Descrição do Curso
Para processares Big Data, precisas de uma aplicação centralizada que permita enviares e armazenares dados em um banco de dados relacional. Neste curso de Big Data Systems and Analytics, aprenderás sobre sistemas de armazenamento projetados para Big Data como o Hadoop e sua arquitetura, que inclui o Hadoop Distributed File System, MapReduce e diferentes tipos de nós disponíveis.
O Hadoop Distributed File System oferece confiabilidade, escalabilidade e disponibilidade. Com o MapReduce, o Hadoop executa o trabalho com os dados armazenados no Distributed File System e ajuda os usuários a fazer cálculos. O Apache Pig é construído sobre algoritmos MapReduce. Ele ajuda os usuários a criar o programa de análise de dados e analisar grandes conjuntos de dados. Este curso explicará o processo de como executar anyltics de Big Data no Hadoop.
Objectivos de aprendizado:
- Identificar as funções dos algoritmos MapReduce
- Explicar o que é o Hadoop Distributed File System e sua relação com Big Data
- Listar os usos mais comuns do Apache Pig
- Recuperar os nós na Arquitetura HDFS
- Explicar as etapas para criar ficheiros em HDFS
O Que Você Vai Aprender
- Identificar as funções dos algoritmos MapReduce
- Explicar o que é o Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop (HDFS) e sua relação com Big Data
- Listar os usos mais comuns do Apache Pig
- Lembrar dos nós na arquitetura HDFS
- Explicar as etapas para criar arquivos em HDFS
- Descrever como executar análises de Big Data no Hadoop
Principais Conclusões
- O processamento de Big Data requer uma aplicação centralizada que permite enviar e armazenar dados em um banco de dados relacional.
- Hadoop é um sistema de armazenamento projetado para Big Data, com uma arquitetura que inclui o Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop, MapReduce e diferentes tipos de nós disponíveis.
- O Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop fornece confiabilidade, escalabilidade e disponibilidade.
- Com MapReduce, o Hadoop executa trabalhos usando dados armazenados no Sistema de Arquivos Distribuído e ajuda os usuários a fazer computações.
- Apache Pig é construído sobre os algoritmos MapReduce e ajuda os usuários a criar programas de análise de dados e analisar grandes conjuntos de dados.
Perguntas Frequentes
O que este curso abrange?
O curso abrange sistemas de armazenamento projetados para Big Data como Hadoop e sua arquitetura, incluindo o Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop, MapReduce e diferentes tipos de nós disponíveis, bem como Apache Pig e o processo de execução de análises de Big Data no Hadoop.
O que é o Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop e por que é importante para Big Data?
O Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop fornece confiabilidade, escalabilidade e disponibilidade, e o curso explica o que é e sua relação com Big Data.
Para que o Apache Pig é usado de acordo com este curso?
Apache Pig é construído sobre os algoritmos MapReduce e ajuda os usuários a criar programas de análise de dados e analisar grandes conjuntos de dados; o curso também lista seus usos mais comuns.
Quais habilidades vou ganhar com este curso?
Você ganhará habilidades em Big Data, Big Data Analytics, Data Processing Systems, Database Systems, Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop (HDFS) e Oracle Big Data.
Quais tópicos são ensinados nas lições?
As lições incluem Introdução ao Hadoop, Arquitetura do Hadoop, Como Executar Análises de Big Data no Hadoop e HDFS e o Algoritmo MapReduce.
Certificações profissionais e Unidades de Educação Continuada (CEUs)
Professional Development Credits (PDCs): 0.5
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