نرحب بك في موقع كورس سيت ... إن الموقع في الفترة التجريبية

أباتشي هادوب (بالإنجليزية: Apache Hadoop) هو برنامج أو منصة برمجية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة الجافا لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة بشكل موزع مثل تخزين بيانات ضخمة على عدة أجهزة ومن ثم توزيع عملية المعالجة على هذه الاجهزة لتسريع نتيجة المعالجة.
إن نظام ملفات Hadoop الموزّع Hadoop Distributed File System (DHFS) هو نظامُ تخزينٍ لعنقود Hadoop، فعندما تأتي بياناتٌ جديدةٌ للعنقود، يقوم نظام الملفات بتجزيئِها ويوزّع هذه الأجزاء على الخوادم المختلفة المُشارِكَة في العنقود. يُخزِّنُ كلُّ خادمٍ جزءاً صغيراً من مجموعة البيانات الكُلِّيَّة، وينسَخُ كلَّ جزءٍ من البيانات على أكثرِ من خادمٍ واحد. وبما أن نظام الملفات هذا يُخزِّن البيانات الكُلّيّة بشكلِ أجزاءٍ صغيرة على مجموعةٍ من الخوادم، فإنَّ مهام التحليل تُوزَّع تفرُّعياً على كلِّ الخوادم التي تحتوي جزءاً من البيانات الكُلِّيَّة.
انضم لهذه الدورة المجانية و تعرف على هذا المجال الحديث و اكتسب أفضل فرص عمل في هذا المجال

  •  
    25
    Shares
  • 12
  • 13
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
Apache Hadoop

Hadoop هي منصةٌ مفتوحةُ المصدر لتخزين ومعالجة أنواع البيانات المختلفة لتُمكِّنَ الشركات المُقادَة بالبيانات Data Driven Companies (التي هي منظماتٌ حيثُ لكلِّ شخصٍ ممن يمكنه استخدام البيانات لاتخاذ قرارات أفضل، سماحيةُ الحصول على البيانات التي يحتاجها في الوقت الذي يحتاجه، والتي تعطي بدورها صُنَّاع القرار في مجال الأعمال، القدرةَ على استكشاف البيانات باستقلالية) من استخلاص القيمة الكاملة لكل بياناتهم.
تُقدِّم Hadoop للمنظماتِ المرونةَ لطرحِ أيِّ سؤالٍ حول بياناتهم المُنظَّمة Structured وغير المُنظَّمة Unstructured التي كان من المستحيل طرحُها أو الإجابة عنها، وتُقدِّمُ لهم خدماتٍ كثيرة أيضاً.
إن نظام ملفات Hadoop الموزّع Hadoop Distributed File System (DHFS) هو نظامُ تخزينٍ لعنقود Hadoop، فعندما تأتي بياناتٌ جديدةٌ للعنقود، يقوم نظام الملفات بتجزيئِها ويوزّع هذه الأجزاء على الخوادم المختلفة المُشارِكَة في العنقود. يُخزِّنُ كلُّ خادمٍ جزءاً صغيراً من مجموعة البيانات الكُلِّيَّة، وينسَخُ كلَّ جزءٍ من البيانات على أكثرِ من خادمٍ واحد. وبما أن نظام الملفات هذا يُخزِّن البيانات الكُلّيّة بشكلِ أجزاءٍ صغيرة على مجموعةٍ من الخوادم، فإنَّ مهام التحليل تُوزَّع تفرُّعياً على كلِّ الخوادم التي تحتوي جزءاً من البيانات الكُلِّيَّة.
يُقَيِّم كلُّ خادمٍ قيمةَ جزءِ البيانات المُخزَّن عليه تزامنياً مع بقية الخوادم المشترِكَة بالبيانات الكُلِّيَّة، ويُقدِّمُ النتيجةَ ليتمَّ تجميعُها حتى نحصلَ على جوابٍ شاملٍ للسؤال المُرادِ طرحُهُ على مجموعةِ البيانات الكُلِّيَّة. ويتكفّلُ MapReduce بتوزيعِ العمل وإعادة جمع النتيجة.
صُمِّمَ كلٌّ من MapReduce وHadoop لمتابعة العمل في حالات مواجهة أيِّ فشلٍ في النظام. يقوم Hadoop بشكلٍ مستمرٍ بمراقبة البيانات المُخزَّنة في العنقود.
في حال أصبح أيٌّ من الخوادم غيرَ متاح، أو فَشِلَ محرك الأقراص، أو تَلِفت البيانات نتيجةَ مشاكلَ برمجيةٍ أو عَتادية، يقوم نظام ملفات HDFS تلقائياً باستعادة البياناتِ نفسِها من أحدِ الخوادم الأُخرى التي خُزِّنت عليها نسخةٌ احتياطيةٌ عند عملية التقسيم. وبالمثل عندما تكون عمليةُ تحليلٍ قيدَ العمل يقوم MapReduce بمراقبة التقدم على كلِّ الخوادم المُشارِكة بالعملية،  وفي حالِ كان أحدُ هذه الخوادم بطيئاً في إعادة النتيجة أو فَشِل في إكمال مهمته، يقوم MapReduce فوراً بتوجيه خادمٍ آخر خُزِّنَ عليه نفسُ الجزء من البيانات المُخزَّنة على الأول لبدء العمل بدلاً عنه. <br>بالنتيجة ونظراً للطريقة التي يعمل بها HDFS وMapReduce، تُقدّم شركة Hadoop خوادمَ موثوقة، مُعالجةً للخطأ وقابلةً للتطوير لتخزين وتحليل البيانات بكلفةٍ منخفضة جداً.

مدرب الدورة

Eng. Amir Ageez

Software Developer

I’m a fresh graduate engineer. My enthusiasm is software development and Data Science.
My formal studies may not be strongly related to my interest. My interest in this field started in 2014 and then I started focusing my efforts on Data Science especially since 2016 as I found it’s the future leading industry.

Experience

  • Software developer :Company NameRaya Information Technology Dates EmployedNov 2018 – Present Employment Duration5 mos LocationGiza Governorate,Egypt
  • Web Developer and Data Specialist :Company NameSelf-employed Freelancer Dates EmployedNov 2015 – Oct 2018 Employment Duration3 yrs
  • Intern Company : NameEtisalat MisrDates EmployedJul2016 – Aug 2016 Employment Duration2 mos
  • Education : Faculty of Engineering, Mansoura University Degree NameBachelor of Science – BS Field Of StudyElectronics and Communications Engineering GradeVery Good Dates attended or expected graduation 2013 – 2018

متطلبات الدورة

  • .
  • .
  •  
    25
    Shares
  • 12
  • 13
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
سجل في الدورة

منهاج الدورة

1 : Preface [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:06:25
2 : Introduction to Hadoop [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:18:37
3 : Hadoop History [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:08:32
4 : Hadoop Basic Concepts [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:12:00
5 :MapReduce [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:14:47
6 : HDFS [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:28:15
7 : Hadoop File Systems [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:15:12
8 : Java Interface [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:29:20
9 :Querying the File System [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:19:41
10 : Data Flow [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:29:12
11 : Coherency Model [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:13:53
12 : YARN [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:30:18
13 : Scheduling in YARN [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:42:53
14 : Data Integrity, Compression & Serialization [ هادوب بالعربى ] in ARABIC 00:33:44
15 :- Writable Classes [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:38:09
16 : Building a Hadoop Cluster [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:12:39
17 : Cluster Installation Steps [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:18:58
18: Hadoop Configuration [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:24:58
19 : Hadoop Daemons Properties [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:43:18
20 : Hadoop Security & Benchmarking [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:39:13
21 : Flume Warm Up [ فلوم بالعربى ] Flume in ARABIC : 00:25:27
22 : Flume Jump In [ فلوم بالعربى ] Flume in ARABIC : 00:39:59
23 : Flume Wrap Up [ فلوم بالعربى ] Flume in ARABIC : 00:30:25
24 ; Sqoop Introduction [ سكوب بالعربى ] Sqoop in ARABIC : 00:39:23
25 :Sqoop Imports [ سكوب بالعربى ] Sqoop in ARABIC : 00:36:07
26: Sqoop Exports [ سكوب بالعربى ] Sqoop in ARABIC : 00:24:25
27: Physical Homemade Hadoop Cluster [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:10:36
28 : Intro to Hive [ هايڤ بالعربى ] Hive in ARABIC : 00:18:58
29 : Hive Configurations [ هايڤ بالعربى ] Hive in ARABIC : 00:36:26
30 : HiveQL [ هايڤ بالعربى ] Hive in ARABIC : 00:46:00
31 : Hive Final Touches [ هايڤ بالعربى ] Hive in ARABIC : 00:26:35
32 : Physical Hadoop Cluster in Mansoura University [ هادوب بالعربى ] in ARABIC : 00:03:04

تقييم الدورة

N.A

تقييم
  • 5 نجوم0
  • 4 نجوم0
  • 3 نجوم0
  • 2 نجوم0
  • 1 نجوم0

لا يوجد تقييمات لهذا الكورس.

أجهزة للبيانات الضخمة
سجل في الدورة
51 متدرب مسجل في الدورة

دورات مباشرة مع المدرب

  • تخفيض ●
  • تخفيض ●
  • تخفيض ●
  • تخفيض ●

المميزات الخاصة

لا تتردد بأي إستفسار
الإسم *الكورس الذي تستعلم عنه *البريد الإلكتروني *رقم الهاتفالبلد *رسالتك *

ستحب الإطلاع أيضاً على هذه الدورات

مزيداً من الفائدة بإشتراكك بنشرة كورس سيت البريدية   إشتراك