Программирование [bigdata team] Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive (2023)

[Moderator]

Автор: bigdata team

Название: Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive (2023)

Описание:

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.

 

Подробнее:

Ссылки и информация для скачивания: