By the end of this course, learners will be able to design Hive databases, manage complex tables, process XML data with Pig, execute MapReduce jobs, and analyze large-scale social media datasets to extract meaningful insights. The course begins with foundational concepts of Hive, including databases, partitions, and bucketing, then advances into table optimization and constraints for schema design. Learners will gain practical experience in ingesting data with Sqoop, processing it using MapReduce, and applying location- and author-based analytics to real-world datasets. Finally, the course explores Pig scripting for XML processing and Hive complex data types for advanced bookmarking dataset analysis.
Big Data Analytics with Hive, Pig & MapReduce
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Big Data Analytics with Hive, Pig & MapReduce
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Hadoop Big Data Analytics & Projects Mastery
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Design and optimize Hive databases for large datasets.
Process XML data and execute MapReduce and Pig scripts.
Apply analytics to real-world telecom and social data.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Social Media Content
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Database Design
- Kategorie: Apache Hive
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Databases
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Social Media
- Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
November 2025
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15 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Hadoop Big Data Analytics & Projects Mastery
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This module introduces Apache Hive and its role in the Hadoop ecosystem. Learners will explore Hive’s basic features, database commands, table operations, and foundational concepts like external tables, partitions, and bucketing. By the end, they will have a strong foundation to query and manage data effectively in Hadoop using Hive.
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10 Videos4 Aufgaben
This module dives deeper into advanced Hive functionality, including table constraints and complex table creation. Learners will understand how to design optimized tables and implement constraints to improve schema structure and maintainability in Hive.
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4 Videos3 Aufgaben
This module focuses on importing social media data into Hadoop, processing it with MapReduce, and analyzing it for insights. Learners will practice using Sqoop for RDBMS to HDFS transfers, run MapReduce programs, and analyze datasets by location, authors, and reader preferences.
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11 Videos4 Aufgaben
This module explores Pig and Hive for advanced social media analytics. Learners will process XML data with Pig, store and explore outputs, and utilize Hive complex data types with MapReduce for deep insights into bookmarking datasets and user interactions.
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12 Videos4 Aufgaben
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Felipe M.
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Häufig gestellte Fragen
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