Dans le monde du Big Data, la croissance significative à la fois du volume et de la variété des données a posé des défis importants. Apache HBase s'est imposé comme une solution robuste et évolutive. HBase est une base de données NoSQL puissante, distribuée et évolutive conçue pour gérer de grandes quantités de données tout en maintenant de hautes performances. Dans ce cours d'introduction, vous explorerez les concepts fondamentaux de HBase et son importance dans la gestion du traitement et de l'analyse des données en temps réel.
Accès aux Big Data en temps réel avec HBase : Accroître les performances
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Accès aux Big Data en temps réel avec HBase : Accroître les performances
Instructeur : Sandeep Agarwal
Inclus avec
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Infrastructure de données
- Catégorie : Données en temps réel
- Catégorie : Technologies de stockage des données
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Bases de données opérationnelles
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : Informatique distribuée
- Catégorie : Déploiement des applications
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
15 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
Dans ce module, vous serez d'abord présenté à votre instructeur et au cours. Ensuite, nous nous plongerons dans HBase, en explorant les bases de données NoSQL, HDFS, l'architecture et les composants HBase, et les clusters HBase. Nous comparerons HBase avec d'autres paysages de Big data, et nous discuterons de la création d'une modélisation des données et d'un design de données efficaces.
Inclus
11 vidéos6 lectures5 devoirs2 sujets de discussion2 laboratoires non notés2 plugins
Dans ce module, nous discuterons de l'importation de données dans HBase en utilisant Sqoop, et nous explorerons les techniques d'interrogation telles que les scans, les filtres et les requêtes Get, puis nous nous entraînerons à construire des requêtes HBase dans un environnement de laboratoire. Nous examinerons les requêtes avancées à l'aide d'une application Java et l'optimisation des performances de HBase à l'aide de la mise en cache et de l'optimisation des scans. Enfin, nous aborderons la manipulation des données en cours d'utilisation pour améliorer les performances.
Inclus
11 vidéos4 lectures5 devoirs1 sujet de discussion3 laboratoires non notés1 plugin
Dans ce dernier module, nous aborderons la modélisation des données HBase pour les applications en temps réel, en approfondissant les stratégies et les cas d'utilisation. Nous explorerons également les stratégies de déploiement pour les applications en temps réel, en commençant par les meilleures pratiques et en les appliquant dans un environnement de laboratoire. Enfin, nous nous pencherons sur l'évolutivité et la disponibilité de HBase dans les applications en temps réel, en discutant des limites et des techniques d'analyse des performances, avant de mettre en pratique ce que vous avez appris.
Inclus
9 vidéos4 lectures5 devoirs2 laboratoires non notés1 plugin
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Gestion des données
Statut : Essai gratuitUniversity of Illinois Urbana-Champaign
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Gratuit
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Felipe M.
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Larry W.
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