Основы больших данных, Apache Spark и распределенные системы

Обработка больших массивов данных требует специализированных архитектур и современных парадигм распределенных вычислений. Этот курс познакомит вас с основными принципами больших данных, чтобы помочь вам понять распределенную обработку и современные конвейеры инженерии данных. Вы начнете с основной терминологии, изучения характеристик больших данных, реляционных баз данных по сравнению с решениями хранения NoSQL и распределенных файловых систем, таких как HDFS. Оттуда вы исследуете Hadoop MapReduce и Apache Spark, включая параллелизм Spark и рабочие процессы преобразования данных. В этом курсе вы узнаете: основные концепции Big Data и архитектуры распределенных систем. Сравните реляционные базы данных с парадигмами NoSQL, чтобы выбрать подходящие решения хранения. Понимание экосистемы Hadoop, операций HDFS и обработки MapReduce. Применение принципов Apache Spark, DataFrames и методов параллельных вычислений. Настройте эффективные рабочие процессы ETL и ELT для непрерывной обработки данных. Изучите современные тенденции управления данными, включая концепции облачных данных и векторного хранения. Учебный план начинается с фундаментальной терминологии, прежде чем перейти к практическим шаблонам архитектуры. Этот курс создан для начинающих и перспективных специалистов по данным, не имеющих предыдущего опыта распределенных вычислений. Прочитайте уроки, чтобы создать прочный фундамент в современной инженерии больших данных.