Обработка больших данных с помощью Hadoop и Spark

Сегодня организации генерируют огромные объемы данных, которые традиционные базы данных не могут обрабатывать. Понимание того, как хранить, обрабатывать и анализировать эту информацию в масштабе, является критическим навыком для современных специалистов по данным.\n\nЭтот текстовый курс поможет вам из новичка в области больших данных стать уверенным практиком, способным управлять большими наборами данных. Вы узнаете, как проектировать конвейеры данных, писать распределенные запросы и использовать современные архитектуры данных.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций распределенного хранения и вычислений, начиная с Hadoop HDFS и MapReduce.\n- Эффективная обработка больших наборов данных с помощью Spark RDD и Spark SQL.\n писать масштабируемые сценарии обработки данных на Python.\n- Реализовать структурированные концепции потоков для работы с потоками данных в реальном времени.\n - Исследовать современные модели данных и форматы хранения Delta Lake для надежных конвейеров данных.\n распределенные системы, а затем перейти к практическим письменным упражнениям, где вы будете читать примеры кода, писать запросы и создавать логику обработки данных. Курс завершается современными форматами хранения и парадигмами потокового воспроизведения в реальном времени, используемыми в промышленности сегодня.\n\nРазработанный для начинающих, этот курс не требует предварительного опыта работы с системами больших данных. Базовое понимание концепций программирования и SQL полезно, но не обязательно.\n\nНачните свое путешествие в инженерии больших данных сегодня.