Verwaltungsinformationen
| Titel | Hadoop-basierte Technologien |
| Dauer | 60 |
| Modulen | B |
| Unterrichtstyp | Praktisch |
| Fokussierung | Praktisch – Organisationelle KI |
| Themenbereich | Hadoop |
Suchbegriffe
Kartenreduzierung,Hadoop Framework,
Lernziele
- Um die Grundlagen des Map Reduce Programmierparadigmas zu kennen
- Um zu wissen, wie man Hadoop Framework einrichtet
- Um zu wissen, wie Sie die Karte anwenden Verkleinern Sie Funktionalitäten
- Um zu wissen, wie man in Python mit der Bibliothek von Map Reduce programmiert
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
Keine.
Optional für Studenten
Keine.
Referenzen und Hintergründe für Studierende
- Big Data Hadoop Tutorial, 2022
- Hadoop Streaming Map Reduce Programm 5. Mai 2022
- Erwachsenen-Zensus-Einkommen, 2022
- MapReduce Tutorial, 2022
- Schreiben eines hadoop mapreduce-Programms, 2022
- Mapper, 2022
- Reduzierer, 2022
- Was ist MapReduce?2022
- Testen Sie VM VirtualBox, 2022
- 10 Eigenschaften von Hadoop, die es zu den beliebtesten gemacht haben
Empfohlen für Lehrer
Unterrichtsmaterialien
- Hadoop Einrichtung und Verwendung Schritt für Schritt Anleitung (Link zu PDF)
- Erfolgsbotschaft der Kartenreduzierung
- Ausgegebene Daten aus Adult Dataset der Karte reduzieren den Betrieb
- Hadoop Code und Anleitung ( Link zu TXT)
- Vorkonfigurierte virtuelle Maschine mit Hadoop (vorbereitet ad hoc für die Lektion)
Anleitung für Lehrer
Folgende Umrisse sind zu beachten:
- Einführung in Hadoop
- Hadoop-Funktionalitäten
- Karte Reduzieren Sie den Betrieb
- Datenverarbeitung
- Datenlokalität
- Datensatzbeschreibung und -vorbereitung
- Vorbereitung des Datensatzes für Erwachsene
- Hadoop-Setup und Konfiguration
- Hadoop Installation
- Hadoop Konfiguration
- Karte und Reduzieren von Anweisungen
- Ml-Pipeline mit Kubeflow
- Bibliothek von Map/Reduce in Python
- Google Colab von Map/Reduce Library
Zeitplan
| Dauer (min) | Beschreibung | Konzepte | Aktivität | Werkstoffe |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Einführung in Hadoop | Einführung in Hadoop | Vortrag | Anleitung |
| 10 | Nutzung von Hadoop-Funktionalitäten | Eigenschaften von Hadoop | Laboratorium | Anleitung |
| 5 | Datensatzbeschreibung und -vorbereitung | Vorbereitung des Datensatzes für Erwachsene | Laboratorium | Anleitung |
| 10 | Hadoop-Setup | Hadoop Installation | Laboratorium | Anleitung |
| 15 | Karte und Reduzieren von Anweisungen | Hadoop Programmierung Script | Beispiel für das Laufen | Hadoop-Skript |
| 15 | Bibliothek von Map/Reduce in Python | Hadoop-Funktionalitäten in Python | Beispiel für das Laufen | Google Colab (englisch) |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.