By the end of this course, learners will be able to analyze Hadoop’s data processing model, design custom MapReduce jobs, implement combiners and partitioners, build advanced applications with Pig and Java, parse weblogs, create inverted indexes, and deploy projects on Cloudera Local Host. Through a structured progression from foundational concepts to advanced analytics and real-world projects, learners will gain both theoretical knowledge and hands-on expertise.
MapReduce with Hadoop: Analyze, Design & Deploy
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MapReduce with Hadoop: Analyze, Design & Deploy
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Develop and optimize custom MapReduce programs in Hadoop.
Build and analyze data workflows using Pig and Java APIs.
Deploy and manage real-world projects on Cloudera clusters.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Graph Theory
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: File Systems
- Kategorie: Social Network Analysis
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Program Development
- Kategorie: Data Infrastructure
- Kategorie: Java
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: Data Processing
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
November 2025
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20 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
This module introduces learners to the essential building blocks of Hadoop and MapReduce. It covers sorting mechanisms, the importance of composite keys, partitioning, core Hadoop commands, and the use of combiners. Learners will also see how real-world datasets are integrated into MapReduce projects.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Aufgaben
This module focuses on real-world applications of MapReduce with emphasis on movie rating analysis and user-based aggregations. It also introduces YARN resource management and NodeManager functionality, followed by practical demonstrations of running MapReduce jobs.
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11 Videos4 Aufgaben
This module deepens understanding of advanced MapReduce operations. Learners explore extended Word Count applications, log processors, and integration with Pig for high-level scripting. The module also introduces Java class customization and inverted indexing for search applications.
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11 Videos4 Aufgaben
This module introduces learners to different Hadoop data formats and their importance. It covers SequenceFiles for key-value storage, weblog parsing, analytics programs, and indexing methods. Learners will also understand social graph analysis using MapReduce.
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9 Videos4 Aufgaben
This module brings together all concepts through deployment and project execution. Learners will practice on Cloudera local host, run final projects, and strengthen skills through examples and practice programs that mirror real-world scenarios.
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7 Videos4 Aufgaben
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