现实世界中的 Hadoop 开发人员
免费集群访问 * HDFS * MapReduce * YARN * Pig * Hive * Flume * Sqoop * AWS * EMR * 优化 * 故障排除
讲师：Hadoop In Real World
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你将会学到的
- 了解什么是大数据、大数据面临的挑战以及 Hadoop 如何为大数据问题提出解决方案
- 轻松工作和导航 Hadoop 集群
- 在 Amazon Web Services (AWS) 等云服务上安装和配置 Hadoop 集群
- 详细了解 MapReduce 的不同阶段
- 编写优化的 Pig Latin 指令以执行复杂的数据分析
- 编写优化的 Hive 查询以对简单和嵌套的数据集执行数据分析
- 使用 SequenceFile、AVRO 等文件格式
- 了解 Hadoop 架构、单点故障 (SPOF)、辅助/检查点/备份节点、HA 配置和 YARN
- 调整和优化运行缓慢的 MapReduce 作业、Pig 指令和 Hive 查询
- 了解联接如何在幕后工作，并能够编写优化的联接语句
- 在可能的情况下，将向学生介绍在真实 Hadoop 面试中提出的难题
本课程包括：
- 20.5 小时 长的随选视频
- 4 篇文章
- 88 个可下载资源
- 在移动设备和电视上观看
- 结业证书
要求
- 尽管您不必成为 Java 专家，但需要具备 Java 编程的基本知识，因为我们将研究 Java 程序。
- 基本的 Linux 命令
说明
Udemy 中成功举办的 Hadoop Starter Kit 课程的讲师推出了 Hadoop In Real World 课程。本课程专为渴望成为 Hadoop 开发人员的任何人而设计。在本课程中，我们涵盖了每个有抱负的 Hadoop 开发人员必须了解的所有概念，才能在真实世界的 Hadoop 环境中生存。
该课程涵盖了所有必须了解的主题，如 HDFS、MapReduce、YARN、Apache Pig 和 Hive 等，我们深入探索这些概念。我们不会停留在简单的概念上，而是更进一步，涵盖重要和复杂的主题，如文件格式、自定义可写文件、输入/输出格式、故障排除、优化等。
所有概念都得到了有趣的实践项目的支持，例如分析百万首歌曲数据集以找到不太熟悉的歌手和热门歌曲、使用维基百科的页面转储对页面进行排名、在 Facebook 中模拟共同好友功能等等。
此课程面向哪些人：
- 本课程适合任何渴望成为 Hadoop 开发人员的人
- 本课程适合任何想要深入学习和了解 Hadoop 和大数据的人
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