Fundamentos do Hadoop: Arquitetura e processamento paralelo de Big Data

À medida que as organizações geram volumes sem precedentes de dados, os sistemas tradicionais de armazenamento e processamento ficam aquém do necessário. Você aprenderá como o Hadoop gerencia o armazenamento e a computação, permitindo que você processe terabytes de dados de forma eficiente e confiável, e como você pode usar o Hada para criar um ambiente de computador de nuvem. O que você vai aprender: - Aprenda a arquitetura central do ecossistema Hadoop, incluindo HDFS, MapReduce e YARN - Entenda como o armazenamento distribuído fornece tolerância a falhas e alta disponibilidade - Pratique o design de fluxos de trabalho de processamento paralelo usando o paradigma MapReduce - Configurar e gerenciar a ingestão e o armazenamento de dados dentro de um cluster Hadoop - Explore padrões modernos de integração de dados, incluindo como o Hadoop interage com o Spark e os sistemas de armazenamento em nuvem - Aplique as melhores práticas para gerenciamento de recursos e otimização de consultas em ambientes distribuídos Começando com conceitos fundamentais de big data e terminologia-chave, o curso orienta você através de mecânicas de armazenamento, paradigmas de processamento e alocação de recursos.Você lerá explicações estruturadas e analisará trechos de código prático e configuração para construir um modelo mental sólido de computação distribuída. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas e desenvolvedores de software que são novos para big data, sem experiência prévia com Hadoop ou sistemas distribuídos necessários.Comece a ler hoje para dominar os fundamentos do processamento de big data distribuído com Hadaop.