Pemprosesan Data Raya dengan Hadoop dan Spark

Organisasi hari ini menjana sejumlah besar data yang tidak dapat dikendalikan oleh pangkalan data tradisional. Memahami cara menyimpan, memproses, dan menganalisis maklumat ini pada skala besar adalah kemahiran kritikal bagi profesional data moden. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda daripada seorang pemula data raya kepada pengamal yang yakin dan mampu menguruskan set data yang besar. Anda akan belajar cara mereka bentuk saluran paip data, menulis pertanyaan teragih, dan memanfaatkan seni bina data sedia awan yang moden. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep teras storan dan pengkomputeran teragih, bermula dengan Hadoop HDFS dan MapReduce. - Memproses set data yang besar dengan cekap menggunakan Spark RDDs dan Spark SQL. - Menggunakan PySpark untuk menulis skrip pemprosesan data yang boleh skala dalam Python. - Melaksanakan konsep penstriman berstruktur untuk mengendalikan suapan data masa nyata. - Meneroka corak data lakehouse moden dan format storan Delta Lake untuk saluran paip data yang boleh dipercayai. - Membuat pertanyaan dan menganalisis data teragih menggunakan Hive dan Spark SQL. Anda akan bermula dengan terminologi asas sistem teragih sebelum beralih kepada latihan praktikal bertulis di mana anda akan membaca contoh kod, menulis pertanyaan, dan membina logik pemprosesan data. Kursus ini diakhiri dengan format storan moden dan paradigma penstriman masa nyata yang digunakan dalam industri hari ini. Direka untuk pemula, kursus ini tidak memerlukan pengalaman terdahulu dengan sistem data raya. Pemahaman asas tentang konsep pengaturcaraan dan SQL adalah membantu tetapi tidak diwajibkan. Mulakan perjalanan anda ke dalam kejuruteraan data raya hari ini.