Hadoop Projects: Analyze & Optimize Big Data

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Hadoop Projects: Analyze & Optimize Big Data

Ce cours fait partie de Spécialisation "Hadoop Big Data Analytics & Projects Mastery"

Instructeur : EDUCBA

Inclus avec

4 modules

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1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

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Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Process and optimize large datasets using Hadoop tools.
Apply MapReduce, Pig, and Hive in real-world data projects.
Build scalable data workflows for analytics and reporting.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Database Design
Catégorie : Big Data
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Management
Catégorie : Scalability
Catégorie : Business Intelligence
Catégorie : Data Cleansing

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Query Languages
Catégorie : Apache Hadoop

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novembre 2025

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16 devoirs

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Il y a 4 modules dans ce cours

By the end of this course, learners will be able to analyze, transform, and optimize large-scale datasets using Hadoop’s distributed ecosystem. They will gain hands-on experience with MapReduce, Pig, and Hive across multiple real-world projects, including log processing, sales analytics, tourism survey insights, faculty data management, e-commerce performance, and salary analysis.

This course emphasizes practical implementation over theory, guiding learners step-by-step through data cleaning, schema design, query optimization, and report generation in a cloud-scale environment. Through integrated projects, learners will learn how to build, execute, and automate data workflows while ensuring reliability and scalability in HDFS. Unlike traditional Hadoop courses, this program delivers a comprehensive, project-driven learning path, helping participants bridge the gap between conceptual understanding and professional application. Ideal for data engineers, analysts, and IT professionals, this course empowers learners to confidently apply Hadoop tools in solving complex business and analytical challenges across industries.

This module introduces learners to the core principles of Hadoop-based data processing through log and sales data projects. Learners will explore how to clean, process, and analyze streaming log files using MapReduce, Pig, and Hive. The module builds essential technical foundations in distributed file handling and practical data management workflows, setting the stage for advanced Hadoop applications.

Inclus

13 vidéos4 devoirs

13 vidéos Total 105 minutes

Introduction to Log Processing 8 minutes
Summarizing Log Files 6 minutes
MapReducing Programme 9 minutes
Execute MapReduce Program 9 minutes
Big Data Technology 10 minutes
Executing Big Data Tool 10 minutes
Writing Map Reduce Program 7 minutes
Array List Searching 7 minutes
Processing Files In Map Reduce 6 minutes
Conclusion 7 minutes
Introduction to Sales Data Analysis Using Hadoop- HDFS 10 minutes
Working with Problem Statement 1 8 minutes
Working with Problem Statement 2 8 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Building the Foundation – Log & Sales Data Projects 30 minutes
Understanding Log Data Processing in Hadoop 10 minutes
Exploring Big Data Tools and File Operations 10 minutes
Beginning Sales Data Analysis Using Hadoop 10 minutes

This module advances learners’ analytical and problem-solving skills through real-world sales and tourism survey projects. By leveraging Hadoop’s distributed ecosystem, learners will gain hands-on experience using MapReduce, Hive, and Pig to aggregate, join, and filter multi-source datasets for business intelligence and demographic insights.

Inclus

10 vidéos4 devoirs

10 vidéos Total 77 minutes

Working with Problem Statement 3 9 minutes
Working with Problem Statement 4 7 minutes
Working with Problem Statement 5 6 minutes
Introduction to Tourism Survey Analysis Using HDFS 10 minutes
Average of Money Spend By Tourist in our Country 7 minutes
Join Country and Nationality 8 minutes
Total no. of Tourist Less than 18 7 minutes
Change the Country Name Column 6 minutes
Number of Males from Australia 7 minutes
Tourism Survey General Detail and Spending Details 10 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Advancing Data Analysis – Sales & Tourism Projects 30 minutes
Solving Complex Sales Data Problems with MapReduce 10 minutes
Tourism Data Analytics and Insights 10 minutes
Advanced Filtering and Transformation in Tourism Analysis 10 minutes

This module focuses on educational and faculty data management projects using Hadoop’s distributed storage and processing tools. Learners will master schema design, data transformation, and optimization in Hive and Pig while enhancing database management efficiency through structural modifications and automation.

Inclus

7 vidéos4 devoirs

7 vidéos Total 51 minutes

Introduction to Faculty Data Management Using HDFS 7 minutes
Education Industry 6 minutes
Adding New Column in Faculty Database Management 8 minutes
Changing Column Name and Data Type 7 minutes
Drop Column From Table and Add New Column 9 minutes
Introduction to E-Commerce Sales Analysis Using Hadoop 6 minutes
Customer Detail not from USA 8 minutes

4 devoirs Total 80 minutes

Managing and Transforming Educational Data 30 minutes
Faculty Data Management Using HDFS 10 minutes
Modifying Faculty Database Structures 30 minutes
Introduction to E-Commerce Data Analysis 10 minutes

The final module integrates real-world Hadoop use cases in e-commerce and employee salary analytics. Learners will apply distributed querying, filtering, and aggregation techniques to gain actionable insights from diverse data sources. The module emphasizes end-to-end analysis and reporting within Hadoop’s scalable architecture.

Inclus

10 vidéos4 devoirs

10 vidéos Total 71 minutes

Customer Detail Account Created After 2009 9 minutes
Customer Details whose Sales are Less than 3600$ 7 minutes
Details of Customer Name Anushka 6 minutes
Part time Employee using Salary Analysis 7 minutes
Details of Administrative Assistance 6 minutes
Data Sets in Ascending Order 7 minutes
Job Title for Each Department 8 minutes
Changing Name to Employee Name 7 minutes
Total number of Employee in Hourly Basis 7 minutes
Annual Salary Taken By Finance Department 8 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Real-World Business Analytics – E-Commerce & Salary Projects 30 minutes
Exploring Customer Insights in E-Commerce Data 10 minutes
Salary Analysis and Employee Data Operations 10 minutes
Advanced Salary Analytics and Department Insights 10 minutes

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