Hadoop ve Spark ile Büyük Veri Temelleri

Veri hacmi arttıkça, geleneksel işleme araçları çoğu zaman modern iş ihtiyaçlarını karşılayamaz. verileri ölçeklendirmenin ve analiz etmenin nasıl yapılacağını anlamak, günümüzde teknoloji, veri bilimi veya iş analizi alanında çalışan herkes için hayati bir beceridir. Bu kurs, temel kavramlardan endüstri standardı çerçevelerinin pratik uygulamasına geçiş yaparak büyük verileri güçlendiren teknolojilerde sağlam bir temel sağlar. Yazılı açıklamalar ve kod tabanlı örnekler aracılığıyla, dağıtılmış hesaplama anlayışınızı dönüştürecek ve karmaşık veri mühendisliği manzarasını nasıl yöneteceğinizi öğreneceksiniz.Bilgisayarların dev veri sorunlarını çözmek için birlikte çalışmasına izin veren mekanizmaları tartışmak ve uygulamak için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - HDFS ve YARN dahil olmak üzere Hadoop mimarisinin temel bileşenlerini anlayın - Yüksek hızda veri işleme ve karmaşık dönüşümler için Spark uygula - Verimliliği artırmak için Parquet ve Avro gibi modern veri depolama formatlarını keşfedin - Yazılı egzersizler yoluyla Hive ve MapReduce paradigmalarını kullanarak verileri analiz edin - Modern veri ortamlarında parti ve akış işlemleri arasındaki farkı anlayın - Büyük veri çerçevelerinin mevcut bulut tabanlı veri göl paternleriyle nasıl entegre olduğunu anlayın Kurs, temel terminoloji ve dağıtılmış sistemlerin tarihiyle başlar ve daha sonra bilgi depolama, yönetim ve işleme için kullanılan özel araçlara geçiş yapar. Tüm yazılım yığınını keşfederek, farklı bileşenlerin birbirine bağlı bir veri ortamı oluşturmak için nasıl etkileşime girdiklerini öğreneceksiniz. Bu kurs yeni başlayanlar için tasarlanmış olup büyük veri veya dağıtılmış hesaplama ile ilgili önceden bir deneyimi gerektirmez. Çağdaş veri manzarasını tanımlayan teknolojilerde uzmanlığınızı inşa etmeye başlayın.