This course is for novice programmers or business people who would like to understand the core tools used to wrangle and analyze big data. With no prior experience, you will have the opportunity to walk through hands-on examples with Hadoop and Spark frameworks, two of the most common in the industry. You will be comfortable explaining the specific components and basic processes of the Hadoop architecture, software stack, and execution environment. In the assignments you will be guided in how data scientists apply the important concepts and techniques such as Map-Reduce that are used to solve fundamental problems in big data. You'll feel empowered to have conversations about big data and the data analysis process.
Hadoop Platform and Application Framework
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Hadoop Platform and Application Framework
Dozenten: Natasha Balac, Ph.D.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Mapreduce
- Kategorie: Apache Spark
Wichtige Details
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11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Welcome to the first module of the Big Data Platform course. This first module will provide insight into Big Data Hype, its technologies opportunities and challenges. We will take a deeper look into the Hadoop stack and tool and technologies associated with Big Data solutions.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In this module we will take a detailed look at the Hadoop stack ranging from the basic HDFS components, to application execution frameworks, and languages, services.
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
In this module we will take a detailed look at the Hadoop Distributed File System (HDFS). We will cover the main design goals of HDFS, understand the read/write process to HDFS, the main configuration parameters that can be tuned to control HDFS performance and robustness, and get an overview of the different ways you can access data on HDFS.
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9 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
This module will introduce Map/Reduce concepts and practice. You will learn about the big idea of Map/Reduce and you will learn how to design, implement, and execute tasks in the map/reduce framework. You will also learn the trade-offs in map/reduce and how that motivates other tools.
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9 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Welcome to module 5, Introduction to Spark, this week we will focus on the Apache Spark cluster computing framework, an important contender of Hadoop MapReduce in the Big Data Arena. Spark provides great performance advantages over Hadoop MapReduce,especially for iterative algorithms, thanks to in-memory caching. Also, gives Data Scientists an easier way to write their analysis pipeline in Python and Scala,even providing interactive shells to play live with data.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Programmieraufgaben
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of California San Diego
Alibaba Cloud Academy
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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MT
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Geprüft am 5. Okt. 2016
BM
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Geprüft am 1. März 2016
JF
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Geprüft am 29. März 2016
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Häufig gestellte Fragen
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