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Spezialisierung „Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course“

Master Hadoop & Big Data Ecosystems.

Gain hands-on expertise in Hadoop, Hive, Pig, and NoSQL to manage and optimize big data systems.

Dozent: EDUCBA

Bei Mehr erfahren enthalten

5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

Configure and manage Hadoop clusters, execute MapReduce jobs, and validate system performance.
Design and optimize data workflows using Hive, Pig, and NoSQL databases for large-scale analytics.
Integrate multiple Big Data tools to build scalable, fault-tolerant, and intelligent data processing systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Big Data
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Data Processing
Kategorie: SQL
Kategorie: Databases
Kategorie: Data Engineering
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: File Systems
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Database Development

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: NoSQL
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Apache Mahout
Kategorie: Apache Hadoop

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

This specialization provides a complete learning pathway to master Hadoop and the Big Data ecosystem. Learners will explore HDFS architecture, implement MapReduce programs, design Hive queries, and optimize data processing with Pig and NoSQL databases. Through real-world examples and integrated tools such as Cloudera, Oozie, and Mahout, learners gain practical expertise in distributed data management, scalable analytics, and workflow automation. By the end, participants will be equipped to analyze, design, and deploy end-to-end Big Data solutions in enterprise environments.

Übungsprojekt

Throughout this specialization, learners will complete multiple hands-on projects, including Hadoop cluster configuration, custom MapReduce job design, Hive data warehousing, and Pig scripting for large-scale analytics. They will also develop real-world data pipelines integrating NoSQL, Oozie, and Storm to simulate enterprise-grade Big Data workflows.

Hadoop: Analyze, Configure & Manage Big Data

KURS 1, 17 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain Big Data challenges, Hadoop architecture, and HDFS write and read processes.
Configure Hadoop clusters, core files, SSH access, rack awareness, and HDFS components.
Execute MapReduce jobs and manage HDFS operations, cluster health, safe mode, checkpointing, and DataNodes.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Big Data

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Java

Kategorie: File Systems

Kategorie: System Configuration

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Storage

Kategorie: File Management

Kategorie: File I/O

Kategorie: Computing Platforms

Kategorie: Metadata Management

Kategorie: Systems Administration

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Linux Commands

MapReduce with Hadoop: Analyze, Design & Deploy

KURS 2, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

Design and execute MapReduce jobs using sorting, partitioners, combiners, and Hadoop commands.
Process ratings, weblogs, text, and social graph datasets using MapReduce, Pig, and Java.
Deploy, test, and validate Hadoop applications on Cloudera Local Host using JAR-based execution.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Social Network Analysis

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Design

Kategorie: Analytics

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Analysis

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Application Deployment

Kategorie: Advanced Analytics

Kategorie: Java

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Java Programming

Apache Hive: Design, Query & Optimize Big Data

KURS 3, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

Create and manage Hive databases and tables using HiveQL for large-scale data processing.
Apply partitions, bucketing, joins, SerDe, functions, and views to transform and organize big data.
Optimize Hive queries using indexing, compression, execution plans, sampling, and performance configurations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Hive

Kategorie: Data Management

Kategorie: Query Languages

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Data Storage

Kategorie: Database Management

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Big Data

Kategorie: SQL

Kategorie: Data Warehousing

Kategorie: Data Engineering

Kategorie: Database Development

Kategorie: Extensible Markup Language (XML)

Apache Pig: Analyze, Transform & Optimize Data

KURS 4, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain Apache Pig concepts, execution modes, data types, and its role within the Hadoop ecosystem.
Apply Pig Latin operators and functions to integrate, filter, transform, and analyze large datasets.
Develop, debug, and extend Pig workflows using HDFS, EXPLAIN, custom UDFs, and Piggy Bank libraries.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Scripting

Kategorie: Debugging

Kategorie: Apache

Kategorie: Data Import/Export

Kategorie: Open Source Technology

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Query Languages

Kategorie: Apache Hive

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Store

Kategorie: Program Development

Kategorie: Data-oriented programming

NoSQL Databases: Analyze & Implement Scalable Systems

KURS 5, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

Analyze NoSQL features, data types, versioning, and ACID and BASE consistency models.
Design and schedule big data workflows using Apache Oozie actions, control nodes, and coordinators.
Build real-time Storm topologies and apply Apache Mahout for recommendations, classification, and clustering.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scalability

Kategorie: Apache Mahout

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Big Data

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Classification Algorithms

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: NoSQL

Kategorie: Databases

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Database Theory

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Apache Hive

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Dozent

EDUCBA

1.772 Kurse447.344 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen

The specialization is designed to be completed in approximately 20 to 21 weeks, requiring an average commitment of 3 to 4 hours per week. This flexible pacing allows learners to progress steadily through the core modules covering Hadoop architecture, MapReduce programming, Hive and Pig optimization, and NoSQL database implementation. The structured timeline ensures sufficient time for hands-on projects, practical exercises, and concept reinforcement—enabling participants to confidently apply their Big Data skills in real-world, enterprise-level environments.

A foundational understanding of programming concepts (preferably Java), familiarity with Linux command-line operations, and basic knowledge of data processing or database systems will be beneficial. However, all essential Big Data and Hadoop fundamentals are covered progressively, making it suitable for motivated beginners as well.

Yes, it is strongly recommended to take the courses in sequence, as each course builds upon the previous one. The specialization starts with core Hadoop and Big Data concepts, advances through MapReduce programming and Hive/Pig data management, and culminates with NoSQL and distributed system applications. Following the suggested order ensures a smooth, cumulative learning experience.

Upon completing this specialization, learners will be able to design, deploy, and manage large-scale Big Data solutions using the Hadoop ecosystem. They will have the skills to configure Hadoop clusters, develop and optimize MapReduce jobs, perform advanced analytics using Hive and Pig, and implement scalable architectures with NoSQL databases, Oozie, and Mahout. Graduates will be prepared for roles such as Big Data Engineer, Hadoop Developer, or Data Systems Administrator in enterprise environments.