[ВigData Тeam] Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive (2023)

[serafim]

[ВigData Тeam] Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive (2023)

Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive [bigdata team]

Кому подойдет этот курс:

• Разработчикам
  Вы программируете, но хотите расширить профессиональные возможности и получить практические навыки работы с большими данными? На курсе вы научитесь работать с Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Kafka, Cassandra и будете выполнять задания на реальном кластере. Data Engineers
  Хотите расширить свой арсенал для работы с данными и структурировать свои знания в DE? Вы узнаете о современных технологиях работы с Big Data, научитесь грамотно их использовать и понимать, какую технологию в каких случаях лучше применять. Аналитикам
  Хотите освоить работу с большими данными, чтобы решать более сложные и интересные аналитические задачи? Вы научитесь использовать инструменты работы с большими данными, проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, готовить данные и отчеты на основе больших массивов информации. Data Scientists
  Ловите себя на мысли, что качество модели во многом зависит от правильного сбора и предобработки данных? Вы получите базу по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных; изучите особенности укладки данных для оптимизации вычислений, подготовки фичей и масштабирования ML-моделей.

Вы научитесь работать с распределенными файловыми системами, познакомитесь с экосистемой Hadoop, разберетесь с оптимизацией MapReduce вычислений и работой с Hive.

Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive
В этом модуле вы изучите:

• вводная часть: знакомство (задачи, оценки, дедлайны), подробности курса; распределенные файловые системы (GFS, HDFS). Их составляющие, достоинства, недостатки и сфера применения; чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell. Hadoop Streaming; элементы Hadoop-задачи (Mapper, reducer, combiner, partitioner, comparator). приложения с несколькими Hadoop-задачами; тюнинг Hadoop-job (настройка партиционирования, сложные ключи, uber jobs); задачи с несколькими входами. Joins в Hadoop. архитектура Hive, виды таблиц, форматы хранения данных; трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи; сериализация и десериализация; тюнинг Join'ов в Hive; партиционирование, бакетирование, семплирование; User defined functions, Hive Streaming.

Продажник:
Практический курс по Big Data | BigData Team
Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.

 

[vitriol0674]

Зеркало:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.