Traitement de Big Data avec Hadoop et Spark

Les organisations génèrent aujourd'hui de vastes quantités de données que les bases de données traditionnelles ne peuvent pas gérer. Comprendre comment stocker, traiter et analyser ces informations à grande échelle est une compétence essentielle pour les professionnels de la donnée modernes. Ce cours textuel vous guide du stade de novice en Big Data à celui de praticien confiant capable de gérer de grands jeux de données. Vous apprendrez à concevoir des pipelines de données, à écrire des requêtes distribuées et à tirer parti des architectures de données modernes prêtes pour le cloud. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du stockage et du calcul distribués, en commençant par Hadoop HDFS et MapReduce. - Traiter efficacement de grands jeux de données en utilisant Spark RDDs et Spark SQL. - Appliquer PySpark pour écrire des scripts de traitement de données évolutifs en Python. - Implémenter des concepts de streaming structuré pour gérer des flux de données en temps réel. - Explorer les modèles modernes de data lakehouse et les formats de stockage Delta Lake pour des pipelines de données fiables. - Interroger et analyser des données distribuées en utilisant Hive et Spark SQL. Vous commencerez par la terminologie fondamentale des systèmes distribués avant de passer à des exercices pratiques où vous lirez des exemples de code, écrirez des requêtes et construirez une logique de traitement de données. Le cours se termine par les formats de stockage modernes et les paradigmes de streaming en temps réel utilisés dans l'industrie aujourd'hui. Conçu pour les débutants, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable avec les systèmes Big Data. Une compréhension de base des concepts de programmation et du SQL est utile mais n'est pas requise. Commencez votre parcours dans l'ingénierie Big Data dès aujourd'hui.