Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.
Explore la localisation des données dans la planification des décisions pour les plates-formes multi-locataires et discute de l'architecture d'Hadoop, des optimisations du moteur d'exécution et des stratégies de tolérance aux pannes.
Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.
Explore les modèles d'exécution de Hadoop, la tolérance aux défauts, la localisation des données et la programmation, soulignant les limites de MapReduce et d'autres cadres de traitement distribué.
Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Explore les défis à relever pour réduire au minimum le temps d'achèvement de l'emploi dans l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur l'impact des données biaisées et le traitement efficace.
Présente le modèle de programmation MapReduce pour l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur sa vision et ses mécanismes de sous-développement.
Couvre l'intégration du stockage de données évolutives et de la carte réduisent le traitement à l'aide de Hadoop, y compris HDFS, Hive, Parquet, ORC, Spark et HBase.
Déplacez-vous dans les techniques avancées d'optimisation Spark, en mettant l'accent sur la partition des données, les opérations de shuffle et la gestion de la mémoire.
Explore les techniques d'indexation, les fichiers inversés, les modèles map-reduce et l'utilisation de trie pour une récupération d'informations efficace.
