Chia Sẻ Khóa Học Big Data Developer 2022 [Khóa 7771 A]
Trở thành Big Data Engineer với các kỹ năng như Hadoop, Sqoop, Hive, Spark, Scala, Cassandra, HBase, NIFI, Kafka và hơn thế nữa.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Hiểu kiến trúc của Hadoop.
- ✓ Hiểu các file format và khả năng chọn định dạng phù hợp cho một trường hợp sử dụng nhất định.
- ✓ Phát triển các ứng dụng trên local system và sau đó triển khai chúng vào production.
- ✓ Parameterize code và làm cho nó production ready.
- ✓ Import data từ cơ sở dữ liệu MySQL vào Sqoop. Export data từ HDFS sang MySQL. Hiểu sâu sắc về Sqoop.
- ✓ Truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả bằng Hive. Hiểu rõ về Hive.
- ✓ Học Scala - một trong những ngôn ngữ lập trình hàng đầu.
- ✓ Tìm hiểu các khái niệm cơ bản, trung cấp và nâng cao của Spark đang rất hot trên thị trường.
- ✓ Làm việc với dữ liệu phức tạp và học cách xử lý chúng một cách hiệu quả.
- ✓ Tìm hiểu Cassandra và tích hợp nó với Spark.
- ✓ Tìm hiểu HBase và tích hợp nó với Spark.
- ✓ Tìm hiểu Apache NIFI.
- ✓ Làm việc với Spark Streaming - Tìm hiểu về Kafka và cách nó tích hợp với Spark.
- ✓ Hiểu rõ về big data pipeline end to end.
Hiện tại, nhu cầu rất lớn đối với các Big Data Developer và nó sẽ chỉ tăng lên cùng với sự gia tăng của Dữ liệu. Đôi khi nó có thể rất áp đảo với số lượng kỹ năng cần thiết để trở thành một Big Data Developer/ Big Data Engineer. Thông qua khóa học này, chúng tôi sẽ giúp bạn có được tất cả những kỹ năng đó và giúp bạn sẵn sàng cho công việc. Khóa học này được phát triển bởi các chuyên gia Big Data. Nó được cấu trúc theo cách giúp bạn thoải mái và giảm bớt bất kỳ sự lo lắng nào mà bạn có thể có. Chúng tôi làm bạn ấm lòng với những điều cơ bản và sau đó bắt đầu tăng độ phức tạp. Đây là khóa học 90% thực hành. Sẽ có rất nhiều trường hợp sử dụng và thực hành rất nhiều. Điều này được thiết kế riêng cho một developer. Chúng tôi sẽ bao gồm tất cả mọi thứ từ local development đến triển khai trong production, khắc phục sự cố và cải thiện hiệu suất. Khóa học có hơn 33 giờ hướng dẫn bằng Video, tất cả đều được giải thích bằng các ví dụ.
Dưới đây là mô tả ngắn gọn về những gì bạn sẽ học trong khóa học này:
- ✓ Hiểu thế giới của Big Data. Big Data là gì và tại sao dữ liệu đó lại quan trọng.
- ✓ Hiểu và học các khái niệm đằng sau Hadoop. Hiểu kiến trúc của nó.
- ✓ Cài đặt phần mềm và bắt đầu viết code.
- ✓ Tìm hiểu các lệnh Hadoop quan trọng.
- ✓ Tìm hiểu các file format và hiểu khi nào sử dụng từng file format.
- ✓ Đi sâu vào Sqoop- một công cụ được sử dụng để truyền dữ liệu giữa RDBMS và HDFS.
- ✓ Đi sâu vào Hive- một công cụ được sử dụng để truy vấn dữ liệu trên HDFS.
- ✓ Học Scala - một ngôn ngữ lập trình hàng đầu.
- ✓ Đi sâu vào Spark đang rất hot trên thị trường.
- ✓ Tìm hiểu Cơ sở dữ liệu NOSQL - Cassandra và HBase và tích hợp chúng với Spark.
- ✓ Làm việc với dữ liệu phức tạp và xử lý chúng một cách hiệu quả.
- ✓ Chuẩn bị sẵn sàng sản xuất code của bạn và triển khai chúng vào cluster.
- ✓ Tìm hiểu Apache NIFI- một công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ và có thể mở rộng cho data routing.
- ✓ Làm việc với Streaming data.
- ✓ Tìm hiểu Kafka và tích hợp nó với Spark.
- ✓ Tìm hiểu các kỹ thuật khắc phục sự cố và cải thiện hiệu suất.
Đây là khóa học thực hành hoàn chỉnh từ đầu đến cuối và chúng tôi rất tự hào khi mang khóa học này đến với bạn.
Đăng ký ngay bây giờ và tham gia thế giới Big Data!
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu về khóa học.
- ✓ 02. Giới thiệu về Thế giới Big Data.
- ✓ 03. Thiết lập Cluster và thực hành với Hadoop.
- ✓ 04. Sqoop.
- ✓ 05. Hive.
- ✓ 06. Cài đặt cho Spark và Scala.
- ✓ 07. Hãy học Scala.
- ✓ 08. Giới thiệu về Spark.
- ✓ 09. Spark RDDs.
- ✓ 10. Spark DataFrames.
- ✓ 11. Spark Advance.
- ✓ 12. Productionalizing your Code.
- ✓ 13. Xử lý dữ liệu phức tạp.
- ✓ 14. NOSQL Databases.
- ✓ 15. Apache NIFI.
- ✓ 16. Làm việc với Streaming Data.
- ✓ 17. Thêm.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Người mới bắt đầu làm quen với thế giới Big Data.
- ✓ Kỹ sư phần mềm muốn chuyển sang Big Data hoặc nâng cấp kỹ năng Big Data của họ.
- ✓ Manager, Data Analytics muốn hiểu từ đầu đến cuối big data pipeline.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
