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

[Odyvanchik]

[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:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал