(Inggris) Hadoop Foundations: Architecture and Parallel Big Data Processing

Ketika organisasi menghasilkan volume data yang sangat besar, sistem penyimpanan dan pemrosesan data tradisional tidak lagi cukup. Mengerti cara menyimpan dan menganalisis data yang besar di seluruh cluster yang tersebar adalah keterampilan yang penting bagi para profesional data modern. Kursus hanya-teks ini memandu Anda dari Hadoop pemula untuk memahami sistem terdistribusi dengan percaya diri. Anda akan belajar bagaimana Hadoup mengelola penyimpanan dan komputasi, memungkinkan Anda untuk memproses terabita data secara efisien dan andal. Apa yang akan kau pelajari: - Belajar arsitektur inti ekosistem Hadoop, termasuk HDFS, MapReduce, dan YARN - Mengerti bagaimana penyimpanan terdistribusi menyediakan toleransi kesalahan dan ketersediaan tinggi - Praktik merancang workflow pemrosesan paralel menggunakan paradigma MapReduce - Konfigurasi dan mengelola pengambilan dan penyimpanan data dalam cluster Hadoop - Mengeksplorasi pola integrasi data modern, termasuk bagaimana Hadoop berinteraksi dengan Spark dan sistem penyimpanan awan - Terapkan praktik terbaik untuk manajemen sumber daya dan optimasi query dalam lingkungan terdistribusi Mulai dari konsep dasar big data dan terminologi kunci, kursus ini akan memandu Anda melalui mekanik penyimpanan, paradigma pemrosesan, dan alokasi sumber daya. Anda akan membaca penjelasan terstruktur dan menganalisis kode praktis dan potongan konfigurasi untuk membangun model mental yang kuat dari komputasi terdistribusi. Kursus ini dirancang untuk insinyur data, analis, dan pengembang perangkat lunak yang baru mengenal big data, tanpa pengalaman sebelumnya dengan Hadoop atau sistem terdistribusi yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk menguasai dasar-dasar pemrosesan data besar terdistribusikan dengan Hadaop.