University of California San Diego
Plate-forme Hadoop et cadre applicatif
University of California San Diego

Plate-forme Hadoop et cadre applicatif

Natasha Balac, Ph.D.
Paul Rodriguez
Andrea Zonca

Instructeurs : Natasha Balac, Ph.D.

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3 semaines à 8 heures par semaine
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83%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Mapreduce
  • Catégorie : Apache Spark

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Il y a 5 modules dans ce cours

Bienvenue dans le premier module du cours Big Data Platform. Ce premier module vous donnera un aperçu de l'engouement pour le Big Data, de ses technologies, de ses opportunités et de ses défis. Nous approfondirons la pile Hadoop et les outils et technologies associés aux solutions Big Data.

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir

Dans ce module, nous examinerons en détail la pile Hadoop, depuis les composants de base HDFS jusqu'aux cadres d'exécution des applications, en passant par les langages et les services.

Inclus

10 vidéos6 lectures3 devoirs

Dans ce module, nous allons examiner en détail le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS). Nous couvrirons les principaux objectifs de conception de HDFS, comprendrons le processus de lecture/écriture sur HDFS, les principaux paramètres de configuration qui peuvent être réglés pour contrôler la performance et la robustesse de HDFS, et nous aurons un aperçu des différentes façons dont vous pouvez accéder aux données sur HDFS.

Inclus

9 vidéos5 lectures3 devoirs

Ce module présente les concepts et la pratique de Map/Reduce. Vous découvrirez l'idée générale de Map/Reduce et vous apprendrez à concevoir, implémenter et exécuter des tâches dans le cadre de Map/Reduce. Vous apprendrez également les compromis dans map/reduce et comment cela motive d'autres outils.

Inclus

9 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation

Bienvenue au module 5, Introduction à Spark, cette semaine nous allons nous concentrer sur le cadre de calcul en cluster Apache Spark, un concurrent important de Hadoop MapReduce dans l'arène du Big Data. Spark offre de grands avantages en termes de performances par rapport à Hadoop MapReduce, en particulier pour les algorithmes itératifs, grâce à la mise en cache en mémoire. De plus, Spark permet aux scientifiques de données d'écrire plus facilement leur pipeline d'analyse en Python et Scala, et fournit même des shells interactifs pour jouer en direct avec les données.

Inclus

10 vidéos4 lectures3 devoirs2 devoirs de programmation

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
3.8 (93 évaluations)
Natasha Balac, Ph.D.
University of California San Diego
4 Cours216 353 apprenants
Paul Rodriguez
University of California San Diego
3 Cours183 015 apprenants

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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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GM
5

Révisé le 31 janv. 2016

BM
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Révisé le 1 mars 2016

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Révisé le 26 oct. 2017

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