Les apprenants seront en mesure de concevoir des bases de données et des tables Hive, d'implémenter des partitions et des seaux, d'appliquer des jointures, de configurer SerDe, de créer des UDF personnalisés et d'optimiser les requêtes pour un traitement efficace des big data. À la fin du cours, les participants comprendront non seulement les principes fondamentaux de Hive, mais appliqueront également des opérations avancées telles que l'indexation, les vues, les dimensions à évolution lente (SCD), la gestion des données XML, la substitution de variables et l'optimisation des performances. Ce cours offre un parcours étape par étape des compétences Hive débutantes aux compétences Hive avancées, assurant une base solide dans HiveQL tout en introduisant des scénarios du monde réel qui reflètent les défis des big data d'entreprise. Contrairement aux cours génériques de SQL, ce programme est spécifiquement adapté à Hive dans l'écosystème Hadoop, mettant en évidence son modèle de schéma sur lecture, l'exécution distribuée des requêtes, et l'intégration avec l'évolutivité de Hadoop. Les apprenants obtiendront une pratique pratique de l'optimisation des requêtes, de la compression, et de l'architecture Hive, ce qui les rendra confiants dans la manipulation des ensembles de données à grande échelle. A l'issue de cette formation, ils seront capables d'analyser, de transformer et d'optimiser efficacement les big data, se préparant ainsi à des carrières dans l'ingénierie des données, l'analytique et la gestion de l'écosystème Hadoop.