10+ лучших руководств по Hadoop для начинающих - изучите Hadoop в Интернете

Понимание Hadoop - очень ценный навык для всех, кто работает в компаниях с большими объемами данных.

Почти каждая крупная компания, в которой вы, возможно, захотите работать, так или иначе использует Hadoop, включая Amazon, Ebay, Facebook, Google, LinkedIn, IBM, Spotify, Twitter и Yahoo. И не только технологическим компаниям нужен Hadoop; даже New York Times использует Hadoop для обработки изображений.

В этом курсе вы найдете множество занятий для людей любого уровня. Если вы менеджер проекта, который просто хочет выучить модные словечки, есть веб-интерфейс для многих действий в курсе, которые не требуют знаний в области программирования. Если вам удобны командные строки, мы покажем вам, как с ними работать. А если вы программист, я предложу вам написать настоящие скрипты в системе Hadoop с использованием Scala, Pig Latin и Python.

Вы выйдете из этого курса с реальным, глубоким пониманием Hadoop и связанных с ним распределенных систем и сможете применять Hadoop для решения реальных проблем. Обратите внимание, что в этом курсе основное внимание уделяется разработке приложений, а не администрированию Hadoop. Хотя по ходу дела вы приобретете некоторые навыки администрирования.

2. Платформа Hadoop и платформа приложений

Этот курс предназначен для начинающих программистов или деловых людей, которые хотели бы понять основные инструменты, используемые для обработки и анализа больших данных.

В этом курсе вы узнаете:

• возможности технологий и проблемы Big Data Hype.
• о стеке Hadoop, инструментах и ​​технологиях, связанных с решениями для больших данных.
• основы распределенной файловой системы Hadoop (HDFS).
• основные цели проектирования HDFS.
• Карта / сокращение понятий.
• как разрабатывать, реализовывать и выполнять задачи в фреймворке map / reduce.

Вы узнаете о Big Data Hype, возможностях и проблемах его технологий. Вы глубже познакомитесь со стеком Hadoop, инструментами и технологиями, связанными с решениями для больших данных.

Вы подробно рассмотрите стек Hadoop, начиная от основных компонентов HDFS и заканчивая средами выполнения приложений и языками и службами.

Вы подробно ознакомитесь с распределенной файловой системой Hadoop (HDFS). Вы охватите основные цели проектирования HDFS, поймете процесс чтения / записи в HDFS, основные параметры конфигурации, которые можно настроить для управления производительностью и надежностью HDFS, а также получите обзор различных способов доступа к данным в HDFS.

Вы изучите и отрабатываете концепции Map / Reduce. Вы узнаете об основной идее Map / Reduce и узнаете, как разрабатывать, реализовывать и выполнять задачи в структуре map / reduce. Вы также узнаете о компромиссах в map / reduce и о том, как это мотивирует другие инструменты.

Наконец, вы сосредоточитесь на инфраструктуре кластерных вычислений Apache Spark, важном сопернике Hadoop MapReduce на арене больших данных.

3. Аналитика больших данных с помощью Hadoop и Apache Spark

Apache Hadoop был пионером в мире технологий больших данных и продолжает оставаться лидером в области корпоративных систем хранения больших данных.

В курс входят:

• Введение и настройка
• Моделирование данных HDFS для аналитики
• Прием данных с помощью Spark
• Извлечение данных с помощью Spark
• Оптимизация обработки искры

В этом курсе вы узнаете, как использовать эти две технологии для создания масштабируемых и оптимизированных конвейеров анализа данных.

Курс исследует способы оптимизации моделирования и хранения данных в HDFS; обсуждает масштабируемый прием и извлечение данных с помощью Spark; и дает советы по оптимизации обработки данных в Spark.

Кроме того, он предоставляет проект варианта использования, который позволяет вам практиковать свои новые методы.

4. Большие данные и Hadoop для начинающих - с практической точки зрения!

Все, что вам нужно знать о больших данных, и изучить Hadoop, HDFS, MapReduce, Hive & Pig, спроектировав Data Pipeline.

Основная цель этого курса - помочь вам понять сложные архитектуры Hadoop и его компонентов, направить вас в правильном направлении для начала и быстро начать работу с Hadoop и его компонентами.

Он охватывает все, что вам нужно как новичку в области больших данных. Узнайте о рынке больших данных, различных должностях, технологических тенденциях, истории Hadoop, HDFS, экосистеме Hadoop, Hive и Pig. В этом курсе мы увидим, как новичку следует начать с Hadoop. Этот курс содержит множество практических примеров, которые помогут вам быстро изучить Hadoop.

Курс состоит из 6 разделов и посвящен следующим темам:

Краткий обзор больших данных: узнайте о больших данных и различных должностях, необходимых на рынке больших данных. Знайте тенденции заработной платы в сфере больших данных по всему миру. Узнайте о самых популярных технологиях и их тенденциях на рынке.

Начало работы с Hadoop: знакомство с Hadoop и его сложной архитектурой. Изучите экосистему Hadoop на простых примерах. Знайте разные версии Hadoop (Hadoop 1.x против Hadoop 2.x), разных поставщиков Hadoop на рынке и Hadoop on Cloud. Узнайте, как Hadoop использует подход ELT. Научитесь устанавливать Hadoop на свой компьютер. Мы увидим запуск команд HDFS из командной строки для управления HDFS.

Начало работы с Hive: узнайте, какие проблемы Hive решает в больших данных. Изучите его архитектурный дизайн и рабочий механизм. Знайте модели данных в Hive, различные форматы файлов, поддерживаемые Hive, запросы Hive и т. Д. Мы увидим выполняющиеся запросы в Hive.

Начало работы с Pig: узнайте, как Pig решает проблемы с большими данными. Изучите его архитектурный дизайн и рабочий механизм. Узнайте, как Pig Latin работает в Pig. Вы поймете разницу между SQL и Pig Latin. Демонстрации выполнения различных запросов в Pig.

Примеры использования. Реальные приложения Hadoop действительно важны для лучшего понимания Hadoop и его компонентов, поэтому мы будем учиться, создавая образец конвейера данных в Hadoop для обработки больших данных. Также узнайте, как компании внедряют современную архитектуру данных, то есть озеро данных, в свою инфраструктуру данных.

Практика: практика с огромными наборами данных. Изучите методы проектирования и оптимизации, создавая модели данных, конвейеры данных с использованием наборов данных реальных приложений.

5. Изучите большие данные: мастер-класс по экосистеме Hadoop

Освойте экосистему Hadoop с помощью HDFS, MapReduce, Yarn, Pig, Hive, Kafka, HBase, Spark, Knox, Ranger, Ambari, Zookeeper.

В этом курсе вы изучите большие данные с использованием экосистемы Hadoop. Почему Hadoop? Это один из самых востребованных навыков в ИТ-индустрии. Средняя зарплата в США составляет 112 000 долларов в год, а в Сан-Франциско - до 160 000 долларов (источник: Indeed).

Курс предназначен для инженеров-программистов, администраторов баз данных и системных администраторов, которые хотят узнать о больших данных. Другие ИТ-специалисты также могут пройти этот курс, но, возможно, придется провести дополнительное исследование, чтобы понять некоторые концепции.

Вы узнаете, как использовать самое популярное на данный момент программное обеспечение в индустрии больших данных, используя как пакетную обработку, так и обработку в реальном времени. Этот курс даст вам достаточно знаний, чтобы поговорить о реальных проблемах и решениях с экспертами в отрасли. Обновление вашего профиля LinkedIn с помощью этих технологий заставит рекрутеров захотеть, чтобы вы проходили собеседования в самых престижных компаниях мира.

Курс очень практичный, с лекциями более 6 часов. Вы хотите попробовать все самостоятельно, добавив несколько часов обучения. Если вы застряли с технологией при попытке, доступна поддержка. Я отвечу на ваши сообщения на досках сообщений, и у нас есть группа в Facebook, где вы можете задавать вопросы.

6. Мастер Apache Hadoop - обучение бесконечным навыкам Hadoop

Если вы хотите освоить Apache Hadoop, этот курс от Infinite Skills покажет вам, как работать с фреймворком Hadoop.

Этот учебный курс «Введение в Apache Hadoop» от Infinite Skills научит вас инструментам и функциям, необходимым для работы в рамках этой программной среды с открытым исходным кодом. Этот курс предназначен для абсолютного новичка, а это значит, что никакого опыта работы с Hadoop не требуется.

Вы начнете с изучения основ Hadoop, включая режимы выполнения и типы заданий Hadoop, а также Hadoop в облаке. Затем вы узнаете о распределенной файловой системе Hadoop (HDFS), например об архитектуре HDFS, узле вторичного имени и элементах управления доступом. В этом видеоуроке также будут рассмотрены такие темы, как MapReduce, основы отладки, основы улья и свиньи, а также основы импалы. Наконец, этот курс научит вас импортировать и экспортировать данные.

После того, как вы изучите это компьютерное обучающее видео, вы сможете полностью использовать инструменты и функции, которые вы узнали для успешной работы в Hadoop. Рабочие файлы включены, что позволяет вам следить за автором на протяжении всего урока.

7. Изучение больших данных: полная экосистема Hadoop с практическими рекомендациями

Изучите все большие данные (Spark + MongoDB + Pig + Hadoop + Hive + Cassandra + HBase + Redis + Beeline) с примерами.

Этот курс специально разработан для студентов всех профилей, то есть разработчиков и тестировщиков, которые хотели построить свою карьеру на арене больших данных в реальном мире. Поэтому я разработал этот курс, чтобы они могли начать работать со всеми инструментами и технологиями, связанными с большими данными, такими как Hadoop, Hive, Pig, HBASE, CASSANDRA, MONGODB, REDIS в полном объеме с большими данными. Все пользователи, которые работают или ищут свою карьеру в профиле Big Data в Big Data и хотели перейти в область тестирования, должны пройти этот курс и пройти полные учебные пособия, в которых есть новички для углубления знаний.

Он предоставит подробную информацию для различных команд и запросов, которые используются при разработке и тестировании всех инструментов и технологий, связанных с большими данными, включая различные приложения баз данных в полных запросах / командах, которые необходимы тестеру для перехода в более крупный зонтик, то есть среду экосистем больших данных. .

Этот курс хорошо структурирован со всеми элементами различных баз данных инструментов и технологий, связанных с большими данными, то есть Haoop, Hive, HBase + Cassandra + MongoDB + Redis в полных больших данных с продвинутыми командами на практике, разделенными по различным темам. Этот курс следует пройти студентам, которые хотят изучить комплексные экосистемные технологии больших данных, включая различные базы данных в полные большие данные с нуля.

8. Hadoop стал очень простым

Изучите Hadoop, Pig, Hive и Mahout с практической точки зрения, не тратя слишком много времени, и сделайте карьеру лучше.

Этот курс научит вас Hadoop, Pig, Hive и Apache Mahout с нуля с помощью примеров, основанных на практическом подходе.

С легкостью освоите фундаментальные концепции больших данных, Hadoop и Mahout

• Понимание ландшафта больших данных и Apache Hadoop
• Изучите концепции HDFS и MapReduce с примерами и практическими занятиями
• Изучите Hadoop Streaming
• Понимание аналитики с Hadoop с помощью Pig and Hive
• Концепции машинного обучения
• Совместная фильтрация с Apache Mahout
• Реальная система рекомендаций с Mahout и Hadoop

Фонд больших данных и науки о данных, чтобы дать вам самые специализированные навыки

Особое внимание уделяется основным концепциям, и основное внимание уделяется созданию прочной основы для ключевых концепций Hadoop, Map Reduce и совместной фильтрации, на основе которых вы можете изучить практически все другие технологии в том же пространстве. Ожидаются предварительные знания Java и Unix.

Первые несколько тем будут посвящены развитию больших данных и тому, как Apache Hadoop вписывается в него. Вы сосредоточитесь на основах Hadoop и его основных компонентах: HDFS и Map Reduce. Затем вы настроите и поэкспериментируете с Hadoop и HDFS, а затем погрузитесь в программирование MapReduce с практическими примерами. Вы также уделите время комбайнерам и разделителям, а также тому, как они могут помочь. Вы также потратите время на Hadoop Streaming: инструмент, который помогает профессионалам, не связанным с Java, использовать возможности Hadoop и проводить на нем POC.

Когда у вас будет прочный фундамент для HDFS и MapReduce, в следующих нескольких темах вы изучите компоненты экосистемы Hadoop более высокого уровня: Hive и Pig. Вы углубитесь в детали как Hive, так и Pig, установив их и работая с примерами. Hive and Pig могут упростить вашу жизнь, ограждая вас от сложности написания MR-заданий и в то же время используя возможности параллельной обработки фреймворка Hadoop.

В следующих нескольких лекциях вы увидите кое-что очень интересное: Apache Mahout и машинное обучение. Apache Mahout - это библиотека Java, которая позволяет с легкостью писать приложения для машинного обучения. Вы изучите основы машинного обучения и углубитесь в совместную фильтрацию и системы рекомендаций, в чем Mahout превосходит это.

Вы изучите некоторые алгоритмы подобия, поймете их значение в реальной жизни и примените их, когда вы создадите вместе реальную систему рекомендаций по фильмам с использованием Mahout и Hadoop.

9. Разработчик Hadoop в реальном мире

Курс охватывает все темы, которые необходимо знать, такие как HDFS, MapReduce, YARN, Apache Pig и Hive и т. Д., И мы углубляемся в изучение этих концепций. Вы просто не останавливаетесь на простых концепциях, мы сделаем еще один шаг вперед и рассмотрим важные и сложные темы, такие как форматы файлов, настраиваемые объекты записи, форматы ввода / вывода, устранение неполадок, оптимизация и т. Д.

Все концепции поддерживаются интересными практическими проектами, такими как анализ набора данных с миллионами песен, чтобы найти менее знакомых исполнителей с популярными песнями, ранжирование страниц с дампами страниц из Википедии, моделирование функциональности общих друзей в Facebook - и это лишь некоторые из них.

10. Учитесь на примере: Hadoop, MapReduce для проблем с большими данными

Практическая тренировка в Hadoop, MapReduce и искусстве «параллельного» мышления.

Этот курс представляет собой практическую тренировку с увеличением и уменьшением масштаба с использованием Hadoop, MapReduce и искусства параллельного мышления.

Увеличение, уменьшение: этот курс одновременно широкий и глубокий. Он подробно описывает отдельные компоненты Hadoop, а также дает вам более подробную картину того, как они взаимодействуют друг с другом.

Практическая тренировка с использованием Hadoop, MapReduce: этот курс очень быстро познакомит вас с Hadoop. Вы узнаете, как настроить собственный кластер, используя как виртуальные машины, так и облако. Охватываются все основные функции MapReduce, включая расширенные темы, такие как Total Sort и Secondary Sort.

Искусство параллельного мышления: MapReduce полностью изменил представление людей об обработке больших данных. Разбивать любую задачу на параллелизуемые блоки - это искусство. Примеры этого курса научат вас «думать параллельно».

Что покрывается:

• Использование MapReduce для
• Порекомендуйте друзей на сайте социальной сети: создайте 10 лучших рекомендаций друзей, используя алгоритм совместной фильтрации.
• Создание инвертированного индекса для поисковых систем: используйте MapReduce, чтобы распараллелить огромную задачу построения инвертированного индекса для поисковой системы.
• Генерировать биграммы из текста: генерировать биграммы и вычислять их частотное распределение в корпусе текста.
• Создайте свой кластер Hadoop:
• Установите Hadoop в автономном, псевдо-распределенном и полностью распределенном режимах
• Настройте кластер hadoop с помощью виртуальных машин Linux.
• Настройте облачный кластер Hadoop на AWS с помощью Cloudera Manager.
• Общие сведения о HDFS, MapReduce и YARN и их взаимодействии
• Настройте свои задания MapReduce:
• Объедините несколько заданий MR вместе
• Напишите свой собственный индивидуальный разделитель
• Общая сортировка: глобальная сортировка большого количества данных путем выборки входных файлов.
• Вторичная сортировка
• Модульные тесты с MR Unit
• Интеграция с Python с помощью Hadoop Streaming API

.. ну и конечно все основы:

• MapReduce: сопоставление, редуктор, сортировка / объединение, разбиение, перемешивание и сортировка
• HDFS и YARN: Namenode, Datanode, менеджер ресурсов, менеджер узлов, анатомия приложения MapReduce, планирование YARN, настройка HDFS и YARN для настройки производительности вашего кластера.

11. Осваивайте большие данные и Hadoop шаг за шагом с нуля

Изучите от основ до продвинутых концепций, связанных с большими данными и Hadoop в упрощенном виде.

Беглый взгляд на курс:

• Самое требовательное и востребованное мастерство десятилетия.
• Защитите свою карьеру, изучив большие данные и Hadoop.
• Курс преподается с использованием очень инновационного и упрощенного метода обучения.
• Курс охватывает все темы, связанные с администрированием Hadoop и разработкой Hadoop.

Описание курса: в этом курсе вы изучите все концепции и терминологию, связанные с большими данными и Hadoop, такие как NameNode, Secondary NameNode, DataNode, JobTracker и TaskTracker, а также другие связанные с ним концепции, такие как то, что подразумевается под Осведомленность о стойке и федерация именных узлов в упрощенном виде. В нем также объясняется, как данные управляются распределенной файловой системой Hadoop (HDFS), и объясняется процесс чтения и записи данных в распределенной файловой системе Hadoop. Позже в курсе вы также узнаете, как добавить или удалить DataNode или TaskTracker в существующий кластер, как проверить HDFS на наличие ошибок, сбалансировать DataNode и так далее. Вы также изучите все концепции, связанные с программированием в MapReduce, а также научитесь писать программы с использованием MapReduce. По завершении этого курса у вас будет четкое представление обо всех концепциях, связанных с Hadoop, которых должно быть достаточно, чтобы помочь вам начать с администрирования кластера Hadoop, а также разработки приложений MapReduce для кластера Hadoop.

Спасибо за чтение этого. Мы собрали лучшие уроки по большему количеству тем, вы бы хотели их увидеть:

Раскрытие информации: мы связаны с некоторыми из ресурсов, упомянутых в этой статье. Мы можем получить небольшую комиссию, если вы купите курс по ссылкам на этой странице. Спасибо.