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Funzioni Avanzate dell'Ecosistema Hadoop

Ricevi un approfondilo approfondito nell'ecosistema Apache Hadoop e i suoi componenti in questo corso di big data online gratuito.

Publisher: Proton Expert Systems and Solutions
L'ecosistema Hadoop è una parte vitale dei big data analytics. Scopri come utilizzare le sue funzioni e i suoi componenti in questo corso online gratuito. Esplorerai Sqoop, Hive databases, l'ecosistema Spark, Flume, Apache Pig, Scala e anche Cloudera. Il materiale combina la teoria con la pratica per fornirti conoscenze pratiche attraverso le attività hands-on. Pronto a portare la tua conoscenza di Hadoop al livello successivo? Iscriviti ora!
Funzioni Avanzate dell'Ecosistema Hadoop
  • Durata

    1.5-3 Oras
  • Students

    133
  • Accreditation

    CPD

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Description

In un mondo in cui le organizzazioni si affidano a processi decisionali veloci e informati, i big data analytics esistono per estrarre intuizioni significative da enormi quantità di informazioni. Gioca un ruolo importante in ogni campo dalla salute e dall'economia al bancario, oltre che al governo; nuove opportunità e sfide continuano ad emergere per affrontare massicci quantità di dati. L'ecosistema Apache Hadoop, con i suoi componenti open source, è progettato per rispondere a queste esigenze: memorizzare, elaborare, valutare, analizzare e i dati delle mine. A differenza dei sistemi tradizionali, Hadoop gestisce più tipi di carichi di lavoro costituiti da diversi tipi di dati, con un'elaborazione parallela massiccia che utilizza hardware standard di settore.

Hadoop memorizza i dati nel file system distribuito Hadoop (HDFS), progettato per funzionare su hardware standard. HDFS è molto faglia - tollerante, fornisce accesso ad alta velocità di throughput ai dati delle applicazioni ed è adatto per le applicazioni che dispongono di serie di dati di grandi dimensioni. Questo corso illustra come diversi tipi di dati possono essere memorizzati su HDFS e come elaborarlo utilizzando i vari componenti dell'ecosistema Hadoop. I quadri di calcolo del cluster come MapReduce sono stati ampiamente adottati per l'analisi dei dati su larga scala. I dataslet distribuiti resilienti (RDD) consentono un efficiente riutilizzo dei dati in un'ampia gamma di applicazioni. Gli RDDs sono strutture dati a prova di errore, parallele che consentono agli utenti di persistere esplicitamente i risultati intermedi nella memoria, controllano il loro partizionamento per ottimizzare il posizionamento dei dati, e manipolarli utilizzando una ricca serie di operatori.

Sei interessato ai big data? Vorresti ulteriormente la tua comprensione del software Hadoop? Questo corso è per gli sviluppatori di database e dataware, gli sviluppatori di big data e gli architetti, gli scienziati dei dati, gli analisti e qualsiasi personale tecnico che siano interessati ad imparare ed esplorare le caratteristiche dei big data e dei suoi strumenti. Con lezioni complete che ti guidano passo passo e teoria per riprenderlo, il corso segue con sessioni hands-on per avere esperienza pratica in Sqoop, Hive, Spark, Flume, Apache Pig e Cloudera. Quindi se state cercando di aumentare la vostra conoscenza delle caratteristiche avanzate dell'ecosistema Hadoop, iniziate oggi questo corso gratuito online!

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