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Hadoop和大數據項目 – 通過構建應用程序學習

學習開發專業項目的大數據技術的實用課程

通過這項實用課程發現大數據及其技術的世界。它加深了Hadoop生態系統，並探討瞭如何使用這些技術來解決各個行業的現實問題。加入我們的這一激動人心的旅程，並在大數據快速發展中發展最先進的技能。

課程概述

本課程涵蓋了Hadoop生態系統中廣泛的主題，使您可以全面了解大數據技術。通過從事專業項目，您不僅可以學習Hadoop及其相關技術的複雜性，而且還將看到它們如何應用於全球公司的真實世界情景。

課程突出顯示

在整個課程中，您將專注於以下關鍵領域：

1.在現有數據中增加價值：了解如何將MAPREDUCE等技術應用於分組問題。開發一個專注於使用MapReduce刪除大數據集的重複或等效值的項目。

Hadoop和NOQL數據分析：通過分析Python流，用Apache Pig提取關鍵字，映射到HDFS並使用Node.js查看數據來探索Twitter數據世界。
3.使用紗線和Zookeeper的Kafka流媒體：使用Python設置Twitter流，為生產者和消費者使用Java Code創建Kafka流，以及使用Apache Samza植入Java代碼。

4.使用Apache Kafka和Apache Storm進行實時流動處理：開發一個專注於使用Kafka和Apache Storm在Twitter流上的項目，在這兩種技術方面都具有實踐經驗。

5.使用Apache Sqoop和Apache Solr的健康行業的大數據應用程序：為美國退伍軍人事務部使用的健康數據字典配置關係方案。展示潛在的技術和概念框架，並展示如何成功地執行Hadoop/Hive堆。

6.使用Apache Flume和Apache Hcatalog通過分佈式Hadoop文件系統收集和分析日誌：使用Apache Flume和Apache Hcatalog映射真實的時間日誌流到HDFS。使用Python模塊運行分析查詢。

7.使用Hadoop預測分析的數據科學：使用MapReduce創建結構化數據，用豬繪製Python的HDFS數據並執行Python機器學習物流回歸。使用Python模塊進行回歸和監督培訓矩陣。

8.用Apache Spark在紗線上的視覺分析：用MapReduce創建結構化數據，將HDFS數據與Spark和Spark和Spark DataFrames和RDDS映射到Python數據結構。在Python中表演視圖。

9.客戶360願景，電子商務的大數據分析：使用“ Datameer”電子商務工具來執行與Twitter感受和流程分析相關的分析查詢。

10.加入所有內容：使用Amazon彈性地圖減少的大數據：在AWS MapReduce群集上運行分組代碼。使用AWS SDK Java創建一個具有相同屬性的任務群集。

課程的好處

本課程完成後，您將有信心在Hadoop技術家族中構建多個系統。該課程提供完整的源代碼和完全操作的虛擬機，使您可以快速開始從事項目，而不會浪費時間進行系統配置。英文字幕也可以更好地理解。加入我們，進入大數據界的激動人心的旅程！

您將學到什麼

了解Hadoop生態系統和相關技術
學習解決現實世界問題的概念
與Hadoop的最新更改保持最新狀態
使用提供的代碼示例來創建自己的大數據服務
專門為本課程設計的訪問純淨功能VM。