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

[Plazma]

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 Joinов в Hive;
• партиционирование, бакетирование, семплирование;
• User defined functions, Hive Streaming.

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

Скачать: