Учебное пособие по Big Data Hadoop для начинающих: изучите основы за 3 дня!

Краткое описание руководства по Hadoop


BigData — последнее модное слово в ИТ-индустрии. Hadoop от Apache — ведущая платформа больших данных, используемая ИТ-гигантами Yahoo, Facebook и Google. Этот бесплатный пошаговый курс с обучающими материалами по Hadoop поможет вам стать экспертом по Hadoop. Это руководство по Apache Hadoop поможет вам изучить все основы и расширенные концепции обучения Hadoop.

Предварительные условия для изучения учебного пособия по Big Data Hadoop?


Это онлайн-руководство по работе с большими данными для начинающих предназначено для абсолютных новичков. Но знание 1) Java 2) Linux поможет в этом уроке по работе с большими данными для начинающих.

Программа работы с большими данными Hadoop

Основы Hadoop для начинающих

👉 Lessна 1 Что такое БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ? - Введение, типы, характеристики, пример
👉 Lessна 2 Что такое Хадуп? - Введение, Architecture, Экосистема, Компоненты
👉 Lessна 3 Как скачать и установить Hadoop — Пошаговая настройка на Ubuntu

Расширенный материал

👉 Lessна 1 Учебное пособие по HDFS - Archiтектура, чтение и запись Operaиспользование Java API
👉 Lessна 2 Что такое MapReduce в Hadoop? - Archiтекстура | Пример
👉 Lessна 3 Примеры Hadoop и Mapreduce — Создать первую программу в Java
👉 Lessна 4 Hadoop MapReduce Соединение и счетчик — Учитесь на примере
👉 Lessна 5 Руководство по скупу — Что такое Apache Sqoop? Archiтектура и пример
👉 Lessна 6 Учебное пособие по Apache Flume - Что такое, ArchiПример tecture и Hadoop
👉 Lessна 7 Учебное пособие по Hadoop Pig — Что такое апачская свинья? Archiтектура, пример
👉 Lessна 8 Учебное пособие по Apache Oozie — Что такое, Рабочий процесс, Пример — Hadoop
👉 Lessна 9 Учебное пособие по тестированию больших данных — Что такое, Стратегия, Как протестировать Hadoop
👉 Lessна 10 Учебное пособие по Таленду — Что такое Talend ETL Tool [Пример]

Вопросы, инструменты и учебные пособия по Hadoop в формате PDF

👉 Lessна 1 Вопросы для интервью Talend - 30 лучших вопросов и ответов в интервью Talend
👉 Lessна 2 Вопросы для собеседования по Hadoop — Топ-60 вопросов и ответов по интервью Hadoop и MapReduce
👉 Lessна 3 лучшие инструменты для обработки больших данных — 15 лучших инструментов и программного обеспечения для обработки больших данных для анализа данных
👉 Lessна 4 лучшие инструменты анализа данных — 10 лучших инструментов аналитики данных для анализа больших данных
👉 Lessна 5 PDF-руководство по Hadoop — Загрузите PDF-руководство по Hadoop для начинающих.

Что такое большие данные?

Большие данные — это совокупность данных, которая огромна по объему, но со временем растет в геометрической прогрессии. Это данные настолько большого размера и сложности, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их эффективно хранить или обрабатывать. Большие данные — это тоже данные, но огромного размера.

Что такое Хадуп?

Apache Hadoop — это программная платформа с открытым исходным кодом, используемая для разработки приложений обработки данных, которые выполняются в распределенной вычислительной среде. Приложения, созданные с использованием Hadoop, запускаются на больших наборах данных, распределенных по кластерам обычных компьютеров. Обычные компьютеры дешевы и широко доступны. Они в основном полезны для достижения большей вычислительной мощности при низких затратах.

Что вы узнаете из этого руководства по Hadoop?

В этом руководстве по Hadoop для начинающих вы изучите основы Hadoop, такие как введение, архитектура, установка и т. д., а также некоторые продвинутые концепции Apache Hadoop, такие как MapReduce, Sqoop, Flume, Pig, Oozie и т. д. Это руководство по анализу больших данных предназначено для создания вы эксперт по Hadoop.

Зачем изучать Hadoop для больших данных?

Поскольку все больше и больше компаний и организаций по всему миру используют большие данные, им требуются профессионалы для управления операциями с большими данными. Во всем мире существуют огромные возможности для специалистов по Big Data Hadoop, обладающих знаниями в области интерпретации и использования больших данных.