Ce cours s'adresse aux programmeurs débutants ou aux professionnels qui souhaitent comprendre les principaux outils utilisés pour traiter et analyser les données volumineuses (big data). Sans expérience préalable, vous aurez l'opportunité de travailler sur des exemples pratiques avec les frameworks Hadoop et Spark, deux des plus répandus dans l'industrie. Vous serez à l'aise pour expliquer les composants spécifiques et les processus de base de l'architecture Hadoop, de la pile logicielle et de l'environnement d'exécution. Dans les missions, vous serez guidé dans la façon dont les scientifiques de données appliquent les concepts importants et les techniques telles que Map-Reduce qui sont utilisés pour résoudre les problèmes fondamentaux dans le big data. Vous vous sentirez capable d'avoir des conversations sur le big data et le processus d'analyse des données.
Plate-forme Hadoop et cadre applicatif
Instructeurs : Natasha Balac, Ph.D.
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Inclus avec 
(3,322 avis)
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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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