Gain practical, hands-on experience installing and running Hadoop and Spark on your own desktop or laptop, and progress to managing real-world cluster deployments. Through engaging lessons and interactive examples, you’ll master essential concepts such as HDFS, MapReduce, PySpark, HiveQL, and data ingestion tools, while also learning to leverage user-friendly interfaces like Ambari and Zeppelin to streamline analytics workflows and cluster administration. By the end of this course, you’ll possess the foundational skills and confidence to begin your journey in big data analytics and explore the vast Hadoop ecosystem.
Spezialisierung für Hadoop and Spark Fundamentals
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Spezialisierung für Hadoop and Spark Fundamentals
Get Started With Hadoop and Spark. Core components, tools, installation, and data processing for the Apache Hadoop Big Data ecosystem.
Dozent: Pearson
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Install, configure, and operate Hadoop and Spark environments on both single machines and clusters, utilizing tools like Ambari and Zeppelin for effective management and development.
Understand and apply core big data concepts, including HDFS, MapReduce, PySpark, HiveQL, and advanced data ingestion techniques using Flume and Sqoop.
Develop, run, and debug data analytics applications, leveraging higher-level tools and scripting languages to efficiently process and analyze large datasets.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
August 2025
11 Praxisübungen
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- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Pearson.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Understand the core concepts of Hadoop, including its architecture, data lake metaphor, and the role of MapReduce and Spark in big data analytics.
Install and configure a full-featured Hadoop and Spark environment on your desktop or laptop using the Hortonworks HDP sandbox.
Navigate and utilize the Hadoop Distributed File System (HDFS), including advanced features like high availability and federation.
Gain hands-on experience running Hadoop and Spark applications, preparing you for real-world data analytics challenges.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Linux Commands
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: File Systems
Kategorie: Linux
Kategorie: Data Management
Kategorie: System Configuration
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Big Data
Was Sie lernen werden
Understand and implement Hadoop MapReduce for distributed data processing, including compiling, running, and debugging applications.
Apply advanced MapReduce techniques to real-world scenarios such as log analysis and large-scale text processing.
Utilize higher-level tools like Apache Pig and Hive QL to streamline data workflows and perform complex queries.
Gain hands-on experience with Apache Spark and PySpark for modern, scalable data analytics.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Debugging
Kategorie: Data Mapping
Kategorie: Java
Kategorie: Java Programming
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Analytics
Kategorie: Big Data
Kategorie: Text Mining
Was Sie lernen werden
Master advanced data ingestion techniques into Hadoop HDFS, including Hive, Spark, Flume, and Sqoop.
Develop and run interactive Spark applications using the Apache Zeppelin web interface.
Install, monitor, and administer Hadoop clusters with Ambari and essential command-line tools.
Utilize advanced HDFS features such as snapshots and NFS mounts for enhanced data management.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Configuration Management
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: File Systems
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