Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

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

Bei enthalten

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 5 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 5 Stunden pro Woche

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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Text Mining
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Linux Commands
Kategorie: C++ (Programming Language)
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Data Management
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Command-Line Interface
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Java
Kategorie: Big Data
Kategorie: PySpark
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: File Systems
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Analytics

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

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.

Praktisches Lernprojekt

Run Apache Pig, Hive, Flume, Sqoop, Oozie, Spark applications and write basic MapReduce/Spark programs. The steps for easily installing a working Hadoop/Spark system on a desktop/laptop and on a local stand-alone cluster using the powerful Ambari GUI are also included. All software used is open source and freely available.

Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 1

KURS 16 Stunden

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: File Systems

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Management

Kategorie: System Configuration

Kategorie: Software Installation

Kategorie: Data Lakes

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Command-Line Interface

Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 2

KURS 26 Stunden

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 Hadoop

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: PySpark

Kategorie: Apache Hive

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Java

Kategorie: Analytics

Kategorie: Big Data

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Debugging

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Java Programming

Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 3

KURS 37 Stunden

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: Apache Hadoop

Kategorie: Data Import/Export

Kategorie: Command-Line Interface

Kategorie: Software Installation

Kategorie: Big Data

Kategorie: Relational Databases

Kategorie: File Systems

Kategorie: Data Integration

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Dozent

Pearson

268 Kurse29.504 Lernende

von

Pearson

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

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Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Weitere Fragen

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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