Análisis de Big Data con Hive, Pig y MapReduce

Procesar conjuntos de datos masivos requiere herramientas especializadas que puedan escalar. Hive, Pig y MapReduce forman la columna vertebral de la arquitectura clásica de big data, permitiendo consultas estructuradas y procesamiento de datos a escala. Este curso basado en texto te guiará desde ser un novato en big data hasta estructurar bases de datos con confianza, escribir scripts de transformación de datos y comprender el modelo de ejecución de sistemas distribuidos. Aprenderás a optimizar el rendimiento de las consultas y a manejar formatos de archivo modernos como Parquet y ORC. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central del ecosistema Hadoop, HDFS y los flujos de ejecución de MapReduce. - Diseñar y gestionar bases de datos Hive, tablas externas y conjuntos de datos particionados para un rendimiento optimizado. - Escribir scripts de Pig Latin para transformar, filtrar y analizar datos no estructurados y semiestructurados. - Consultar tipos de datos complejos e integrar formatos modernos de almacenamiento columnar como Parquet y ORC. - Aplicar las mejores prácticas para la serialización de datos, el diseño de esquemas y la optimización del rendimiento en pipelines de big data. Comenzarás con conceptos esenciales de big data y definiciones de arquitectura antes de pasar a la escritura de consultas prácticas, desarrollo de scripts y diseño de bases de datos. Este curso está diseñado para principiantes interesados en ingeniería de datos y análisis de big data, sin necesidad de experiencia previa en Hadoop. Comienza a leer hoy mismo para construir tu base en el procesamiento de big data.