Big Data Foundations: Hadoop, Apache Spark, und MapReduce

Da Organisationen jede Sekunde riesige Datenmengen generieren, haben traditionelle Datenbanken und Verarbeitungssysteme Schwierigkeiten, Schritt zu halten. Das Verständnis, wie Daten in großem Maßstab gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, ist eine wesentliche Fähigkeit für moderne Entwickler und Datenexperten. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten von Big Data bis hin zum Entwurf und zur Abfrage verteilter Systeme. Sie lernen, wie Sie von der Verarbeitung auf einzelnen Maschinen zu verteilten Architekturen übergehen und die Kern-Frameworks beherrschen, die moderne Datenpipelines antreiben. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kern-Dimensionen von Big Data und wie verteilte Speichersysteme wie HDFS riesige Datensätze verwalten. - Schreiben Sie MapReduce-Programme zur Verarbeitung großer strukturierter und unstrukturierter Daten. - Fragen und transformieren Sie Daten effizient mit Pig und relationalen SQL-Datenbanken. - Erstellen Sie schnelle In-Memory-Datenpipelines mit Apache Spark unter Verwendung von RDDs und modernen DataFrame APIs. - Erkunden Sie moderne Data Lakehouse-Konzepte und die Integration von Cloud-Speichern für skalierbare Datenarchitekturen. - Konfigurieren und optimieren Sie Cluster-Ressourcen mit YARN, um eine effiziente Jobausführung zu gewährleisten. Sie beginnen mit der Erkundung grundlegender Big Data-Terminologie und der Architektur verteilter Systeme. Von dort aus werden Sie praktische schriftliche Übungen durchlaufen, die zeigen, wie man Abfragen schreibt, Datenströme verarbeitet und komplexe Datenworkflows orchestriert. Dieser Kurs richtet sich an Anfängerentwickler, aufstrebende Dateningenieure und Datenbankadministratoren, die eine solide Grundlage im verteilten Rechnen aufbauen möchten, ohne Vorkenntnisse in Big Data zu haben. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das Potenzial der groß angelegten Datenverarbeitung zu erschließen und Ihre Engineering-Fähigkeiten zu verbessern.