Аналитика больших данных Hadoop и рабочие процессы проектов

Организации во всем мире сталкиваются с проблемой извлечения значимых выводов из массивных, неструктурированных наборов данных. Чтобы оставаться конкурентоспособными, специалисты по данным должны знать, как хранить, обрабатывать и анализировать данные в масштабе, используя надежные распределенные системы. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции больших данных и начать писать готовые к производству запросы и конвейеры обработки данных. Вы начнете с освоения основных принципов распределенного хранения и вычислений, а затем перейдете к написанию структурированных запросов и сценариев преобразования данных, которые эффективно работают в больших кластерах. По пути вы узнаете, как современные облачные интеграции и среды на основе контейнеров формируют будущее архитектур распределенных данных. Что вы узнаете: - Понять основы распределенных хранилищ и вычислительных рамок - Написать и оптимизировать рабочие процессы MapReduce для обработки крупномасштабных наборов данных - Эффективно запрашивать неструктурированные данные с использованием структур таблиц Hive и синтаксиса, похожего на SQL - Создание конвейеров преобразования данных с использованием свиных латинских скриптов для сложной обработки - Применять передовые методы для серийного отображения данных и настройки производительности на основе разделов - Узнайте, как современная контейнеризация и облачное хранение интегрируются с традиционными инструментами больших данных Этот курс начинается с основной терминологии, архитектурных диаграмм, описанных в тексте, и основных принципов конфигурации. Затем вы пройдете практические, поэтапные письменные учебники, которые построят вашу уверенность в работе с реальными потоками данных. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, аналитиков и разработчиков программного обеспечения, которые хотят построить прочный фундамент в распределенных системах данных. Не требуется предыдущий опыт работы с большими данными, хотя полезно иметь базовое понимание SQL и интерфейсов командной строки. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал крупномасштабной распределенной аналитики.