This course is for novice programmers or business people who would like to understand the core tools used to wrangle and analyze big data. With no prior experience, you will have the opportunity to walk through hands-on examples with Hadoop and Spark frameworks, two of the most common in the industry. You will be comfortable explaining the specific components and basic processes of the Hadoop architecture, software stack, and execution environment. In the assignments you will be guided in how data scientists apply the important concepts and techniques such as Map-Reduce that are used to solve fundamental problems in big data. You'll feel empowered to have conversations about big data and the data analysis process.
Hadoop Platform and Application Framework
University of California San DiegoÜber diesen Kurs
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Karriereergebnisse der Lernenden
30%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
27%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 23 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Python ProgrammingApache HadoopMapreduceApache Spark
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von
University of California San Diego
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Hadoop Basics
Welcome to the first module of the Big Data Platform course. This first module will provide insight into Big Data Hype, its technologies opportunities and challenges. We will take a deeper look into the Hadoop stack and tool and technologies associated with Big Data solutions.
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 53 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
The Apache Framework: Basic Modules3m
Hadoop Distributed File System (HDFS)5m
The Hadoop "Zoo"5m
Hadoop Ecosystem Major Components11m
Exploring the Cloudera VM: Hands-On Part 116m
Exploring the Cloudera VM: Hands-On Part 26m
4 Lektüren
Apache Hadoop Ecosystem10m
Lesson 1 Slides (PDF)10m
Hardware & Software Requirements10m
Lesson 2 Slides - Cloudera VM Tour10m
1 praktische Übung
Basic Hadoop Stack20m
3 Stunden zum Abschließen
Introduction to the Hadoop Stack
In this module we will take a detailed look at the Hadoop stack ranging from the basic HDFS components, to application execution frameworks, and languages, services.
3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 70 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
The Hadoop Distributed File System (HDFS) and HDFS28m
MapReduce Framework and YARN8m
The Hadoop Execution Environment4m
YARN, Tez, and Spark11m
Hadoop Resource Scheduling6m
Hadoop-Based Applications3m
Introduction to Apache Pig7m
Introduction to Apache HIVE7m
Introduction to Apache HBASE7m
6 Lektüren
Hadoop Basics - Lesson 1 Slides10m
Lesson 2: Hadoop Execution Environment - Slides10m
Lesson 3: Hadoop-Based Applications Overview - All Slides10m
Command list for Applications Slides10m
Tips to handle service connection errors10m
References for Applications10m
3 praktische Übungen
Overview of Hadoop Stack10m
Hadoop Execution Environment14m
Hadoop Applications12m
2 Stunden zum Abschließen
Introduction to Hadoop Distributed File System (HDFS)
In this module we will take a detailed look at the Hadoop Distributed File System (HDFS). We will cover the main design goals of HDFS, understand the read/write process to HDFS, the main configuration parameters that can be tuned to control HDFS performance and robustness, and get an overview of the different ways you can access data on HDFS.
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 58 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
The HDFS Performance Envelope5m
Read/Write Processes in HDFS4m
HDFS Tuning Parameters6m
HDFS Performance and Robustness9m
Overview of HDFS Access, APIs, and Applications5m
HDFS Commands8m
Native Java API for HDFS4m
REST API for HDFS8m
5 Lektüren
Lesson 1: Introduction to HDFS - Slides10m
HDFS references10m
Lesson 2: HDFS Performance and Tuning - Slides10m
HDFS Access, APIs10m
Lesson 3: HDFS Access, APIs, Applications - Slides10m
3 praktische Übungen
HDFS Architecture12m
HDFS performance,tuning, and robustness10m
Accessing HDFS12m
7 Stunden zum Abschließen
Introduction to Map/Reduce
This module will introduce Map/Reduce concepts and practice. You will learn about the big idea of Map/Reduce and you will learn how to design, implement, and execute tasks in the map/reduce framework. You will also learn the trade-offs in map/reduce and how that motivates other tools.
7 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 27 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
The Map/Reduce Framework2m
A MapReduce Example: Wordcount in detail4m
MapReduce: Intro to Examples and Principles2m
MapReduce Example: Trending Wordcount1m
MapReduce Example: Joining Data4m
MapReduce Example: Vector Multiplication2m
Computational Costs of Vector Multiplication3m
MapReduce Summary2m
3 Lektüren
Lesson 1: Introduction to MapReduce - Slides10m
A note on debugging map/reduce programs.10m
Lesson 2: MapReduce Examples and Principles - Slides10m
1 praktische Übung
Lesson 1 Review14m
Bewertungen
Top-Bewertungen von HADOOP PLATFORM AND APPLICATION FRAMEWORK
von CA9. Dez. 2015
Very detailed , thorough introduction to a lot of the Hadoop ecosystem. Nice explanation and assignment to get a feel for Spark. At times a bit dry but altogether a well structured and taught course.
von GM31. Jan. 2016
I'm forced to give 5 stars. I don't want to have a certification on a poor quality course (another coursera mistake). This material needs tremendous amount of work to get finished and revised.
von NP15. Mai 2020
Learned about Hadoop Ecosystem, limitations of map-reduce approach and Spark as a solution to overcome some of limitations.Thanks for giving me the opportunity to participate in this MOOC.
von GC24. Okt. 2015
Super hands on introduction to key Hadoop components, such as Spark, Map Reduce, Hive, Pig, HBase, HDFS, YARN, Squoop and Flume. I can't wait to the next course on the specialization.
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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