Caractéristiques avancées de l'écosystème Hadoop

Dans un monde où les organisations s'appuient sur une prise de décision rapide et informée, il existe de grandes analyses de données pour extraire des informations significatives d'énormes quantités d'informations. Il joue un rôle important dans tous les domaines, de la santé et de l'économie au secteur bancaire, ainsi qu'au gouvernement ; de nouvelles possibilités et de nouveaux défis continuent d'émerger pour faire face à des quantités massives de données. L'écosystème Apache Hadoop, avec ses composants open source, est conçu pour répondre à ces besoins: stocker, traiter, évaluer, analyser et extraire des données. Contrairement aux systèmes traditionnels, Hadoop gère plusieurs types de charges de travail consistant en différents types de données, avec un traitement parallèle massif à l'aide du matériel standard de l'industrie.

Hadoop stocke les données dans le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS), qui est conçu pour s'exécuter sur du matériel standard. HDFS est très tolérant aux pannes, fournit un accès haut débit aux données d'application et convient aux applications qui ont de grands ensembles de données. Ce cours montre comment différents types de données peuvent être stockées sur le HDFS et comment le traiter à l'aide des différentes composantes de l'écosystème Hadoop. Des cadres informatiques de cluster tels que MapReduce ont été largement adoptés pour l'analyse de données à grande échelle. Des ensembles de données distribuées (RDDs) résilients permettent une réutilisation efficace des données dans un large éventail d'applications. Les RDDs sont des structures de données parallèles tolérantes aux pannes, qui permettent aux utilisateurs de conserver explicitement les résultats intermédiaires en mémoire, de contrôler leur partitionnement pour optimiser le placement des données et de les manipuler à l'aide d'un riche ensemble d'opérateurs.

Etes-vous intéressé par les données importantes? Vous souhaitez approfondir votre compréhension du logiciel Hadoop? Ce cours est destiné aux développeurs de bases de données et de logiciels de données, aux développeurs de données et aux architectes, aux informaticiens, aux analystes et à tout personnel technique intéressé par l'apprentissage et l'exploration des fonctionnalités des grandes données et de ses outils. Avec des leçons complètes vous guidez pas à pas et la théorie pour la soutenir, le cours suit avec des séances pratiques pour obtenir une expérience pratique à Sqoop, Hive, Spark, Flume, Apache Pig et Cloudera. Donc si vous cherchez à augmenter votre connaissance des fonctionnalités avancées de l'écosystème Hadoop, commencez ce cours gratuit en ligne aujourd'hui !