Contenidos
Big Data y Hadoop para principiantes: con el sitio del curso práctico
Todo lo que necesita saber sobre Big Data y aprender Hadoop, HDFS, MapReduce, Hive & Pig mediante el diseño de Data Pipeline.
Lo que aprenderás
Big Data y Hadoop para principiantes: con el sitio del curso práctico
- Comprender las diferentes tendencias tecnológicas, las tendencias salariales, el mercado de Big Data y los diferentes roles laborales en Big Data.
- Descubra para qué sirve Hadoop y cómo funciona
- Comprender las arquitecturas complejas de Hadoop y su componente.
- Instalación de Hadoop en su máquina
- Documentos de alta calidad
- Demos: ejecución de comandos HDFS, consultas de Hive, consultas de Pig
- Scripts y conjuntos de datos de muestra (comandos HDFS, consultas de muestra de Hive, consultas de muestra de Pig, consultas de muestra de canalización de datos)
- Comience a escribir sus códigos en Hive y Pig para procesar grandes volúmenes de datos
- Diseñe su canalización de datos con Pig y Hive
- Comprender la arquitectura de datos moderna: Data Lake
- Practica con conjuntos de Big Data
Requisitos
- El conocimiento básico de SQL y RDBMS sería una ventaja
- Máquina: Mac o Linux / Unix o Windows
Descripción
El objetivo principal de este curso es ayudarlo a comprender las arquitecturas complejas de Hadoop y sus componentes, guiarlo en la dirección correcta para comenzar y comenzar a trabajar rápidamente con Hadoop y sus componentes.
Cubre todo lo que necesita como principiante en Big Data. Obtenga información sobre el mercado de Big Data, los diferentes puestos de trabajo, las tendencias tecnológicas, la historia de Hadoop, HDFS, Hadoop Ecosystem, Hive y Pig. En este curso, veremos cómo, como principiante, uno debe comenzar con Hadoop. Este curso incluye muchos ejemplos prácticos que le ayudarán a aprender Hadoop rápidamente.
El curso tiene 6 tramosy se centra en los siguientes temas:
Big Data de un vistazo: Obtenga información sobre Big Data y los diferentes roles laborales requeridos en el mercado de Big Data. Conozca las tendencias salariales de Big Data en todo el mundo. Conozca las tecnologías más novedosas y sus tendencias en el mercado.
Introducción a Hadoop: Comprender Hadoop y su compleja arquitectura. Aprenda el ecosistema de Hadoop con ejemplos sencillos. Conozca diferentes versiones de Hadoop (Hadoop 1.x vs Hadoop 2.x), diferentes proveedores de Hadoop en el mercado y Hadoop on Cloud. Comprenda cómo Hadoop utiliza el enfoque ELT. Aprenda a instalar Hadoop en su máquina. Veremos ejecutar comandos HDFS desde la línea de comandos para administrar HDFS.
Introducción a Hive: Comprenda qué tipo de problema resuelve Hive en Big Data. Conozca su diseño arquitectónico y mecanismo de trabajo. Conocer modelos de datos en Hive, diferentes formatos de archivo soportados por Hive, consultas de Hive, etc. Veremos consultas en ejecución en Hive.
Empezando con Pig: Comprender cómo Pig resuelve problemas en Big Data. Conozca su diseño arquitectónico y mecanismo de trabajo. Comprende cómo funciona Pig Latin en Pig. Comprenderá las diferencias entre SQL y Pig Latin. Demostraciones sobre la ejecución de diferentes consultas en Pig.
Casos de uso: Las aplicaciones de la vida real de Hadoop son importantes para comprender mejor Hadoop y sus componentes, por lo tanto, aprenderemos diseñando una muestra. Canalización de datos en Hadoop para procesar macrodatos. Además, comprenda cómo las empresas están adoptando una arquitectura de datos moderna, es decir Lago de datos en su infraestructura de datos.
Práctica: Practica con grandes conjuntos de datos. Aprenda técnicas de diseño y optimización mediante el diseño de modelos de datos, canalizaciones de datos mediante el uso de conjuntos de datos de aplicaciones de la vida real.
