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Recursos Avançados do Ecossistema Hadoop

Obtem um olhar aprofundado sobre o ecossistema Apache Hadoop e seus componentes neste curso de Big Data online gratuito.

Publisher: Proton Expert Systems and Solutions
O ecossistema Hadoop é uma parte vital da analítica de big data. Saiba como usar seus recursos e componentes neste curso online gratuito. Você explorará o Sqoop, bancos de dados Hive, o ecossistema Spark, Flume, Apache Pig, Scala e até Cloudera. O material combina teoria com a prática para lhe proporcionar conhecimento prático através de atividades hands-on. Pronto para levar seu conhecimento do Hadoop para o próximo nível? Enrole agora!
Recursos Avançados do Ecossistema Hadoop
  • Duração

    1.5-3 Horas
  • Students

    129
  • Accreditation

    CPD

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Description

Em um mundo em que as organizações contam com a tomada de decisão rápida e informada, a analítica de big data existe para extrair insights significativos de enormes quantidades de informação. Ela desempenha um papel importante em todos os campos da saúde e da economia para a banca, assim como no governo; novas oportunidades e desafios continuam a surgir para lidar com quantidades massivas de dados. O Ecossistema de Hadoop Apache, com seus componentes de código aberto, é projetado para responder a essas necessidades: armazenar, processar, avaliar, analisar e minerar dados. Ao contrário dos sistemas tradicionais, o Hadoop manipula diversos tipos de cargas de trabalho que consistem em diferentes tipos de dados, com processamento paralelo massivo usando hardware padrão de mercado.

Hadoop armazena dados no sistema de arquivos distribuído Hadoop (HDFS), que foi projetado para rodar em hardware padrão. O HDFS é muito falha-tolerante, fornece acesso de alto rendimento aos dados do aplicativo e é adequado para aplicativos que possuem conjuntos de dados grandes. Este curso ilustra como diferentes tipos de dados podem ser armazenados no HDFS e como processá-los usando os vários componentes do ecossistema Hadoop. Frameworks de computação em cluster como o MapReduce têm sido amplamente adotados para análise de dados em larga escala. Os datasets distribuídos resilientes (RDDs) permitem reutilização de dados eficiente em uma ampla gama de aplicações. Os RDDs são tolerantes a falhas, estruturas de dados paralelas que permitem que os usuários persistam explicitamente os resultados intermediários na memória, controle seu particionamento para otimizar o posicionamento de dados, e manipulá-los usando um rico conjunto de operadores.

Você está interessado em big data? Você gostaria de mais sua compreensão do software Hadoop? Este curso é para desenvolvedores de casa de banco de dados e dataware, grandes desenvolvedores de dados e arquitetos, cientistas de dados, analistas e qualquer pessoal técnico interessado em aprender e explorar os recursos de big data e suas ferramentas. Com lições abrangentes guiando você passo-a-passo e teoria para o backup, o curso segue com sessões hands-on para obter experiência prática em Sqoop, Hive, Spark, Flume, Apache Pig e Cloudera. Por isso, se você está procurando aumentar o seu conhecimento sobre os recursos avançados do ecossistema Hadoop, inicie este curso online gratuito hoje!

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