Erwerben Sie praktische Kenntnisse in der Big-Data-Analyse, indem Sie reale YouTube-Metadaten mit Hadoop, MapReduce, Apache Pig und Apache Hive auswerten. Zunächst bereiten Sie Rohdatensätze von YouTube vor und strukturieren diese, setzen sich mit den Grundlagen von Big Data auseinander und wenden MapReduce-Jobs an, um Muster und hoch bewertete Videos zu identifizieren.
Hadoop-Projekte: MapReduce, Pig und Hive anwenden
Hadoop-Projekte: MapReduce, Pig und Hive anwenden
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Hadoop Big Data Analytics & Projects Mastery“
Dozent: EDUCBA
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7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Aufbereitung und Strukturierung von YouTube-Rohmetadaten für die Analyse mithilfe von Hadoop und HDFS.
Wenden Sie MapReduce- und Pig-Latin-Skripte an, um große YouTube-Datensätze zu verarbeiten, umzuwandeln und zu analysieren.
Erstellen Sie Hive-Tabellen und führen Sie HiveQL-Abfragen durch, um die am besten bewerteten und meistgesehenen Videos zu ermitteln.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Skriptsprachen
- Kategorie: Analyse sozialer Medien
- Kategorie: Projektdurchführung
- Kategorie: Skripting
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Software zur Datenanalyse
- Kategorie: Gestaltung
- Kategorie: Große Daten
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: Apache Hive
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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