Le cours "Analyse des données à l'aide des outils Hadoop" fournit une introduction approfondie et pratique aux outils clés de l'écosystème Hadoop, tels que Hive, Pig, HBase et Apache Spark, pour le traitement, la gestion et l'analyse des données. Les apprenants acquerront une expérience pratique avec l'interface de type SQL de Hive pour les requêtes de données complexes, les scripts Pig Latin pour la transformation des données, et les capacités NoSQL de HBase pour une gestion efficace des big data. Le cours couvre également les puissantes capacités de calcul en mémoire d'Apache Spark pour les tâches de traitement de données à haute performance. À la fin, les participants seront dotés des compétences nécessaires pour exploiter ces technologies au sein de la plateforme Hadoop afin de relever les défis du Big data dans le monde réel. Ce qui rend ce cours unique, c'est son approche globale de l'intégration de divers outils Hadoop dans un flux de travail cohérent. Vous apprendrez non seulement à utiliser chaque outil individuellement, mais aussi à comprendre comment les combiner efficacement pour optimiser le traitement et l'analyse des données. Grâce à des exercices et des exemples pratiques, vous gagnerez en confiance et en compétences pour relever des défis complexes en matière de données et extraire des informations précieuses du Big data. Que vous cherchiez à améliorer vos capacités d'analyse de données pour le travail ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances des outils Hadoop et Big data, ce cours offre des compétences précieuses qui vous aideront à réussir.

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Analyse de données en cours d'utilisation des outils Hadoop
Ce cours fait partie de Spécialisation Traitement des Big data en cours d'utilisation Hadoop

Instructeur : Karthik Shyamsunder
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Apprenez à mettre en place et à configurer Hive, Pig, HBase et Spark pour une analyse et un traitement efficaces des Big data au sein de l'écosystème Hadoop.
Maîtriser les requêtes de type SQL de Hive pour l'extraction, la gestion et l'optimisation des données en utilisant des partitions et des jointures pour améliorer les performances des requêtes.
Comprendre le Pig Latin pour scripter des transformations de données, y compris l'utilisation d'opérateurs tels que la jointure et le débogage pour traiter efficacement de grands ensembles de données.
Acquérir une expertise des bases de données NoSQL avec HBase pour les opérations de lecture/écriture en temps réel, et utiliser le modèle de programmation de base de Spark pour le traitement rapide des données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Langage de requête
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Langages de script
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Manipulation de données
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce cours offre une vue d'ensemble des outils clés de l'écosystème Hadoop, notamment Hive, Pig, HBase et Apache Spark. Vous apprendrez à mettre en place et à configurer ces technologies pour le traitement, la gestion et l'analyse des données. Le cours couvre l'exécution des requêtes de Hive, le langage de requête de Pig et les capacités NoSQL de HBase. Vous acquerrez également une expérience pratique avec le modèle de programmation de base de Spark pour un traitement efficace des Big data. À la fin, vous serez équipé pour tirer parti de ces outils pour une analyse et une gestion optimisées des données.
Inclus
2 lectures
Dans ce module, nous aborderons la programmation MapReduce à l'aide d'un langage de plus haut niveau appelé Hive qui traduit les requêtes de type SQL de Hive en MapReduce.
Inclus
9 vidéos7 lectures4 devoirs
Dans ce module, nous aborderons la programmation MapReduce à l'aide d'un langage de plus haut niveau appelé Pig qui traduit les requêtes Pig Latin en MapReduce.
Inclus
9 vidéos7 lectures4 devoirs
Dans ce module, nous commencerons par une introduction aux bases de données NoSQL, puis nous plongerons dans HBase, une base de données NoSQL construite au-dessus d'Hadoop qui permet un accès aléatoire en lecture/écriture en temps réel à vos Big data.
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs
Dans ce module, nous allons couvrir le moteur et le framework Spark et montrer comment il s'intègre sur la plateforme Hadoop.
Inclus
8 vidéos5 lectures4 devoirs
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