This course introduces the fundamentals of modern data processing for data engineers, analysts, and IT professionals. You will learn the basics of Hadoop MapReduce, including how it works, how to compile and run Java MapReduce programs, and how to debug and extend them using other languages. The course includes practical exercises such as word counts across multiple files, log file analysis, and large-scale text processing with datasets like Wikipedia. You will also cover advanced MapReduce features and use tools like Yarn and the Job Browser. The course then covers higher-level tools such as Apache Pig and Hive QL for managing data workflows and running SQL-like queries. Finally, you will work with Apache Spark and PySpark to gain experience with modern data analytics platforms. By the end of the course, you will have practical skills to work with big data in various environments.
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Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 2
Ce cours fait partie de Spécialisation Hadoop and Spark Fundamentals
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Understand and implement Hadoop MapReduce for distributed data processing, including compiling, running, and debugging applications.
Apply advanced MapReduce techniques to real-world scenarios such as log analysis and large-scale text processing.
Utilize higher-level tools like Apache Pig and Hive QL to streamline data workflows and perform complex queries.
Gain hands-on experience with Apache Spark and PySpark for modern, scalable data analytics.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Java Programming
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Mapping
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Scripting Languages
Détails à connaître
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août 2025
4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a un module dans ce cours
This module introduces the core components of big data processing with Hadoop and Spark. It covers the fundamentals of Hadoop MapReduce, including its operation, programming, and debugging, followed by practical examples such as word count, log analysis, and benchmarking. The module then explores higher-level tools like Apache Pig and Hive for simplified data processing. Finally, it introduces Apache Spark and its Python interface, PySpark, highlighting Spark’s growing role in data analytics.
Inclus
20 vidéos4 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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Foire Aux Questions
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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
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