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Cursos de Data/Cursos de Big Data/Curso Apache Hama
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Curso de Apache Hama

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Domina Apache Hama para la computación masiva de gráficos y procesamiento paralelo utilizando el modelo Bulk Synchronous Parallel (BSP). Este curso abarca desde los fundamentos hasta casos prácticos avanzados, ideal para expertos en Big Data y computación distribuida.

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Formación en Apache Hama bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Apache Hama

Desarrolladores, analistas y científicos de datos interesados en optimizar el procesamiento masivo de datos y gráficos utilizando Apache Hama.

Objetivos de nuestro curso de Apache Hama

  • Comprender los fundamentos y arquitectura de Apache Hama.
  • Implementar y optimizar algoritmos en entornos distribuidos con Apache Hama.
  • Dominar el procesamiento de gráficos a gran escala utilizando Bulk Synchronous Parallel (BSP).
  • Integrar Apache Hama con ecosistemas de Big Data y plataformas de computación distribuida.
  • Configurar y gestionar clústeres para maximizar el rendimiento en tareas masivas.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Apache Hama

Domina Apache Hama para la computación masiva de gráficos y procesamiento paralelo utilizando el modelo Bulk Synchronous Parallel (BSP). Este curso abarca desde los fundamentos hasta casos prácticos avanzados, ideal para expertos en Big Data y computación distribuida.

Requisitos de nuestro curso de Apache Hama

  • Conocimientos enJava y conceptos de computación distribuida.
  • Familiaridad con entornos de Big Data y procesamiento paralelo.
  • Instalación previa de Apache Hama, GIT, Visual Studio Code y Hadoop.
  • Equipo con al menos 16 GB de RAM y 50 GB de espacio libre en disco.
  • Permisos administrativos para realizar instalaciones y posibilidad de configurar clústeres en un entorno para el curso.

Temario del curso de Apache Hama

tema 1

Introducción a Apache Hama

  • Conceptos fundamentales de Apache Hama
  • Arquitectura de procesamiento Bulk Synchronous Parallel (BSP)
  • Casos de uso en análisis de gráficos y computación paralela
  • Diferencias con otras herramientas de procesamiento distribuido
  • Instalación básica de Apache Hama en entornos locales
  • Ejemplo práctico: Exploración inicial de Hama
  • Ventajas y limitaciones de Apache Hama
  • Exploración de documentación oficial y comunidades de soporte
  • Revisión de proyectos exitosos con Hama
  • Introducción a tareas masivas y paralelas
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tema 2

Instalación y configuración inicial

  • Requisitos previos de instalación
  • Instalación de Apache Hama en sistemas Windows, macOS y Linux
  • Configuración básica para proyectos individuales
  • Verificación de instalación mediante comandos básicos
  • Resolución de problemas comunes de instalación
  • Integración con Hadoop y HDFS
  • Configuración de clústeres para entornos distribuidos
  • Ejemplo práctico: Configuración de un nodo maestro y esclavo
  • Uso de Docker para simplificar la configuración
  • Optimización de recursos en entornos locales
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tema 3

Modelo BSP en Apache Hama

  • Introducción al modelo Bulk Synchronous Parallel
  • Estructura y fases del modelo BSP
  • Implementación de algoritmos basados en BSP
  • Ventajas del modelo BSP frente a otros modelos
  • Ejemplo práctico: Desarrollo de un algoritmo BSP simple
  • Resolución de problemas comunes en BSP
  • Uso de particiones en el modelo BSP
  • Personalización de parámetros en BSP para optimización
  • Análisis de casos de uso exitosos del modelo BSP
  • Ejercicio práctico: Diseño de una tarea paralela básica
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tema 4

Procesamiento de gráficos con Apache Hama

  • Introducción al procesamiento de gráficos a gran escala
  • Representación de datos como gráficos en Hama
  • Implementación de algoritmos de búsqueda y clasificación
  • Ejemplo práctico: Algoritmo de PageRank
  • Uso de Apache Hama para detección de comunidades en gráficos
  • Resolución de problemas en procesamiento gráfico distribuido
  • Comparación con otros frameworks de gráficos
  • Casos prácticos: Análisis de redes sociales y estructuras jerárquicas
  • Visualización de resultados en gráficos procesados
  • Ejercicio práctico: Implementación de un algoritmo avanzado de gráficos
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tema 5

Gestión de clústeres en Apache Hama

  • Configuración avanzada de clústeres distribuidos
  • Monitoreo y administración de nodos en tiempo real
  • Gestión de recursos para tareas paralelas masivas
  • Ejemplo práctico: Escalado horizontal en un clúster de Hama
  • Uso de herramientas de monitoreo como Prometheus y Grafana
  • Resolución de problemas comunes en entornos de clústeres
  • Mejores prácticas para la alta disponibilidad
  • Automatización de tareas de mantenimiento de clústeres
  • Ejercicio práctico: Configuración de un clúster eficiente
  • Casos prácticos de optimización de clústeres
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tema 6

Integración con Hadoop y ecosistemas Big Data

  • Integración de Apache Hama con Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • Uso de Hama en pipelines de procesamiento de datos
  • Ejemplo práctico: Procesamiento combinado con MapReduce
  • Comparación entre Hama y Spark en tareas distribuidas
  • Uso de Hama para preprocesamiento en entornos de Big Data
  • Resolución de problemas de integración con Hadoop
  • Mejores prácticas para la interoperabilidad con ecosistemas Big Data
  • Casos prácticos: Procesamiento de datos científicos a gran escala
  • Optimización del flujo de datos entre HDFS y Hama
  • Ejercicio práctico: Diseño de un pipeline de datos con Hama
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tema 7

Desarrollo de algoritmos personalizados

  • Introducción al desarrollo de algoritmos en Hama
  • Implementación de algoritmos matemáticos básicos
  • Personalización de parámetros en algoritmos distribuidos
  • Uso de Java para el desarrollo de tareas específicas
  • Ejemplo práctico: Desarrollo de un algoritmo de clasificación
  • Resolución de problemas comunes en algoritmos personalizados
  • Optimización de rendimiento en algoritmos complejos
  • Mejores prácticas para algoritmos paralelos
  • Análisis de algoritmos desarrollados en proyectos reales
  • Ejercicio práctico: Diseño de un algoritmo para procesamiento de gráficos
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tema 8

Seguridad y manejo de datos en Apache Hama

  • Principios de seguridad en entornos distribuidos
  • Configuración de permisos en clústeres de Hama
  • Uso de cifrado para proteger datos sensibles
  • Resolución de problemas comunes de seguridad
  • Ejemplo práctico: Configuración segura de un clúster
  • Monitoreo de actividad y logs de seguridad
  • Herramientas para auditorías de seguridad en Hama
  • Casos prácticos: Gestión segura de datos masivos
  • Mejores prácticas para proteger tareas críticas
  • Ejercicio práctico: Implementación de políticas de seguridad
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tema 9

Proyecto final

  • Definición de objetivos para el proyecto final
  • Diseño de un flujo de trabajo masivo utilizando Hama
  • Implementación de tareas personalizadas y distribuidas
  • Integración con Hadoop y otras herramientas relevantes
  • Monitoreo y optimización del rendimiento del proyecto
  • Resolución de problemas y ajustes finales
  • Presentación de resultados y documentación del proyecto
  • Evaluación de habilidades adquiridas
  • Análisis de áreas de mejora en el uso de Hama
  • Planificación de proyectos futuros con Apache Hama
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