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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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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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: Linux Commands
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: File Systems
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Mapping
Kategorie: Java
Kategorie: Big Data

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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: Apache Spark

Kategorie: File Systems

Kategorie: Linux

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Data Management

Kategorie: Software Installation

Kategorie: Data Lakes

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Processing

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 Spark

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: PySpark

Kategorie: Apache Hive

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Mapping

Kategorie: Java Programming

Kategorie: Scripting Languages

Kategorie: Debugging

Kategorie: Text Mining

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: Data Import/Export

Kategorie: Relational Databases

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Command-Line Interface

Kategorie: File Systems

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Configuration Management

Kategorie: Software Installation

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Dozent

Pearson

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Jennifer J.

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