이 강좌는 Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정의 일부입니다.

4.7
별점
257개의 평가

Ian Cook +1명의 강사

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Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정Cloudera

이 강좌에 대하여

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In this course, you'll learn how to manage big datasets, how to load them into clusters and cloud storage, and how to apply structure to the data so that you can run queries on it using distributed SQL engines like Apache Hive and Apache Impala. You’ll learn how to choose the right data types, storage systems, and file formats based on which tools you’ll use and what performance you need.
By the end of the course, you will be able to
• use different tools to browse existing databases and tables in big data systems;
• use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage;
• create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala; and
• describe and choose among different data types and file formats for big data systems.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work)
• 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work)
• 8 GB RAM or more
• 25GB free disk space or more
• Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled;
on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS)
• For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:

Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정

초급 단계

완료하는 데 약 21시간 필요

영어

자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어

배울 내용

Use different tools to browse existing databases and tables in big data systems
Use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage
Create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala
Describe and choose among different data types and file formats for big data systems

귀하가 습득할 기술

Data Management
Distributed File Systems
Cloud Storage
Big Data
SQL

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:

Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정

초급 단계

완료하는 데 약 21시간 필요

영어

자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어

강사

강사 평가

4.84/5 (51개의 평가)

Ian Cook

Staff Curriculum Developer

Cloudera

24,717명의 학습자

2개의 강좌

Glynn Durham

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Cloudera

At Cloudera, we believe that data can make what is impossible today, possible tomorrow. We empower people to transform complex data into clear and actionable insights. Cloudera delivers an enterprise data cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI. Powered by the relentless innovation of the open source community, Cloudera advances digital transformation for the world’s largest enterprises.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

주

주 1

완료하는 데 3시간 필요

Orientation to Data in Clusters and Cloud Storage

완료하는 데 3시간 필요

7개 동영상 (총 56분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

7개의 동영상

Welcome to the Course4m

Browsing Tables with Hue7m

Browsing Tables with SQL Utility Statements6m

Browsing HDFS with the Hue File Browser13m

Browsing HDFS from the Command Line9m

Understanding S3 and Other Cloud Storage Platforms6m

Browsing S3 Buckets from the Command Line8m

3개의 읽기 자료

Review and Preparation30m

Instructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30m

Troubleshooting the VM5m

1개 연습문제

Week 1 Graded Quiz30m

주

주 2

완료하는 데 5시간 필요

Defining Databases, Tables, and Columns

완료하는 데 5시간 필요

7개 동영상 (총 33분), 12 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

7개의 동영상

Week 2 Introduction3m

Introduction to the CREATE TABLE Statement5m

Using Different Schemas on the Same Data12m

Specifying TBLPROPERTIES2m

Examining, Modifying, and Removing Tables1m

Hive and Impala Interoperability2m

Impala Metadata Refresh3m

12개의 읽기 자료

Creating Databases and Tables with Hue30m

Creating Databases and Tables with SQL15m

Permissions to Create Databases and Tables5m

The ROW FORMAT Clause25m

The STORED AS Clause15m

The LOCATION Clause20m

CREATE TABLE Shortcuts10m

Using Hive SerDes15m

Working with Unstructured and Semi-Structured Data15m

Examining Table Structure10m

Dropping Databases and Tables5m

Modifying Existing Tables35m

2개 연습문제

Week 2 Practice Quiz30m

Week 2 Graded Quiz30m

주

주 3

완료하는 데 3시간 필요

Data Types and File Types

완료하는 데 3시간 필요

5개 동영상 (총 14분), 12 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

5개의 동영상

Week 3 Introduction1m

Overview of Data Types1m

Choosing the Right Data Types4m

Overview of File Types3m

Choosing the Right File Types3m

12개의 읽기 자료

Integer Data Types5m

Decimal Data Types10m

Character String Data Types10m

Other Data Types5m

Examining Data Types10m

Out-of-Range Values5m

Text Files5m

Avro Files5m

Parquet Files5m

ORC Files5m

Other File Types5m

Creating Tables with Avro and Parquet Files20m

2개 연습문제

Week 3 Practice Quiz20m

Week 3 Graded Quiz30m

주

주 4

완료하는 데 5시간 필요

Managing Datasets in Clusters and Cloud Storage

완료하는 데 5시간 필요

8개 동영상 (총 48분), 13 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

8개의 동영상

Week 4 Introduction3m

Refresh Impala's Metadata Cache after Loading Data2m

Loading Files into HDFS with Hue's Table Browser10m

Loading Files into HDFS with Hue's File Browser6m

Loading Files into HDFS from the Command Line8m

Loading Files into S3 from the Command Line10m

Using Hive and Impala to Load Data into Tables3m

Conclusion2m

13개의 읽기 자료

More about HDFS Shell Commands10m

Chaining and Scripting with HDFS Commands5m

HDFS Permissions5m

Other Ways to Load Files into S35m

S3 Permissions10m

Missing Values15m

Character Sets5m

Using Sqoop to Import Data15m

More Sqoop Import Options5m

Using Sqoop to Export Data5m

SQL LOAD DATA Statements10m

SQL INSERT Statements10m

SQL INSERT ... SELECT and CTAS Statements15m

2개 연습문제

Week 4 Practice Quiz30m

Week 4 Graded Quiz30m

검토

4.7

59개의 리뷰

5 stars
78.73%
4 stars
16.04%
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3.73%
2 stars
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1 star
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MANAGING BIG DATA IN CLUSTERS AND CLOUD STORAGE의 최상위 리뷰

AZ 제공2020년 5월 3일

Although more reading than video, I found readings to be more convenient when you need to get back to a particular lesson and recap something.

PZ 제공2020년 9월 3일

This was definitely the most challenging course I have done so far, but I am loving it! Glynn and Ian do a fantastic job of guiding you through the content in an engaging and practical manner.

MN 제공2020년 8월 7일

Absolutely amazing! Have learnt a lot from this course!

MA 제공2020년 4월 13일

This is one of the systematic specializations which makes the harder and otherwise overwhelming subject so easy to navigate, follow and learn.

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Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정 정보

This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL.

Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you. Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable. To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines. This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala.

자주 묻는 질문

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예. 등록금을 지불할 여유가 없는 학습자는 일부 학습 프로그램에 대해 재정 지원 또는 장학금을 신청할 수 있습니다. 재정 지원 또는 장학금을 선택한 학습 프로그램에서 신청할 수 있는 경우, 신청 링크는 설명 페이지에서 확인할 수 있습니다.
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

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