By completing this course, learners will be able to identify Big Data challenges, explain Hadoop’s architecture, configure HDFS for distributed storage, execute MapReduce programs, and apply advanced cluster management techniques. Participants will also develop the ability to validate system health, implement fault tolerance, and integrate Java applications with Hadoop for real-world use cases.
Hadoop: Analyze, Configure & Manage Big Data
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Hadoop: Analyze, Configure & Manage Big Data
Ce cours fait partie de Spécialisation Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course
Instructeur : EDUCBA
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2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Configure and manage HDFS for distributed data storage.
Execute and optimize MapReduce jobs for large datasets.
Implement fault tolerance and monitor Hadoop cluster health.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Cloud Management
- Catégorie : Systems Administration
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Java
- Catégorie : Command-Line Interface
- Catégorie : Operating System Administration
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
novembre 2025
Évaluations
29 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 6 modules dans ce cours
This module introduces learners to the fundamentals of Big Data and the Hadoop ecosystem. It covers the challenges posed by massive datasets, explains the flow of data through HDFS write and read processes, and demonstrates MapReduce basics with the Word Count example to establish a solid foundation.
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This module dives deeper into Hadoop fundamentals by connecting Big Data concepts to practical scenarios. Learners explore the MapReduce model, gain familiarity with the Cloudera distribution, and use interfaces like HDFS Web UI, HUE, and shell commands for hands-on understanding.
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This module emphasizes hands-on management of HDFS and integrates Java for real-world applications. Learners practice advanced shell operations, understand the responsibilities of Hadoop administrators, and explore critical HDFS components like FS Image and Secondary NameNode.
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