Fondements du Big Data : Traitement avec Apache Hadoop et Spark

Alors que les organisations génèrent des volumes d'informations massifs, les bases de données traditionnelles peinent à suivre. Ce cours textuel vous présente les concepts essentiels du stockage distribué et du traitement parallèle, vous donnant une voie claire pour comprendre le fonctionnement des systèmes modernes de big data. Vous passerez de l'apprentissage de la terminologie de base à la compréhension de la manière dont les ensembles de données massifs sont gérés et analysés sur des clusters d'ordinateurs. Apprenez à écrire des pipelines de traitement de données, à exécuter des requêtes et à gérer les ressources efficacement. Ce que vous apprendrez : Comprendre l'architecture fondamentale des systèmes distribués, y compris HDFS et MapReduce ; Écrire des applications Spark en utilisant PySpark pour filtrer, agréger et transformer des données à grande échelle ; Interroger efficacement le big data en utilisant Spark SQL pour une analyse structurée ; Appliquer les concepts modernes de data lakehouse pour maintenir la fiabilité et les performances des données ; Configurer et gérer les ressources du cluster en utilisant YARN. Ce cours commence par des définitions essentielles et des aperçus architecturaux avant de vous guider à travers des exemples de code écrits et des pipelines de données conceptuels. Il est conçu spécifiquement pour les débutants, les analystes de données et les futurs ingénieurs de données sans expérience préalable des systèmes distribués. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire une base solide en ingénierie moderne du big data.