Big Data Analytics mit Hive, Pig und MapReduce

Die Verarbeitung riesiger Datensätze erfordert spezialisierte Tools, die skalierbar sind. Hive, Pig und MapReduce bilden das Rückgrat der klassischen Big Data-Architektur und ermöglichen strukturierte Abfragen und Datenverarbeitung im großen Maßstab. Dieser textbasierte Kurs führt Sie vom Big Data-Anfänger zum selbstbewussten Strukturieren von Datenbanken, Schreiben von Datentransformationsskripten und zum Verständnis des Ausführungsmodells verteilter Systeme. Sie lernen, die Abfrageleistung zu optimieren und mit modernen Dateiformaten wie Parquet und ORC umzugehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur des Hadoop-Ökosystems, HDFS und MapReduce-Ausführungsabläufe. - Entwerfen und verwalten Sie Hive-Datenbanken, externe Tabellen und partitionierte Datensätze für eine optimierte Leistung. - Schreiben Sie Pig Latin-Skripte, um unstrukturierte und halbstrukturierte Daten zu transformieren, zu filtern und zu analysieren. - Abfrage komplexer Datentypen und Integration moderner Spaltenspeicherformate wie Parquet und ORC. - Wenden Sie Best Practices für Datenserialisierung, Schemadesign und Performance-Tuning in Big Data-Pipelines an. Sie beginnen mit grundlegenden Big-Data-Konzepten und Architekturdefinitionen, bevor Sie sich dem praktischen Schreiben von Abfragen, der Skriptentwicklung und dem Datenbankdesign widmen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich für Data Engineering und Big Data Analytics interessieren, ohne dass vorherige Hadoop-Erfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen in der Big Data-Verarbeitung zu schaffen.