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64.5小时的Hadoop,MapReduce,Spark等工作时间为您准备了当今发展最快的IT职业之一

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通过示例学习:Hadoop和MapReduce解决大数据问题

大数据听起来令人生畏,不是吗? 好吧,本课程旨在使您轻松得多。 使用Hadoop和MapReduce,您将学习如何有效地处理和管理大量数据。 从初创公司到财富500强,任何收集大量数据的公司都需要精通Hadoop和MapReduce的人员,这对任何对数据科学感兴趣的人来说都是必修课。

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这是一个9 课程捆绑包( 418 课),包含以下课程:

  • 从0到1:Hive用于大数据处理:在SQL和Hive之间建立联系以增强您的大数据处理技能
  • 通过示例学习:Hadoop和MapReduce解决大数据问题 使用领先的数据框架发现海量数据处理方法
  • 从0到1:Spark for Python中的数据科学:使用Spark进行分析,机器学习和数据科学,让数据飞速发展
  • 使用Scala和Spark进行可扩展编程 使用Scala和Spark进行数据分析,机器学习和分析以致富
  • 通过示例学习:HBase – Hadoop数据库 通过掌握HBase创建更灵活的数据库
  • 用于处理大数据的Pig 通过学习使用Pig加载,转换和提取数据,成为报酬高的数据处理程序
  • 从0到1:Cassandra分布式数据库 学习Cassandra分布式数据库并极大地改善大数据恢复
  • Oozie:大数据系统的工作流计划 通过学习在Oozie中使用工作流,协调器和捆绑包来简化大数据工作流
  • Flume&Sqoop用于摄取大数据 从各种来源有效地将数据导入HDFS,HBase和Hive,并观察您的工作前景

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翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2017/09/mega-deal-big-data-bundle-94-off.html

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