Анализ больших данных с помощью Hive, Pig и MapReduce

Обработка массивных наборов данных требует специализированных инструментов, которые могут масштабироваться. Hive, Pig и MapReduce образуют основу классической архитектуры больших данных, обеспечивая структурированные запросы и обработку данных в масштабе. Этот текстовый курс поможет вам, начиная с новичка в области больших данных, уверенно структурировать базы данных и писать сценарии преобразования данных. Вы научитесь оптимизировать производительность запросов и работать с современными форматами файлов, такими как Parquet и ORC. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры экосистемы Hadoop, HDFS и потоков выполнения MapReduce. - Проектирование и управление базами данных Hive, внешними таблицами и разделенными наборами данных для оптимизации производительности. - Написать свиньи латинских сценариев для преобразования, фильтрации и анализа неструктурированных и полуструктурных данных. - Запрос сложных типов данных и интеграция современных колонковых форматов хранения, таких как паркет и ORC. - Применять передовые методы для сериализации данных, проектирования схем и настройки производительности в конвейерах больших данных. Вы начнете с основных концепций больших данных и определений архитектуры, прежде чем перейти к практическому написанию запросов, разработке сценариев и проектированию баз данных. Этот курс предназначен для начинающих, заинтересованных в инженерии данных и анализе больших данных, без предварительного опыта работы с Hadoop. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в обработке больших данных.