Rekayasa Data dan belajar Hadoop dengan MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra, Kafka + lebih banyak lagi!
Apa yang akan Anda pelajari?
-
Rancang sistem terdistribusi yang mengelola “data besar” menggunakan Hadoop dan teknologi rekayasa data terkait.
-
Gunakan HDFS dan MapReduce untuk menyimpan dan menganalisis data dalam skala besar.
-
Gunakan Pig dan Spark untuk membuat skrip guna memproses data pada kluster Hadoop dengan cara yang lebih kompleks.
-
Analisis data relasional menggunakan Hive dan MySQL
-
Analisis data non-relasional menggunakan HBase, Cassandra, dan MongoDB
-
Kueri data secara interaktif dengan Bor, Phoenix, dan Presto
-
Pilih teknologi penyimpanan data yang sesuai untuk aplikasi Anda
-
Pahami bagaimana cluster Hadoop dikelola oleh YARN, Tez, Mesos, Zookeeper, Zeppelin, Hue, dan Oozie.
-
Publikasikan data ke cluster Hadoop Anda menggunakan Kafka, Sqoop, dan Flume
-
Konsumsi data streaming menggunakan Spark Streaming, Flink, dan Storm
Persyaratan
-
Anda akan memerlukan akses ke PC berbasis x86 yang menjalankan Windows 64-bit, MacOS, atau Linux dengan koneksi Internet dan setidaknya 8GB gratis (tidak total) RAM, jika Anda ingin berpartisipasi dalam aktivitas langsung dan latihan. Jika PC Anda tidak memenuhi persyaratan ini atau Anda hanya memiliki Mac berbasis M1, Anda masih dapat mengikuti kursus tanpa melakukan aktivitas langsung.
-
Beberapa aktivitas akan memerlukan beberapa pengalaman pemrograman sebelumnya, lebih disukai dengan Python atau Scala.
-
Keakraban dasar dengan baris perintah Linux akan sangat membantu.
Keterangan
Dunia Hadoop dan “Big Data” dapat mengintimidasi – ratusan teknologi berbeda dengan nama samar membentuk ekosistem Hadoop. Dengan materi Hadoop ini, Anda tidak hanya akan memahami apa sistem itu dan bagaimana mereka cocok bersama – tetapi Anda akan langsung mempelajari cara menggunakannya untuk memecahkan masalah bisnis nyata!
Pelajari dan kuasai teknologi paling populer dalam kursus ini, Kami akan melampaui Hadoop itu sendiri, dan menyelami semua jenis sistem terdistribusi yang mungkin perlu Anda integrasikan.
