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Spezialisierung für Big Data Processing Using Hadoop

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Spezialisierung für Big Data Processing Using Hadoop

Master Big Data Processing with Hadoop. Gain hands-on experience with Hadoop tools and techniques to efficiently process, analyze, and manage big data in real-world applications.

Dozent: Karthik Shyamsunder

Bei Coursera Plus enthalten

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate bei 5 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Gain expertise in Hadoop ecosystem components like HDFS, YARN, and MapReduce for big data processing and management across various tasks.
Learn to set up, configure, and utilize tools like Hive, Pig, HBase, and Spark for efficient data analysis, processing, and real-time management.
Develop advanced programming techniques for MapReduce, optimization methods, and parallelism strategies to handle large-scale data sets effectively.
Understand the architecture and functionality of Hadoop and its components, applying them to solve complex data challenges in real-world scenarios.

Überblick

The specialization "Big Data Processing Using Hadoop" is intended for post-graduate students seeking to develop advanced skills in big data processing and management using the Hadoop ecosystem. Through four detailed courses, you will explore key technologies such as HDFS, MapReduce, and advanced data analysis tools like Hive, Pig, HBase, and Apache Spark. You’ll learn how to set up, configure, and optimize these tools to process, manage, and analyze large-scale datasets. The program covers fundamental concepts such as YARN and MapReduce architecture, and progresses to practical applications such as Hive query execution, Pig scripting, NoSQL management with HBase, and high-performance data processing with Spark.

By the end of the specialization, you will be capable of designing and deploying big data solutions, optimizing workflows, and leveraging the power of Hadoop to address real-world challenges. This specialization prepares you for roles such as Data Engineer, Big Data Analyst, or Hadoop Developer, making you a highly competitive candidate in the fast-growing big data field, ready to drive innovations in industries such as data science, business analytics, and machine learning.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch

45 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

The specialization “Big Data Processing Using Hadoop” equips postgraduate students with in-depth knowledge of big data technologies through self-reflective readings and theoretical exploration. Covering essential tools like HDFS, MapReduce, Hive, Pig, HBase, and Apache Spark, the program delves into concepts such as YARN architecture, query optimization, NoSQL data management, and high-performance computing. Learners will critically analyze the implementation of these technologies, reflecting on their applications in solving real-world big data challenges. By the end of the program, students will be prepared for roles like Data Engineer, Big Data Analyst, or Hadoop Developer, driving innovations in data science and analytics.

Big Data and Hadoop Foundations and Setup

KURS 114 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Define Big Data, explore its relevance in analytics and data science, and understand trends shaping modern data processing technologies.
Examine Hadoop architecture, its ecosystem, and subprojects, distinguishing distributions and their roles in Big Data solutions.
Acquire practical skills to install, configure, and run Hadoop on a Linux virtual machine, enabling effective Big Data processing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Apache Hadoop, Distributed Computing, Big Data, Linux, Analytics, Data Infrastructure, Data Science, Software Installation, Scalability, Data Processing und System Configuration

HDFS Architecture and Programming

KURS 214 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Understand HDFS architecture, components, and how it ensures scalability and availability for big data processing.
Learn to configure Hadoop for Java programming and perform file CRUD operations using HDFS APIs.
Master advanced HDFS programming concepts like compression, serialization, and working with specialized file structures like Sequence and Map files.

Kompetenzen, die Sie erwerben

File Systems, Apache Hadoop, Data Storage, Distributed Computing, Scalability, Java, Data Structures, Infrastructure Architecture, Data Processing, Systems Architecture, Big Data, Development Environment und File Management

YARN MapReduce Architecture and Advanced Programming

KURS 317 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Learn the fundamentals of YARN and MapReduce architectures, including how they work together to process large-scale data efficiently.
Understand and implement Mapper and Reducer parallelism in MapReduce jobs to improve data processing efficiency and scalability.
Apply optimization techniques such as combiners, partitioners, and compression to enhance the performance and I/O operations of MapReduce jobs.
Explore advanced concepts like multithreading, speculative execution, input/output formats, and how to avoid common MapReduce anti-patterns.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Distributed Computing, Data Processing, Apache Hadoop, System Configuration, Software Architecture, Performance Tuning, Scalability, Big Data und Java

Data Analysis Using Hadoop Tools

KURS 423 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Learn to set up and configure Hive, Pig, HBase, and Spark for efficient big data analysis and processing within the Hadoop ecosystem.
Master Hive’s SQL-like queries for data retrieval, management, and optimization using partitions and joins to enhance query performance.
Understand Pig Latin for scripting data transformations, including the use of operators like join and debug to process large datasets effectively.
Gain expertise in NoSQL databases with HBase for real-time read/write operations, and use Spark’s core programming model for fast data processing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Query Languages, Data Transformation, Apache Hadoop, Apache Hive, NoSQL, Data Processing, Apache Spark, Big Data, Data Manipulation, Scripting Languages, Data Management und SQL

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozent

Karthik Shyamsunder

Johns Hopkins University

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von

Johns Hopkins University

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Häufig gestellte Fragen

The specialization is designed to be completed at your own pace, but on average, it is expected to take approximately 3 months to finish if you dedicate around 5 hours per week. However, as it is self-paced, you have the flexibility to adjust your learning schedule based on your availability and progress.

You are encouraged to take the courses in the recommended sequence to ensure a smoother learning experience, as each course builds on the knowledge and skills developed in the previous ones. However, you are not required to follow a specific order, and you can take the courses in the order that best suits your needs and prior knowledge.

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.