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O Último Hands-On Hadoop: Dominando Big Data!

Tutorial de Engenharia de Dados e Hadoop com MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra, Kafka + mais!

O mundo do Hadoop e "Big Data" pode ser avassalador, com inúmeras tecnologias e nomes complexos que compõem o ecossistema do Hadoop. Neste curso abrangente, você não apenas entenderá esses sistemas e como eles funcionam juntos, mas também obterá experiência prática em usá-los para resolver desafios reais de negócios. Aprenda e domine as tecnologias de engenharia de dados mais populares neste curso, ministrado por um ex-engenheiro e gerente sênior de uma empresa líder de comércio eletrônico e um renomado banco de dados de filmes. Iremos além do próprio Hadoop e exploraremos vários sistemas distribuídos que você pode precisar integrar. Instale e trabalhe com uma instalação real do Hadoop em seu desktop usando o Hortonworks (agora parte da Cloudera) e a interface de usuário Ambari amigável ao usuário. Gerencie big data em um cluster com HDFS e MapReduce. Escreva programas para analisar dados no Hadoop usando Pig e Spark. Armazene e consulte seus dados com Sqoop, Hive, MySQL, HBase, Cassandra, MongoDB, Drill, Phoenix e Presto. Projete sistemas do mundo real usando o ecossistema do Hadoop. Obtenha insights sobre como seu cluster é gerenciado com YARN, Mesos, Zookeeper, Oozie, Zeppelin e Hue. Lide com dados de streaming em tempo real com Kafka, Flume, Spark Streaming, Flink e Storm. A proficiência em desenvolvimento de Spark e Hadoop é altamente procurada por empresas que lidam com grandes volumes de dados. Essas habilidades estão em alta demanda e podem melhorar significativamente sua empregabilidade. Muitas empresas importantes, incluindo Amazon, eBay, Facebook, Google, LinkedIn, IBM, Spotify, Twitter e Yahoo!, utilizam o Hadoop de alguma forma. Até empresas não tecnológicas como o New York Times dependem do Hadoop para processamento de imagens. Este curso abrange mais de 25 tecnologias diferentes por meio de mais de 14 horas de palestras em vídeo. Ele oferece uma variedade de atividades adequadas para alunos de todos os níveis. Se você é um gerente de projeto que busca se familiarizar com a terminologia ou um programador que deseja escrever scripts usando Scala, Pig Latin e Python em um sistema Hadoop, este curso tem algo para você. Obtenha um entendimento profundo do Hadoop e seus sistemas distribuídos associados e aprenda como aplicá-los a problemas do mundo real. Ao concluir, você receberá um certificado valioso. Observe que este curso se concentra no desenvolvimento de aplicativos, em vez da administração do Hadoop, embora você adquira algumas habilidades de administração ao longo do caminho. A capacidade de lidar com "big data" é uma habilidade altamente valiosa procurada pelos principais empregadores de tecnologia. Não perca esta oportunidade - matricule-se agora! "O Último Hands-On Hadoop... foi um divisor de águas para mim. Eu complementei seu curso com vários recursos e conferências até conseguir uma entrevista. Tenho orgulho de dizer que consegui um emprego como Engenheiro de Big Data cerca de um ano após iniciar seu curso. Obrigado pelo conteúdo excepcional e explicações claras." - Max Sullivan "Devo minha posição atual a este curso. Frank simplifica o complexo, guiando você por cada etapa do processo. Eu o recomendo muito, especialmente para o ambiente Spark. Este curso melhorou significativamente minha compreensão do ambiente e suas capacidades. Frank simplifica o complexo, guiando você por cada etapa do processo. Altamente recomendado!" - Emma Thompson

O que você aprenderá

- Projetar sistemas distribuídos para gerenciar "big data" usando Hadoop e tecnologias relacionadas de engenharia de dados. - Utilizar HDFS e MapReduce para armazenar e analisar dados em escala. - Criar scripts usando Pig e Spark para processar dados em um cluster Hadoop de maneiras mais avançadas. - Analisar dados relacionais usando Hive e MySQL. - Analisar dados não relacionais usando HBase, Cassandra e MongoDB. - Consultar dados interativamente com Drill, Phoenix e Presto. - Selecionar a tecnologia de armazenamento de dados apropriada para sua aplicação. - Entender como os clusters do Hadoop são gerenciados por YARN, Tez, Mesos, Zookeeper, Zeppelin, Hue e Oozie. - Publicar dados em seu cluster Hadoop usando Kafka, Sqoop e Flume. - Processar dados de streaming usando Spark Streaming, Flink e Storm.