Elaborazione di Big Data con Hadoop e Spark

Oggi le organizzazioni generano enormi quantità di dati che i database tradizionali non possono gestire. Comprendere come archiviare, elaborare e analizzare queste informazioni su larga scala è una competenza fondamentale per i professionisti dei dati moderni. Questo corso basato su testo ti guida da principiante dei big data a professionista sicuro di sé, capace di gestire grandi set di dati. Imparerai a progettare pipeline di dati, scrivere query distribuite e sfruttare le moderne architetture di dati pronte per il cloud. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di archiviazione e calcolo distribuiti, a partire da Hadoop HDFS e MapReduce. - Elaborare grandi set di dati in modo efficiente utilizzando Spark RDDs e Spark SQL. - Applicare PySpark per scrivere script di elaborazione dati scalabili in Python. - Implementare concetti di streaming strutturato per gestire feed di dati in tempo reale. - Esplorare i moderni pattern di data lakehouse e i formati di archiviazione Delta Lake per pipeline di dati affidabili. - Interrogare e analizzare dati distribuiti utilizzando Hive e Spark SQL. Inizierai con la terminologia fondamentale dei sistemi distribuiti prima di progredire verso esercizi pratici scritti in cui leggerai esempi di codice, scriverai query e costruirai logiche di elaborazione dati. Il corso si conclude con i moderni formati di archiviazione e i paradigmi di streaming in tempo reale utilizzati oggi nell'industria. Progettato per principianti, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente con i sistemi di big data. Una comprensione di base dei concetti di programmazione e SQL è utile ma non obbligatoria. Inizia oggi il tuo percorso nell'ingegneria dei big data.