos eran predominantemente conceptos teóricos y prácticas de nivel muy básico y comencé a perder interés.

Esto es cuando decidí buscar certificaciones primero y luego vincular los puntos faltantes. Me certifiqué en

CCA175, HDPCA, AWSCSA.

Incluso después de obtener la certificación, no me sentía cómodo al vincular Big Data con el entorno de producción real.

Finalmente, comencé a buscar una capacitación que cubriera la brecha entre el aprendizaje y la implementación. Para mi sorpresa, después de toda la capacitación previa que hice, encontré algo que proporcionaría escenarios basados ​​en la producción de la vida real para aprender, practicar y mejorar la implementación.

Anish señor es un entrenador muy bien informado y una buena persona. Me inscribí para el entrenamiento Hadoop + Spark. Finalmente pude vincular todos los puntos faltantes y dar sentido a todo el tiempo y los esfuerzos que puse desde que comencé a aprender Big Data.

Recomiendo a otros que pasen por el entrenamiento de DataFlair primero para comenzar bien en el principio en lugar de deambular y perderse como yo.

Estoy a punto de dar entrevistas y publicaré mi historia de éxito pronto.

Gracias Data-Flair!

¡Les deseo a todos lo que están buscando!

Saludos,

Suerte

Soy de experiencia en pruebas con una experiencia de aproximadamente 2 años y estaba dispuesto a cambiar mi carrera a Big Data. Busqué quora para las mejores clases y vi buenas críticas sobre DataFlair. Me puse en contacto con el equipo de DataFlair y hablé con el instructor una vez para una comprensión adecuada. En el momento en que hablé con él, decidí unirme a DataFlair ya que me sentía muy bien instruido. Me uní al curso de Hadoop allí y me sorprendió descubrir que las reseñas publicadas en quora para DataFlair son muy ciertas y dan la misma descripción que la capacitación real. La capacitación fue muy agradable y cubrió todos los temas según la última versión y demanda.

También me gustaría recomendarlo a otras personas que buscan una carrera en Big Data. Estoy trabajando en proyectos que ahora se publicarán y que comenzarán a buscar trabajo.

He estado buscando lugares durante mucho tiempo para recibir capacitación en tecnologías BigData. Pasé alrededor de 2 meses investigando por internet, contactándome con personas a través de correos electrónicos y redes sociales y hablando con amigos. Y después de una investigación exhaustiva, decidí unirme a DataFlair. Y felizmente puedo decir que tomé la decisión correcta.

Ahora, ¿qué me hace decir eso?

1. Anish Sir es el mejor. Él es asombrosamente eficiente.

2. El curso está altamente orientado a la práctica.

3. Tendrás muchas pruebas.

4. Serás proyectos de alta calidad para trabajar

5. Orientación completa sobre problemas o proyectos del equipo

6. Acceso de por vida a los materiales de estudio.

7. Curso complementario de Java.

8. Discusión en profundidad de todos los temas.

9. Estudio orientado al trabajo y coaching.

10. Preparación de la entrevista.

Este es el mejor curso en línea en BigData. Anímate sin ninguna duda.

Sí lo es.

Acabo de completar mi entrenamiento desde allí.

Su entrenamiento es completo y detallado. El señor tiene buenos conocimientos sobre hadoop y explica de manera detallada que es muy bueno.

Tiendes a entender claramente y tienen buenos casos de uso

También se ocupan de proyectos de nivel industrial.

En general, un buen entrenamiento.

Explican conceptos, instalaciones y casos de uso con gran detalle. Muy buena opción.

*****
Hay muchos institutos que ofrecen cursos de Big Data Hadoop en estos días. Primero lo tomé de 1 instituto local en mi área, pero allí obtuve solo conocimientos teóricos sin mucha exposición a prácticas. Eso no me sirvió de nada. Luego, después de leer muchas críticas sobre DataFlair en Quora, decidí darle una oportunidad y, para mi suerte, esta vez mi dinero no se desperdició, sino que sentí que había invertido mi dinero en este curso. El curso fue increíble con muchas prácticas y proyectos para obtener conocimiento práctico y conceptual que se verifica principalmente en las entrevistas. Ahora estoy a punto de completar mi publicación de proyecto, que también solicitaré para trabajos. Con la esperanza de comenzar mi carrera en este campo pronto. Gracias a DataFlair por brindar una gran plataforma para aprender Hadoop.

DataFlair es uno de los mejores institutos para aprender el curso Big Data Hadoop. Puedo decir esto por mi experiencia de tomar el curso Hadoop en DataFlair. Me proporcionaron el curso completo muy bien con prácticas y proyectos. Grabé todas las sesiones y completé material de por vida que me está ayudando a revisar mis conceptos. Feliz de tomar este curso en DataFlair

Cuando voy a entrenar, busco las siguientes cosas:

1. El instructor debe tener mucha experiencia en el campo.
2. El curso debe estar orientado a la industria
3. La capacitación debe ser práctica.
4. Debería haber proyectos en tiempo real
5. Debe haber acceso de por vida al curso
6. Se debe proporcionar material de estudio.
7. Las tarifas de capacitación deben ser asequibles
8. Se debe proporcionar asistencia de colocación

Como DataFlair proporciona todas las cosas mencionadas, es el mejor lugar para aprender Big Data.

La experiencia de capacitación en DataFlair es simplemente increíble. Me uní al curso Hadoop and Spark.

Es un curso totalmente práctico orientado a la industria que se enfoca en casos de uso en tiempo real con proyectos en tiempo real.

El contenido y los materiales del curso son muy buenos y útiles. El capacitador Anish tiene un excelente conocimiento sobre Big Data, su forma de explicaciones es muy detallada con ejemplos en tiempo real, lo que nos hace fáciles de entender. Se aseguró de que todas nuestras dudas fueran aclaradas antes de continuar promover, adicional. Desde mi experiencia, me gustaron las tareas y el cuestionario más.

Por lo tanto, si planea comenzar o cambiar su carrera en Big Data, le sugiero que Dataflair sea el mejor lugar para aprender y crecer en Big Data.

Hola,

Sí, DataFlair es muy recomendable para mí. Sin embargo, le sugiero que tome sus cursos en línea dirigidos por un instructor. El instructor Anish es genial y siempre lo recordará a él y sus sesiones.

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Seguramente recomendaré Dataflair a cualquiera que quiera aprender BigData y Hadoop.
El tutor Anish tiene un buen conocimiento en profundidad de todo el plan de estudios, discute cada tema con gran detalle.
Él y su equipo siempre son accesibles para cualquier consulta.

Yo diría que vaya y aproveche la oportunidad. Porque la forma en que Dataflair brinda capacitación a los candidatos es excepcional y está orientada exclusivamente a la industria. Además de la capacitación, brinde orientación personal sobre big data y las formas de aterrizar en el lugar correcto.

Sí lo es.

Hay muchos sitios en el mercado y mis amigos fueron a diferentes centros o sitios para aprender big data.

Pero confié en Quora y con solo seguir este hilo en enero decidí unirme a DataFlair. Confía en mí, esa es la mejor decisión que tomé.

Anish el entrenador es Hadoop Guru. Está tan bien informado que incluso si salta al tema que se le enseñó la semana pasada, está listo para responder. Su mejor cualidad es que aclara todas sus dudas antes de continuar con el siguiente tema. Es muy raro encontrar un entrenador tan fantástico. Todas las grabaciones se cargan al día siguiente en LMS y tiene acceso ilimitado a los recursos.

En cuanto al soporte, también obtienes respuestas rápidas y toda la asistencia es por correo electrónico.

Ahora estoy en la etapa de proyecto y pronto me uniré a las clases de Spark.

Sí definitivamente

Sin pensarlo dos veces, uno puede unirse al curso de capacitación Data Flair.

He completado mi parte 1 del entrenamiento y ahora continuaré con Spark y Scala.

Los contenidos del curso están altamente actualizados y Anish Sir ha enseñado todos y cada uno de los conceptos de Big Data al mejor nivel.

Sugeriré a cualquiera que esté planeando su carrera en Big Data que se inscriba en el instituto de capacitación Data Flair.