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
Ce cours fait partie de Spécialisation Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
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1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Java
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Program Development
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Social Network Analysis
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Graph Theory
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
novembre 2025
Évaluations
20 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours
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.
Inclus
15 vidéos4 devoirs
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.
Inclus
11 vidéos4 devoirs
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.
Inclus
11 vidéos4 devoirs
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.
Inclus
9 vidéos4 devoirs
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.
Inclus
7 vidéos4 devoirs
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