Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL

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Ian Cook +1 weiterer Dozent

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Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

Über diesen Kurs

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In this course, you'll learn how to manage big datasets, how to load them into clusters and cloud storage, and how to apply structure to the data so that you can run queries on it using distributed SQL engines like Apache Hive and Apache Impala. You’ll learn how to choose the right data types, storage systems, and file formats based on which tools you’ll use and what performance you need.
By the end of the course, you will be able to
• use different tools to browse existing databases and tables in big data systems;
• use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage;
• create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala; and
• describe and choose among different data types and file formats for big data systems.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work)
• 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work)
• 8 GB RAM or more
• 25GB free disk space or more
• Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled;
on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS)
• For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

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Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL

Stufe „Anfänger“

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Use different tools to browse existing databases and tables in big data systems
Use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage
Create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala
Describe and choose among different data types and file formats for big data systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Management
Distributed File Systems
Cloud Storage
Big Data
SQL

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Dozenten

Dozentenbewertung

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Ian Cook

Staff Curriculum Developer

Cloudera

27.276 Lernende

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Glynn Durham

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Cloudera

At Cloudera, we believe that data can make what is impossible today, possible tomorrow. We empower people to transform complex data into clear and actionable insights. Cloudera delivers an enterprise data cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI. Powered by the relentless innovation of the open source community, Cloudera advances digital transformation for the world’s largest enterprises.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung95%(1,127 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Orientation to Data in Clusters and Cloud Storage

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 56 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

7 Videos

Welcome to the Course4mBrowsing Tables with Hue7mBrowsing Tables with SQL Utility Statements6mBrowsing HDFS with the Hue File Browser13mBrowsing HDFS from the Command Line9mUnderstanding S3 and Other Cloud Storage Platforms6mBrowsing S3 Buckets from the Command Line8m

3 Lektüren

Review and Preparation30mInstructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30mTroubleshooting the VM5m

1 praktische Übung

Week 1 Graded Quiz30m

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Defining Databases, Tables, and Columns

5 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 33 min), 12 Lektüren, 2 Quiz

7 Videos

Week 2 Introduction3mIntroduction to the CREATE TABLE Statement5mUsing Different Schemas on the Same Data12mSpecifying TBLPROPERTIES2mExamining, Modifying, and Removing Tables1mHive and Impala Interoperability2mImpala Metadata Refresh3m

12 Lektüren

Creating Databases and Tables with Hue30mCreating Databases and Tables with SQL15mPermissions to Create Databases and Tables5mThe ROW FORMAT Clause25mThe STORED AS Clause15mThe LOCATION Clause20mCREATE TABLE Shortcuts10mUsing Hive SerDes15mWorking with Unstructured and Semi-Structured Data15mExamining Table Structure10mDropping Databases and Tables5mModifying Existing Tables35m

2 praktische Übungen

Week 2 Practice Quiz30mWeek 2 Graded Quiz30m

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Data Types and File Types

3 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 14 min), 12 Lektüren, 2 Quiz

5 Videos

Week 3 Introduction1mOverview of Data Types1mChoosing the Right Data Types4mOverview of File Types3mChoosing the Right File Types3m

12 Lektüren

Integer Data Types5mDecimal Data Types10mCharacter String Data Types10mOther Data Types5mExamining Data Types10mOut-of-Range Values5mText Files5mAvro Files5mParquet Files5mORC Files5mOther File Types5mCreating Tables with Avro and Parquet Files20m

2 praktische Übungen

Week 3 Practice Quiz20mWeek 3 Graded Quiz30m

Woche4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Managing Datasets in Clusters and Cloud Storage

5 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 48 min), 13 Lektüren, 3 Quiz

8 Videos

Week 4 Introduction3mRefresh Impala's Metadata Cache after Loading Data2mLoading Files into HDFS with Hue's Table Browser10mLoading Files into HDFS with Hue's File Browser6mLoading Files into HDFS from the Command Line8mLoading Files into S3 from the Command Line10mUsing Hive and Impala to Load Data into Tables3mConclusion2m

13 Lektüren

More about HDFS Shell Commands10mChaining and Scripting with HDFS Commands5mHDFS Permissions5mOther Ways to Load Files into S35mS3 Permissions10mMissing Values15mCharacter Sets5mUsing Sqoop to Import Data15mMore Sqoop Import Options5mUsing Sqoop to Export Data5mSQL LOAD DATA Statements10mSQL INSERT Statements10mSQL INSERT ... SELECT and CTAS Statements15m

2 praktische Übungen

Week 4 Practice Quiz30mWeek 4 Graded Quiz30m

Bewertungen

4.7

64 Bewertungen

5 stars
79,35 %
4 stars
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3 stars
3,55 %
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Top-Bewertungen von MANAGING BIG DATA IN CLUSTERS AND CLOUD STORAGE

von RA27. Mai 2020

The course spanned across multiple areas. It was great learning.

von MN7. Aug. 2020

Absolutely amazing! Have learnt a lot from this course!

von XY25. Juni 2021

Super useful course with a lot of hands on practices. Though the VM is running slow on my computer.

von AM15. Dez. 2019

It would have been nice if videos would have been present instead of reading. Also a more deep diving would have been done in concepts like bucketing and indexing.

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Über den Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL

This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL.

Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you. Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable. To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines. This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

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