Big Data Verarbeitung mit Hadoop und MapReduce

Dieser textbasierte Kurs führt in die wichtigsten Big-Data-Konzepte ein und vermittelt ein klares Grundverständnis für das verteilte Computing mit Hadoop.Dieser Kurs ist für alle, die sich mit der Verarbeitung von Big Data beschäftigen. Sie lernen zunächst die wesentlichen Begriffe und Konzepte der Cluster-Architektur kennen und erfahren, wie verteilter Speicher Daten über mehrere Knoten hinweg verarbeitet.Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie verstehen, wie Sie große Datensätze effizient organisieren, speichern und transformieren können, indem Sie etablierte verteilte Paradigmen verwenden. Sie lernen die grundlegenden Big-Data-Begriffe, verteilte Systemkonzepte und Cluster-Architekturen kennen, lernen HDFS-Speichermechanismen, Blockverteilung und Datenreplikationsstrategien kennen und wenden das MapReduce-Programmiermodell an, um große Datensätze zu teilen, zu verarbeiten und zu aggregieren. Vergleichen Sie traditionelle Speicheransätze mit modernen Spaltenformaten wie Parquet. Verstehen Sie die Cluster-Ressourcenzuweisung und die Auftragsplanung mit YARN.Implementieren Sie praktische Datenpartitionierungs- und Optimierungstechniken für verteilte Aufträge. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und Definitionen, bevor er durch klare Texterklärungen, Architektur-Walk-Throughs und Code-Snippets fortschreitet.Der Kurs richtet sich an Anfänger, Softwareentwickler und Datenanalysten, es sind keine Vorkenntnisse mit verteilten Systemen erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer Big Data-Grundlage.