Spécialisation Hadoop and Spark Fundamentals

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Spécialisation Hadoop and Spark Fundamentals

Get Started With Hadoop and Spark. Core components, tools, installation, and data processing for the Apache Hadoop Big Data ecosystem.

Instructeur : Pearson

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 5 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Install, configure, and operate Hadoop and Spark environments on both single machines and clusters, utilizing tools like Ambari and Zeppelin for effective management and development.
Understand and apply core big data concepts, including HDFS, MapReduce, PySpark, HiveQL, and advanced data ingestion techniques using Flume and Sqoop.
Develop, run, and debug data analytics applications, leveraging higher-level tools and scripting languages to efficiently process and analyze large datasets.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Linux Commands
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Java
Catégorie : Apache Hive
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Linux
Catégorie : C++ (Programming Language)
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Data Integration

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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août 2025

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Spécialisation - série de 3 cours

Gain practical, hands-on experience installing and running Hadoop and Spark on your own desktop or laptop, and progress to managing real-world cluster deployments. Through engaging lessons and interactive examples, you’ll master essential concepts such as HDFS, MapReduce, PySpark, HiveQL, and data ingestion tools, while also learning to leverage user-friendly interfaces like Ambari and Zeppelin to streamline analytics workflows and cluster administration. By the end of this course, you’ll possess the foundational skills and confidence to begin your journey in big data analytics and explore the vast Hadoop ecosystem.

Projet d'apprentissage appliqué

Run Apache Pig, Hive, Flume, Sqoop, Oozie, Spark applications and write basic MapReduce/Spark programs. The steps for easily installing a working Hadoop/Spark system on a desktop/laptop and on a local stand-alone cluster using the powerful Ambari GUI are also included. All software used is open source and freely available.

Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 1

COURS 16 heures

Ce que vous apprendrez

Understand the core concepts of Hadoop, including its architecture, data lake metaphor, and the role of MapReduce and Spark in big data analytics.
Install and configure a full-featured Hadoop and Spark environment on your desktop or laptop using the Hortonworks HDP sandbox.
Navigate and utilize the Hadoop Distributed File System (HDFS), including advanced features like high availability and federation.
Gain hands-on experience running Hadoop and Spark applications, preparing you for real-world data analytics challenges.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Linux Commands

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : File Systems

Catégorie : Data Lakes

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Big Data

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Management

Catégorie : Linux

Catégorie : Distributed Computing

Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 2

COURS 26 heures

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 : Apache Spark

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : PySpark

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Java Programming

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Data Mapping

Catégorie : Big Data

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Debugging

Catégorie : Scripting Languages

Hadoop and Spark Fundamentals: Unit 3

COURS 37 heures

Ce que vous apprendrez

Master advanced data ingestion techniques into Hadoop HDFS, including Hive, Spark, Flume, and Sqoop.
Develop and run interactive Spark applications using the Apache Zeppelin web interface.
Install, monitor, and administer Hadoop clusters with Ambari and essential command-line tools.
Utilize advanced HDFS features such as snapshots and NFS mounts for enhanced data management.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Configuration Management

Catégorie : Relational Databases

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Command-Line Interface

Catégorie : Big Data

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Data Processing

Catégorie : File Systems

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Instructeur

Pearson

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