Grundlagen von Big Data, Apache Spark und verteilten Systemen

Dieser Kurs führt die Grundprinzipien von Big Data ein, um Ihnen zu helfen, verteilte Verarbeitung und moderne Datentechnik-Pipelines zu verstehen.Dieser Kurs stellt die Grundlagen der Datenanalyse und -analyse vor. Sie lernen die grundlegenden Begriffe kennen, lernen, was Big Data ausmacht, welche Vorteile relationale Datenbanken gegenüber NoSQL-Speicherlösungen haben und welche Vorzüge verteilte Dateisysteme wie HDFS bieten.Anschließend lernen Sie Hadoop MapReduce und Apache Spark kennen, einschließlich Spark-Parallelität, Ausführungsmodelle und Workflows zur Datentransformation. In diesem Kurs lernen Sie: Grundlegende Big-Data-Konzepte und verteilte Systemarchitekturen kennen.Vergleichen Sie relationale Datenbanken mit NoSQL-Paradigmen, um geeignete Speicherlösungen auszuwählen.Verstehen Sie das Hadoop-Ökosystem, HDFS-Vorgänge und MapReduce-Verarbeitung.Anwenden Sie Apache Spark-Prinzipien, DataFrames und parallele Computing-Techniken. Konfigurieren Sie effiziente ETL- und ELT-Workflows für die kontinuierliche Datenverarbeitung.Entdecken Sie moderne Datenmanagementtrends, einschließlich Cloud-Daten-Lakehouses und Vektorspeicherkonzepte.Der Lehrplan beginnt mit grundlegender Terminologie, bevor er sich praktischen Architekturmustern widmet. Dieser Kurs wurde für Anfänger und aufstrebende Datenspezialisten ohne vorherigen Hintergrund im Bereich des verteilten Rechnens entwickelt.Lesen Sie die Lektionen, um eine starke Grundlage für modernes Big Data Engineering zu schaffen.