Grundlagen von Big Data: Verarbeitung mit Apache Hadoop und Spark

In diesem textbasierten Kurs lernen Sie die wesentlichen Konzepte der verteilten Speicherung und parallelen Verarbeitung kennen und erhalten einen klaren Weg zum Verständnis der Funktionsweise moderner Big Data-Systeme.Dieser Kurs ist für alle, die sich mit der Datenbankentwicklung beschäftigen, geeignet. Sie lernen, wie Sie Datenverarbeitungs-Pipelines schreiben, Abfragen ausführen und Ressourcen effizient verwalten, um die Datenverwaltung und -analyse in Ihrem Unternehmen zu verbessern. Was Sie lernen: Verstehen Sie die grundlegende Architektur verteilter Systeme, einschließlich HDFS und MapReduce; Schreiben Sie Spark-Anwendungen mit PySpark, um große Daten zu filtern, zu aggregieren und zu transformieren; Effiziente Abfrage von Big Data mit Spark SQL für strukturierte Analysen; Anwenden moderner Daten-Lakehouse-Konzepte, um die Datenzuverlässigkeit und -integrität zu gewährleisten. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Architekturübersichten, bevor Sie durch schriftliche Codebeispiele und konzeptionelle Datenpipelines geführt werden.Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegendsten Aspekte der Datenverarbeitung und -verwaltung. Es wurde speziell für Anfänger, Datenanalysten und aufstrebende Dateningenieure ohne Vorkenntnisse in verteilten Systemen entwickelt.Lesen Sie noch heute, um eine solide Grundlage für modernes Big Data Engineering zu schaffen.