Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive

Разработчики, аналитики и инженеры данных получают базу для работы с распределенными системами на реальном кластере. Вы освоите архитектуру HDFS, научитесь настраивать MapReduce-вычисления и использовать Hive для обработки массивов информации.

Ключевые темы:

• Устройство распределенных файловых систем и принципы чтения/записи в HDFS.
• Оптимизация Hadoop-задач через партиционирование, комбинирование и использование сложных ключей.
• Архитектура Hive: от трансляции запросов в MapReduce до продвинутых форматов хранения и десериализации.
• Тюнинг операций Join, работа с партиционированием и бакетированием данных для ускорения вычислений.

Курс подходит разработчикам, аналитикам и Data Scientists, которые хотят перейти от локальной обработки данных к работе с Big Data на уровне кластерных технологий.