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

[Брат Тук]

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:

Скачать:

 

[aylin_gee]

пропущены лекции в этой части
после первой следующая 5ая

 

[Дева Мэриан]

пропущены лекции в этой части
после первой следующая 5ая

Все лекции на месте.