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.
Hadoop Platform and Application Framework
캘리포니아 샌디에고 대학교이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
30%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
27%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 23시간 필요
영어
자막: 영어
귀하가 습득할 기술
Python ProgrammingApache HadoopMapreduceApache 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 계획 - 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
7개의 동영상
The Apache Framework: Basic Modules3m
Hadoop Distributed File System (HDFS)5m
The Hadoop "Zoo"5m
Hadoop Ecosystem Major Components11m
Exploring the Cloudera VM: Hands-On Part 116m
Exploring the Cloudera VM: Hands-On Part 26m
4개의 읽기 자료
Apache Hadoop Ecosystem10m
Lesson 1 Slides (PDF)10m
Hardware & Software Requirements10m
Lesson 2 Slides - Cloudera VM Tour10m
1개 연습문제
Basic Hadoop Stack20m
완료하는 데 3시간 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 3시간 필요
10개 동영상 (총 70분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
The Hadoop Distributed File System (HDFS) and HDFS28m
MapReduce Framework and YARN8m
The Hadoop Execution Environment4m
YARN, Tez, and Spark11m
Hadoop Resource Scheduling6m
Hadoop-Based Applications3m
Introduction to Apache Pig7m
Introduction to Apache HIVE7m
Introduction to Apache HBASE7m
6개의 읽기 자료
Hadoop Basics - Lesson 1 Slides10m
Lesson 2: Hadoop Execution Environment - Slides10m
Lesson 3: Hadoop-Based Applications Overview - All Slides10m
Command list for Applications Slides10m
Tips to handle service connection errors10m
References for Applications10m
3개 연습문제
Overview of Hadoop Stack10m
Hadoop Execution Environment14m
Hadoop Applications12m
완료하는 데 2시간 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 2시간 필요
9개 동영상 (총 58분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
9개의 동영상
The HDFS Performance Envelope5m
Read/Write Processes in HDFS4m
HDFS Tuning Parameters6m
HDFS Performance and Robustness9m
Overview of HDFS Access, APIs, and Applications5m
HDFS Commands8m
Native Java API for HDFS4m
REST API for HDFS8m
5개의 읽기 자료
Lesson 1: Introduction to HDFS - Slides10m
HDFS references10m
Lesson 2: HDFS Performance and Tuning - Slides10m
HDFS Access, APIs10m
Lesson 3: HDFS Access, APIs, Applications - Slides10m
3개 연습문제
HDFS Architecture12m
HDFS performance,tuning, and robustness10m
Accessing HDFS12m
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
9개의 동영상
The Map/Reduce Framework2m
A MapReduce Example: Wordcount in detail4m
MapReduce: Intro to Examples and Principles2m
MapReduce Example: Trending Wordcount1m
MapReduce Example: Joining Data4m
MapReduce Example: Vector Multiplication2m
Computational Costs of Vector Multiplication3m
MapReduce Summary2m
3개의 읽기 자료
Lesson 1: Introduction to MapReduce - Slides10m
A note on debugging map/reduce programs.10m
Lesson 2: MapReduce Examples and Principles - Slides10m
1개 연습문제
Lesson 1 Review14m
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.
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환불 규정은 어떻게 되나요?
결제일 기준 2주 후 또는 (방금 시작된 강좌의 경우) 강좌의 첫 번째 세션이 시작된 후 2주 후 중에서 나중에 도래하는 날짜까지 전액 환불받을 수 있습니다. 2주 환불 기간 이내에 강좌를 완료했더라도 강좌 수료증을 받았으면 환불받을 수 없습니다. 전체 환불 정책을 확인하세요.
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