Dasar-dasar Big Data: Hadoop, Apache Spark, dan MapReduce

Seiring organisasi menghasilkan volume data yang sangat besar setiap detik, database tradisional dan sistem pemrosesan kesulitan untuk mengimbanginya. Memahami cara menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam skala besar adalah keterampilan penting bagi pengembang modern dan profesional data. Kursus berbasis teks ini memandu Anda dari konsep fundamental Big Data hingga merancang dan mengkueri sistem terdistribusi. Anda akan belajar cara beralih dari pemrosesan mesin tunggal ke arsitektur terdistribusi, menguasai kerangka kerja inti yang mendukung pipeline data modern. Apa yang akan Anda pelajari: - Pahami dimensi inti Big Data dan bagaimana sistem penyimpanan terdistribusi seperti HDFS mengelola kumpulan data masif. - Tulis program MapReduce untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur skala besar. - Kueri dan transformasi data secara efisien menggunakan Pig dan database SQL relasional. - Bangun pipeline data dalam memori yang cepat dengan Apache Spark menggunakan API RDD dan DataFrame modern. - Jelajahi konsep data lakehouse modern dan integrasi penyimpanan cloud untuk arsitektur data yang dapat diskalakan. - Konfigurasi dan optimalkan sumber daya cluster menggunakan YARN untuk memastikan eksekusi job yang efisien. Anda akan mulai dengan menjelajahi terminologi Big Data fundamental dan arsitektur sistem terdistribusi. Dari sana, Anda akan melanjutkan melalui latihan tertulis praktis yang mendemonstrasikan cara menulis kueri, memproses aliran data, dan mengorkestrasi alur kerja data yang kompleks. Kursus ini dirancang untuk pengembang pemula, calon insinyur data, dan administrator database yang ingin membangun fondasi yang kuat dalam komputasi terdistribusi tanpa pengalaman Big Data sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membuka potensi pemrosesan data skala besar dan tingkatkan keterampilan rekayasa Anda.