Big Data-Grundlagen mit Hadoop und Spark

Da das weltweit erzeugte Informationsvolumen weiterhin explodiert, kommen herkömmliche Datenverarbeitungswerkzeuge oft zu kurz.Das Verständnis, wie die Leistung verteilter Systeme genutzt werden kann, ist heute eine Kernanforderung für jeden, der in der Datentechnik oder -analyse arbeiten möchte. Dieser Kurs bietet einen klaren Weg von den grundlegenden Definitionen von Big Data zur praktischen Anwendung von Industriestandard-Frameworks. Sie werden von einem allgemeinen Verständnis der Datenspeicherung zu einem praktischen Verständniß der Funktionsweise verteilter Cluster übergehen.Durch das Lesen detaillierter Erklärungen und das Studium von Codebeispielen lernen Sie, wie Sie Lösungen entwickeln, die den Anforderungen moderner Organisationen entsprechen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kerneigenschaften von Big Data und die Architektur verteilter Systeme - Üben Sie die Verwaltung von Dateien und Datenstrukturen innerhalb des Hadoop Distributed File System - Wenden Sie Spark für die Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung mit RDDs und modernen DataFrames an - Verwenden Sie Spark SQL, um komplexe Abfragen an großen Datensätzen durchzuführen - Erkunden Sie moderne Data Lakehouse-Konzepte und Cloud-native Speichermuster - Konfigurieren Sie Datenworkflows sowohl für die Stapelverarbeitung als auch für Echtzeit-Streams Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die grundlegende Terminologie und die Geschichte des verteilten Rechnens.Danach gehen Sie durch die technischen Komponenten von Hadoop und Spark und lernen, wie Sie Daten strukturieren und Verarbeitungsaufgaben anhand schriftlicher Übungen und logisch basierender Beispiele optimieren. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht und erfordert keine Vorkenntnisse mit Big Data-Tools.Starten Sie Ihre Reise in die Welt der Großdatenverarbeitung noch heute.