Xử lý dữ liệu lớn với Hadoop và Spark

Các tổ chức ngày nay tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mà cơ sở dữ kiện truyền thống không thể xử lý. Hiểu cách lưu trữ, xử lý và phân tích thông tin này theo quy mô là một kỹ năng quan trọng đối với các chuyên gia dữ liệu hiện đại.\n\nChương trình dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ người mới bắt đầu dữ kiện lớn đến một người thực hành tự tin có khả năng quản lý các tập dữ khoản lớn. Bạn sẽ học cách thiết kế các đường ống dữ liệu, viết truy vấn phân phối, và tận dụng kiến trúc dữ kiện sẵn sàng cho đám mây hiện đại.\n\nBạn sẽ được học:\n- Hiểu các khái niệm cốt lõi của lưu trữ phân phốa và tính toán, bắt đầu với Hadoop HDFS và MapReduce.\n- Xử lý các tập dữ liêu lớn hiệu quả bằng cách sử dụng Spark RDD và Spark SQL.\n - Apply PySpark for viết các văn lệnh xử lý dữ liệu có thể mở rộng bằng Python.\n- Thực hiện các khái niệm truyền có cấu trúc để xử lí các nguồn dữ kiện thời gian thực.\n - Tìm hiểu các mô hình hồ dữ lượng hiện đại và định dạng lưu trữ Delta Lake cho các đường ống dữ lục đáng tin cậy.\n hệ thống phân tán trước khi tiến hành các bài tập viết tay nơi bạn sẽ đọc các ví dụ mã, viết truy vấn, và xây dựng logic xử lý dữ liệu. Chương trình bao gồm các định dạng lưu trữ hiện đại và các mô hình truyền trực tiếp thời gian thực được sử dụng trong ngành công nghiệp ngày nay.\n\nĐược thiết kế cho người mới bắt đầu, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm trước với các hệ thống dữ liệu lớn. Một hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình và SQL là hữu ích nhưng không bắt buộc.\n\nBắt đầu hành trình của bạn vào kỹ thuật dữ liệu lớn hôm nay.