This course is for those who want to become data engineers or analysts. It covers the key skills needed to manage, process, and analyze large datasets using common industry tools. You will learn how to import data into Hadoop HDFS, Hive tables, and use Spark for direct HDFS imports. The course also covers handling streaming data with Apache Flume and connecting relational databases to Hadoop with Apache Sqoop. You will use Apache Zeppelin for developing Spark applications and learn how to install, monitor, and manage Hadoop clusters with Ambari. The course also introduces advanced HDFS features for data management. By the end, you will be able to use Hadoop and Spark in practical settings.
Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 3
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Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 3
Ce cours fait partie de Spécialisation Hadoop and Spark Fundamentals
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Software Installation
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Configuration Management
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Command-Line Interface
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Data Integration
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a un module dans ce cours
This module introduces essential tools and techniques for working with Hadoop and Spark. It covers data ingestion into HDFS using Hive, Spark, Flume, and Sqoop, emphasizing methods that preserve data structure. The module also explores user-friendly interfaces, such as Apache Zeppelin for interactive Spark development and Ambari for Hadoop installation and administration. Practical examples and demonstrations guide learners through importing data, managing clusters, and utilizing both web-based and command-line tools, providing a comprehensive foundation for effective Hadoop and Spark operations.
Inclus
17 vidéos4 devoirs
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