이 강좌에 대하여

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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.

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 26시간 필요

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 러시아어, 영어, 스페인어

귀하가 습득할 기술

Python ProgrammingApache HadoopMapreduceApache Spark

학습자 경력 결과

30%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

27%

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영어

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강사

강사 평가

3.66/5 (43개의 평가)

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가83%(20,177개의 평가)

주

1

주 1

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

Hadoop Stack Basics4m

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 Stack30m

주

2

주 2

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

10개의 동영상

Overview of the Hadoop Stack4m

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 Stack30m

Hadoop Execution Environment30m

Hadoop Applications30m

주

3

주 3

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

9개의 동영상

Overview of HDFS Architecture4m

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 Architecture30m

HDFS performance,tuning, and robustness30m

Accessing HDFS30m

주

4

주 4

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

Introduction to Map/Reduce2m

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 Review30m

자주 묻는 질문

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Hadoop Platform and Application Framework