Pagproseso ng Big Data gamit ang Hadoop at Spark

Ang mga organisasyon ngayon ay gumagawa ng napakaraming data na hindi kayang hawakan ng mga tradisyunal na database. Ang pag-unawa kung paano mag-imbak, magproseso, at mag-analisa ng impormasyong ito sa malakihang antas ay isang kritikal na kasanayan para sa mga modernong data professional. Ang kursong ito na nakabase sa teksto ay gagabay sa iyo mula sa pagiging baguhan sa big data patungo sa pagiging isang tiwalang practitioner na kayang mamahala ng malalaking dataset. Matututunan mo kung paano magdisenyo ng mga data pipeline, magsulat ng mga distributed query, at gumamit ng mga modernong cloud-ready data architecture. Ano ang iyong matututunan: - Maunawaan ang mga pangunahing konsepto ng distributed storage at computing, simula sa Hadoop HDFS at MapReduce. - Magproseso ng malalaking dataset nang mahusay gamit ang Spark RDDs at Spark SQL. - Gamitin ang PySpark para sa pagsusulat ng mga scalable data processing script sa Python. - Ipatupad ang mga konsepto ng structured streaming para humawak ng real-time data feeds. - Galugarin ang mga modernong data lakehouse pattern at Delta Lake storage format para sa maaasahang mga data pipeline. - Mag-query at mag-analisa ng distributed data gamit ang Hive at Spark SQL. Magsisimula ka sa mga pangunahing terminolohiya ng mga distributed system bago magpatuloy sa mga hands-on na pagsasanay kung saan magbabasa ka ng mga halimbawa ng code, magsusulat ng mga query, at bubuo ng lohika para sa pagproseso ng data. Ang kurso ay magtatapos sa mga modernong storage format at real-time streaming paradigm na ginagamit sa industriya ngayon. Dinisenyo para sa mga nagsisimula, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng naunang karanasan sa mga big data system. Ang pangunahing pag-unawa sa mga konsepto ng programming at SQL ay makakatulong ngunit hindi kinakailangan. Simulan ang iyong paglalakbay sa big data engineering ngayon.