本课程适合希望了解用于处理和分析大数据的核心工具的程序员新手或商务人士。在没有任何经验的情况下,您将有机会通过 Hadoop 和 Spark 框架(业内最常见的两种框架)的实践案例进行学习。您将能够自如地解释 Hadoop 架构、软件栈和执行环境的具体组件和基本流程。 在作业中,您将了解数据科学家如何应用 Map-Reduce 等重要概念和技术来解决大数据中的基本问题。 您将感到有能力就大数据和数据分析过程进行对话。


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11 项作业
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该课程共有5个模块
欢迎来到大数据平台课程的第一个模块。本第一模块将深入介绍大数据热潮、其技术机遇和挑战。 我们将深入探讨 Hadoop 堆栈以及与大数据解决方案相关的工具和技术。
涵盖的内容
7个视频4篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将详细介绍 Hadoop 协议栈,包括基本的 HDFS 组件、应用程序执行框架、语言和服务。
涵盖的内容
10个视频6篇阅读材料3个作业
在本模块中,我们将详细了解 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)。我们将介绍 HDFS 的主要设计目标、了解 HDFS 的读/写过程、可用于控制 HDFS 性能和健壮性的主要配置参数,并概述在 HDFS 上访问数据的不同方式。
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料3个作业
本模块将介绍 Map/Reduce 概念和实践。 您将了解 Map/Reduce 的基本思想,学习如何在 map/reduce 框架中设计、实现和执行任务。您还将学习 map/reduce 的权衡,以及如何激励其他工具。
涵盖的内容
9个视频3篇阅读材料1个作业2个编程作业
欢迎来到模块 5,Spark 简介,本周我们将重点介绍 Apache Spark 集群计算框架,它是 Hadoop MapReduce 在大数据领域的重要竞争者。 由于采用了内存缓存,Spark 比 Hadoop MapReduce 具有极大的性能优势,尤其是在迭代算法方面。此外,Spark 还为数据科学家提供了一种更简便的方法,让他们可以用 Python 和 Scala 编写分析管道,甚至提供交互式外壳来实时处理数据。
涵盖的内容
10个视频4篇阅读材料3个作业2个编程作业
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学生评论
3,325 条评论
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已于 Dec 18, 2016审阅
Curso excepcional, a minha unica recomendacao e que ele passe uma bagagem um pouco maior de spark, para facilitar o entendimento e resolucao dos exercicios finais.
已于 Jan 18, 2017审阅
This is a great introductory course for entry level Hadoop learner. I hope more content can be added into this course. This course overlaps with other big data courses offered by USDC.
已于 Aug 4, 2017审阅
Course is very much helpful to enhance knowledge as it is designed based on concepts and hands on exercise. So one just can not complete without proper understanding.
常见问题
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