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Spezialisierung für Big Data Foundations with Hadoop and Spark

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Spezialisierung für Big Data Foundations with Hadoop and Spark

Master Big Data with Hadoop and Spark. Learn Hadoop, Spark, Scala, and Kafka to process, analyze, and stream massive datasets in real time.

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Was Sie lernen werden

  • Install and configure Hadoop and Spark to manage large-scale datasets effectively.

  • Apply Scala and Spark to build, query, and optimize complex big data pipelines.

  • Process and analyze real-time streaming data using Spark Streaming.

  • Implement Kafka producers, consumers, and advanced operations for scalable solutions.

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September 2025

20 Praxisübungen

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Packt.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Remember Hadoop setup and configuration steps.

  • Understand the Hadoop ecosystem, including HDFS, MapReduce, and YARN.

  • Apply queries using Pig, Hive, and Spark.

  • Evaluate Hadoop cluster performance and optimize it.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: MongoDB
Kategorie: System Design and Implementation
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: NoSQL
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Databases
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • Design and implement advanced Spark applications tailored to complex data processing needs.

  • Develop and execute Spark scripts to process large datasets and stream real-time data.

  • Compare and optimize Spark algorithms for better performance in big data applications.

  • Assess machine learning models' effectiveness using Spark MLlib for accurate predictions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Graph Theory
Kategorie: Scala Programming
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Build Tools
Kategorie: Development Environment
Kategorie: IntelliJ IDEA
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Performance Tuning

Was Sie lernen werden

  • Identify key components of the Spark and Scala development environment.

  • Explain the core concepts of Scala and Spark, including Resilient Distributed Datasets (RDDs) and windowing mechanisms.

  • Differentiate between various data integration techniques with Spark Streaming, such as Kafka, Flume, and Cassandra.

  • Assess the performance and reliability of Spark Streaming applications in production environments.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Apache Cassandra
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Big Data
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Scala Programming

Was Sie lernen werden

  • Explain the architecture and core concepts of Apache Kafka.

  • Set up a personal Kafka development environment.

  • Develop Java applications to produce and consume messages in Kafka.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Java
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Apache
Kategorie: Configuration Management

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