Analyse de données massives avec Hive, Pig et MapReduce

Le traitement d'ensembles de données massifs nécessite des outils spécialisés qui peuvent évoluer. Hive, Pig et MapReduce constituent l'épine dorsale de l'architecture classique des données massives, permettant l'interrogation structurée et le traitement des données à grande échelle. Ce cours textuel vous guide, de novice en données massives à la structuration confiante des bases de données, à l'écriture de scripts de transformation de données et à la compréhension du modèle d'exécution des systèmes distribués. Vous apprendrez à optimiser les performances des requêtes et à gérer les formats de fichiers modernes comme Parquet et ORC. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture centrale de l'écosystème Hadoop, HDFS et les flux d'exécution MapReduce. - Concevoir et gérer des bases de données Hive, des tables externes et des ensembles de données partitionnés pour des performances optimisées. - Écrire des scripts Pig Latin pour transformer, filtrer et analyser des données non structurées et semi-structurées. - Interroger des types de données complexes et intégrer des formats de stockage colonnaires modernes comme Parquet et ORC. - Appliquer les meilleures pratiques pour la sérialisation des données, la conception de schémas et l'optimisation des performances dans les pipelines de données massives. Vous commencerez par les concepts essentiels des données massives et les définitions d'architecture avant de passer à l'écriture de requêtes pratiques, au développement de scripts et à la conception de bases de données. Ce cours est conçu pour les débutants intéressés par l'ingénierie des données et l'analyse des données massives, sans expérience préalable de Hadoop requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour bâtir votre base en traitement de données massives.