Hive, Pig ve MapReduce ile Büyük Veri Analizi

Dev veri kümelerinin işleme alınması, ölçeklenebilir özel araçlar gerektirir. Hive, Pig ve MapReduce klasik büyük veri mimarisinin omurgasını oluşturur ve ölçeklenebilir yapısal sorgulama ve veri işleme olanağı sağlar. Bu metin tabanlı kurs, büyük veri yeni başlayanından güvenle veritabanlarını yapılandırmaya, veri dönüşüm senaryolarını yazmaya ve dağıtılmış sistemlerin yürütme modelini anlamaya yönlendirir. Sorgu performansını iyileştirmeyi ve Parquet ve ORC gibi modern dosya biçimlerini yönetmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Hadoop ekosisteminin, HDFS ve MapReduce yürütme akışlarının çekirdek mimarisini anlayın. - Optimize performans için Hive veritabanları, dış tablolar ve bölümlendirilmiş veri kümelerini tasarlayın ve yönetin. - Domuz Latince yazıları yazmak, dönüştürmek, filtrelemek ve yapısız ve yarı yapısal verileri analiz etmek. - Karmaşık veri tiplerini sorgulayın ve Parquet ve ORC gibi modern sütunlu depolama formatlarını entegre edin. - Veri serileştirme, şema tasarımı ve büyük veri boru hatlarında performans ayarlaması için en iyi uygulamaları uygulayın. Pratik sorgu yazma, senaryo geliştirme ve veritabanı tasarımına geçmeden önce temel büyük veri kavramları ve mimari tanımlarıyla başlayacaktır. Bu kurs, önceden Hadoop deneyimi gerektirmeyen veri mühendisliği ve büyük veri analizi ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Bugün okumaya başlayın ve büyük veri işleme temellerinizi oluşturun.