Maîtrisez le traitement distribué des données avec Hadoop et MapReduce grâce à un parcours structuré allant des concepts fondamentaux aux applications avancées. Vous commencerez par découvrir le tri clé-valeur, les clés composites, le partitionnement, les commandes Hadoop, le comptage de mots, les combinateurs et l’intégration d’ensembles de données réels.

Au fur et à mesure de votre progression, vous développerez et exécuterez des tâches MapReduce pour l’analyse des notes attribuées aux films et des indicateurs basés sur les utilisateurs, vous étudierez l’architecture YARN et les fonctionnalités de NodeManager, et vous soumettrez des tâches basées sur des fichiers JAR sur des clusters Hadoop. Vous étendrez ensuite le comptage de mots, traiterez des journaux structurés, utiliserez des scripts Pig pour des transformations de données complexes, personnaliserez des classes Java et créerez des index inversés pour la recherche de documents. Enfin, vous travaillerez sur l’exécution locale de MapReduce, les SequenceFiles, l’analyse de blogs, l’analyse en plusieurs étapes, l’indexation et les ensembles de données de graphes sociaux. Vous déployerez et testerez des tâches Hadoop sur Cloudera Local Host et consoliderez vos compétences à travers des projets finaux et des exercices pratiques. Conçu pour les débutants souhaitant acquérir des bases et les apprenants de niveau intermédiaire désireux d’approfondir leurs compétences en programmation MapReduce, ce cours combine de manière unique des démonstrations étape par étape, des ensembles de données appliqués et des exercices pratiques basés sur des projets. Inscrivez-vous pour acquérir une expérience pratique dans la conception, l’exécution, la validation et le déploiement de workflows de traitement de données évolutifs au sein de l’écosystème Hadoop.