Em um mundo em que as organizações dependem de uma tomada de decisão rápida e informada, a análise de big data existe para extrair insights significativos de grandes quantidades de informações. Ela desempenha um papel importante em todos os campos, da saúde e economia ao setor bancário, bem como no governo; novas oportunidades e desafios continuam surgindo para lidar com grandes quantidades de dados. O ecossistema Apache Hadoop, com seus componentes de código aberto, foi projetado para atender a essas necessidades: armazenar, processar, avaliar, analisar e minerar dados. Ao contrário dos sistemas tradicionais, o Hadoop lida com vários tipos de cargas de trabalho que consistem em diferentes tipos de dados, com processamento paralelo massivo usando hardware padrão
do setor.
O Hadoop armazena dados no sistema de arquivos distribuídos (HDFS) do Hadoop, projetado para ser executado em hardware padrão. O HDFS é muito tolerante a falhas, fornece acesso de alto rendimento aos dados do aplicativo e é adequado para aplicativos com grandes conjuntos de dados. Este curso ilustra como diferentes tipos de dados podem ser armazenados no HDFS e como processá-los usando os vários componentes do ecossistema Hadoop. Estruturas de computação em cluster, como o MapReduce, foram amplamente adotadas para análise de dados em grande escala. Conjuntos de dados distribuídos (RDDs) resilientes permitem a reutilização eficiente de dados em uma ampla variedade de aplicativos. Os RDDs são estruturas de dados paralelas e tolerantes a falhas que permitem que os usuários mantenham explicitamente os resultados intermediários na memória, controlem seu particionamento para otimizar o posicionamento dos dados e os manipulem usando um rico conjunto
de operadores.
Você está interessado em big data? Você gostaria de aprofundar sua compreensão do software Hadoop? Este curso é para desenvolvedores de bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados, desenvolvedores e arquitetos de big data, cientistas de dados, analistas e qualquer equipe técnica interessada em aprender e explorar os recursos do big data e de suas ferramentas. Com aulas abrangentes orientando você passo a passo e teoria para apoiá-las, o curso segue com sessões práticas para obter experiência prática em Sqoop, Hive, Spark, Flume, Apache Pig e Cloudera. Portanto, se você deseja aumentar seu conhecimento sobre os recursos avançados do ecossistema Hadoop, comece este curso on-line gratuito hoje
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