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.