Hadoop Distributed File System (HDFS) [2021]
МФТИ (ФПМИ МФТИ Физтех-школа прикладной математики и информатики)
Олег Ивченко
Освойте основные операции с файловой системой HDFS.
Какие перспективы открывают навыки работы с HDFS:
- На интенсиве вы узнаете о среде для работы с большими данными - Apache Hadoop, а также научитесь работать с основополагающим компонентом фреймворка Apache Hadoop: HDFS.
- Hadoop Distributed File System (HDFS) – распределённая файловая система, позволяющая хранить информацию практически неограниченного объёма. HDFS является неотъемлемой частью экосистемы Hadoop, куда входят фреймворки Spark, Hive, HBase и другие. Hadoop Distributed File System активно используют и другие направления Big Data, включая подготовку и анализ данных, а также аналитические системы на базе алгоритмов машинного обучения (Machine Learning).
- Тем, кто начинает погружаться в сферу BigData
- Тем, кто хочет глубже узнать внутреннее устройство распределенной файловой системы HDFS
- Понимать, зачем нужны большие данные (Big Data)
- Разбираться, как устроена HDFS, ее составляющие
- Знать преимущества и недостатки HDFS
- Уметь записывать и читать данные в/из HDFS
- Исследовать файловую систему HDFS с точки зрения системного администратора
- Зачем нужны большие данные
- Распределённые файловые системы. Файловые системы HDFS. Их составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения
- Чтение и запись в HDFS
- HDFS APIs: Web API, shell, Python API.
- Форма закрепления знаний - тестирование и выполнение домашней работы
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.