This course is for novice programmers or business people who would like to understand the core tools used to wrangle and analyze big data. With no prior experience, you will have the opportunity to walk through hands-on examples with Hadoop and Spark frameworks, two of the most common in the industry. You will be comfortable explaining the specific components and basic processes of the Hadoop architecture, software stack, and execution environment. In the assignments you will be guided in how data scientists apply the important concepts and techniques such as Map-Reduce that are used to solve fundamental problems in big data. You'll feel empowered to have conversations about big data and the data analysis process.
제공자:
Hadoop Platform and Application Framework
캘리포니아 샌디에고 대학교이 강좌에 대하여
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유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
완료하는 데 약 26시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
귀하가 습득할 기술
- Python Programming
- Apache Hadoop
- Mapreduce
- Apache Spark
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제공자:
캘리포니아 샌디에고 대학교
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Hadoop Basics
Welcome to the first module of the Big Data Platform course. This first module will provide insight into Big Data Hype, its technologies opportunities and challenges. We will take a deeper look into the Hadoop stack and tool and technologies associated with Big Data solutions.
완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 53분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Introduction to the Hadoop Stack
In this module we will take a detailed look at the Hadoop stack ranging from the basic HDFS components, to application execution frameworks, and languages, services.
완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 70분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Introduction to Hadoop Distributed File System (HDFS)
In this module we will take a detailed look at the Hadoop Distributed File System (HDFS). We will cover the main design goals of HDFS, understand the read/write process to HDFS, the main configuration parameters that can be tuned to control HDFS performance and robustness, and get an overview of the different ways you can access data on HDFS.
완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 58분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 7시간 필요
Introduction to Map/Reduce
This module will introduce Map/Reduce concepts and practice. You will learn about the big idea of Map/Reduce and you will learn how to design, implement, and execute tasks in the map/reduce framework. You will also learn the trade-offs in map/reduce and how that motivates other tools.
완료하는 데 7시간 필요
9개 동영상 (총 27분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
- 5 stars45.41%
- 4 stars28.05%
- 3 stars12.37%
- 2 stars6.71%
- 1 star7.44%
HADOOP PLATFORM AND APPLICATION FRAMEWORK의 최상위 리뷰
OR 제공2019년 9월 24일
This course gives a nice introduction to Hadoop basics. Unfortunatly, i faced many issues to work with cloudera VM and some commands in tutorials are obsolete. Thank you very much for your efforts.
GM 제공2016년 1월 31일
I'm forced to give 5 stars. I don't want to have a certification on a poor quality course (another coursera mistake). This material needs tremendous amount of work to get finished and revised.
MT 제공2016년 10월 5일
Covers the basics well, but lacks depth and integration between the weeks. E.g. it would be nice to see how to use Spark + HDFS together and what the efficiency considerations are.
AD 제공2017년 10월 26일
A r\n\ne\n\na\n\nl\n\nl\n\ny\n\ng\n\no\n\no\n\nd\n\nc\n\no\n\nu\n\nr\n\ns\n\ne\n\nc\n\no\n\nv\n\ne\n\nr\n\ni\n\nn\n\ng\n\nt\n\nh\n\ne\n\nb\n\na\n\ns\n\ni\n\nc\n\ns
자주 묻는 질문
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