Курсы hadoop

Курс допоможе зрозуміти основні інструменти для роботи з великими даними. Ви дізнаєтеся про архітектуру, стек програмного забезпечення та середовище виконання Hadoop. На прикладах з фреймворками Hadoop та Spark ви зможете навчитися вирішувати основні проблеми великих даних. Курс підходить для початківців програмістів та бізнес-аналітиків.

Hadoop Administration training from edureka provides participants an expertise in all the steps necessary to operate and maintain a Hadoop cluster, i.e. from Planning, Installation and Configuration through load balancing, Security and Tuning.

This Edureka Big Data tutorial ( Big Data Hadoop Blog series: https://goo.gl/LFesy8 ) helps you to understand Big Data in detail. This tutorial will be discussing about evolution of Big Data, factors associated with Big Data, different opportunities in Big Data. Further it will discuss about problems associated with Big Data and how Hadoop emerged as a solution.

Цей курс пропонує вам легке введення до аналізу даних, ролі аналітика даних та інструментів, які використовуються в цій роботі. Ви дізнаєтеся про навички та відповідальність аналітика даних та почуєте думки та поради кількох експертів з обраних галузей. Цей курс допоможе вам розрізнити ролі аналітиків даних, вчених з даних та інженерів даних. Ви ознайомитеся з екосистемою даних, наряду з базами даних, складами даних, магазинами даних, озерами даних та конвеєрами даних. Продовжуйте цю захоплюючу подорож та відкрийте для себе платформи Big Data, такі як Hadoop, Hive та Spark. Після закінчення курсу ви зможете зрозуміти основи процесу аналізу даних, включаючи збір, очищення, аналіз та обмін даними та комунікацію своїх інсайтів з використанням візуалізації та інструментів панелі приладів.

Ця спеціалізація допоможе вам зрозуміти, як великі дані впливають на ваш бізнес та як отримати з них користь. Ви отримаєте розуміння того, які інсайти можуть надати великі дані, пройшовши практичний досвід з інструментами та системами, які використовують вчені та інженери великих даних. Попередній досвід програмування не потрібен! Ви будете керуватися основами використання Hadoop з MapReduce, Spark, Pig та Hive. Слідуючи за наданим кодом, ви дізнаєтеся, як можна проводити прогнозування та використовувати графічну аналітику для моделювання проблем. Ця спеціалізація підготує вас до правильного поставлення запитань про дані, ефективного спілкування з вченими даних та базового дослідження великих та складних наборів даних. У фінальному проекті Capstone, розробленому у співпраці з компанією з програмного забезпечення даних Splunk, ви застосуєте набуті навички для базового аналізу великих даних.

SYLLABUS (Загалом 39 хв) , 2 матеріали для самостійного вивчення Foundations of Big Data 5 хв What is Hadoop... Цей курс допоможе вам зрозуміти, що таке Data Science, які завдання виконують Data Scientists та як використовується Data Science в бізнесі. Ви дізнаєтеся про різні шляхи кар'єрного зростання в цій галузі та про те, чому Data Science вважається найбільш вимаганим ремеслом 21 століття. Курс підходить для всіх, незалежно від попереднього досвіду або освіти.

. — Основные датабазы и их отличия: Redshift, Big Query, Snowflake, Hadoop.... На протяжении курса мы поработаем в разных форматах: от индивидуальных заданий до небольших групп и больших команд. В конце обучения вы подготовите финальный проект, где на основе изучения данных клиента представите полную аналитическую историю — с визуализацией в дашборде и SQL кодом.

Цей курс навчить студентів та професіоналів розуміти основні концепції розподіленого програмування в контексті Java 8. Розподілене програмування дозволяє розробникам використовувати кілька вузлів у центрі обробки даних для збільшення продуктивності та/або зменшення затримок в обраних додатках. Після закінчення курсу ви навчитеся використовувати популярні фреймворки розподіленого програмування для програм Java, включаючи Hadoop, Spark, Sockets, Remote Method Invocation (RMI), Multicast Sockets, Kafka, Message Passing Interface (MPI), а також різні підходи до поєднання розподілу з багатопоточністю.

In the Oracle Big Data Fundamentals course, you learn about big data, the technologies used in processing big data and Oracle’s solution to handle big data. You also learn to use Oracle Big Data Appliance to process big data, and obtain a hands-on experience in using Oracle Big Data Lite VM. You identify how to acquire the raw data from a variety of sources, and learn to use HDFS and Oracle NoSQL Database to store the data. You learn about data integration options available in Oracle Big Data. These include Oracle Big Data Connectors to move data to and from Oracle Database, Oracle Data Integrator and Oracle GoldenGate for Big Data which provide integration and synchronization capabilities for data unification of relational and Hadoop data, and Oracle Big Data SQL, which enables dynamic, integrated access for all of your data big data, whether it is stored in HDFS, NoSQL, or Oracle Database. Finally, you learn how to analyze your big data using Oracle Big Data SQL, Oracle Advance Analytics, and Oracle Big Data Spatial and Graph.

The course shows how to integrate more traditional relational databases with the current wave of new technologies such as Big Data (in particular, Hadoop) and the NoSQL databases MongoDB and Cassandra. Hadoop is defined as an Ecosystem consisting of many components and technologies. The course covers several of the most important Hadoop components, such HDFS, HBase, Flume and Kafka. Students have access to a lab environment where they can configure data replication from an Oracle RDBMS (relational database management system) to the Hadoop system using the various Hadoop technologies, therefore validating in practice what learned at a more theoretical level from the instructor and the slides. The NoSQL databases MongoDB and Cassandra are also extensively covered by the course. Again, lab practices are designed to give students a practical exposure to the concepts introduced by the instructor. Other technologies explained in the course are the Generic JDBC Handler, which allows for integration with all systems accessible through a JDBC driver (like spreadsheets and flat files)and Pluggable Formatters, which allow for information stored in the Oracle GoldenGate trail files to be sent to Hadoop or NoSQL databases using the Oracle GoldenGate 12c Data Handlers.

Connector stages Use Connector stages with multiple input links Use the File Connector stage to access Hadoop... This course is designed to introduce you to advanced parallel job data processing techniques in DataStage v11.5. In this course you will develop data techniques for processing different types of complex data resources including relational data, unstructured data (Excel spreadsheets), and XML data. In addition, you will learn advanced techniques for processing data, including techniques for masking data and techniques for validating data using data rules. Finally, you will learn techniques for updating data in a star schema data warehouse using the DataStage SCD (Slowly Changing Dimensions) stage. Even if you are not working with all of these specific types of data, you will benefit from this course by learning advanced DataStage job design techniques, techniques that go beyond those utilized in the DataStage Essentials course.

Цей курс призначений для тих, хто хоче зрозуміти, чому настала ера Big Data. Ви дізнаєтеся про термінологію та основні концепції проблем, застосувань та систем Big Data. Курс надає вступ до одного з найпоширеніших фреймворків Hadoop, який полегшує та робить більш доступним аналіз великих даних. Ви дізнаєтеся, як Big Data може бути корисним у вашому бізнесі або кар'єрі. В кінці курсу ви зможете: описати ландшафт Big Data, включаючи приклади реальних проблем Big Data, включаючи три ключові джерела Big Data: люди, організації та сенсори.

Rabbit MQ, AWS/Azure) - Примеры использования распределенных вычислений MapReduce - Различия Spark и Hadoop... Чтобы быть на одной волне с программистами, вы можете хаотично гуглить каждое непонятное слово — или подойти к менеджменту проектирования ПО комплексно. В последнем вам помогут Александр Гриценко, Development Manager в Oracle Ukraine, и Александр Свиденюк, Director Of Engineering в GlobalLogic.

This Spark training will enable learners to understand how Spark executes in-memory data processing and runs much faster than Hadoop MapReduce. Learners will master Scala programming and will get trained on different APIs which Spark offers such as Spark Streaming, Spark SQL, Spark RDD, Spark MLlib and Spark GraphX. This Edureka course is an integral part of Big Data developer's learning path.

This Apache Kafka Tutorial video playlist takes you through Kafka concepts such as Kafka Cluster, Producers and Consumers, Kafka API, Kafka Integration with Hadoop, Storm and Spark.