Para un desarrollador de ETL, ¿cuáles son los mejores tutoriales de video de Hadoop disponibles con ejemplos de laboratorio?

Apache Hadoop es un ecosistema de Big Data que consta de componentes de código abierto que esencialmente cambian la forma en que los grandes conjuntos de datos se analizan, almacenan, transfieren y procesan. En contraste con los sistemas de procesamiento distribuido tradicionales, Hadoop facilita múltiples tipos de cargas de trabajo analíticas en los mismos conjuntos de datos al mismo tiempo.

Hadoop es el marco más utilizado y utilizado con mayor frecuencia para administrar datos masivos en una serie de plataformas y servidores informáticos en todas las industrias. Permite a las organizaciones almacenar archivos que son más grandes de lo que puede almacenar en un nodo o servidor específico. Más importante aún, Hadoop no es solo una plataforma de almacenamiento, es uno de los marcos computacionales más optimizados y eficientes para el análisis de big data.

Este tutorial de Hadoop es una excelente guía para que los estudiantes y profesionales adquieran experiencia en la tecnología de Hadoop y sus componentes relacionados. Con el objetivo de servir a audiencias más grandes en todo el mundo, el tutorial está diseñado para dar tutoría a desarrolladores, administradores, analistas y evaluadores en este marco de Big Data más comúnmente aplicado. Desde la instalación hasta los beneficios de la aplicación y el alcance futuro, el tutorial proporciona aspectos explicativos de cómo los estudiantes pueden hacer el uso más eficiente de Hadoop y su ecosistema. También proporciona información sobre muchas de las bibliotecas y paquetes de Hadoop que muchos analistas y arquitectos de Big data no conocen.

Junto con, varias plataformas de big data importantes y avanzadas como MapReduce, Yarn, HBase, Impala, ETL Connectivity, configuración de clúster de múltiples nodos, Advanced Oozie, Advanced Flume, Advanced Hue y Zookeeper también se explican ampliamente a través de ejemplos y escenarios en tiempo real. en este paquete de aprendizaje.

Para muchos de estos beneficios de servicio tecnológico sobresalientes, la adopción de Hadoop se está acelerando. Dado que la cantidad de organizaciones empresariales que adoptan la tecnología de Hadoop para competir en el análisis de datos, aumentar el tráfico de clientes y mejorar las operaciones comerciales en general está creciendo a un ritmo acelerado, la cantidad respectiva de empleos y la demanda de profesionales expertos de Hadoop está aumentando a un ritmo cada vez más rápido. Cada vez más personas esperan dominar sus habilidades de Hadoop a través de cursos de capacitación profesional que podrían prepararlos para varias certificaciones de Cloudado Hadoop como CCAH y CCDH.

Después de terminar este tutorial, puede verse moderadamente competente en el ecosistema de Hadoop y los mecanismos relacionados. Luego, puede conocer mejor los conceptos tanto que puede explicarlos con confianza a grupos de pares y dar respuestas de calidad a muchas de las preguntas de Hadoop hechas por personas mayores o expertos.

Si encuentra útil este tutorial, le sugerimos que navegue a través de nuestros Big Data y cursos, que

Audiencia recomendada

  • El tutorial de Hadoop de Intellipaat está diseñado para desarrolladores de programación y administradores de sistemas
  • Gestores de proyectos ansiosos por aprender nuevas técnicas de mantenimiento de grandes conjuntos de datos
  • Profesionales experimentados que trabajan para convertirse en analistas de Big Data.
  • Profesionales de mainframe, arquitectos y profesionales de pruebas
  • Programadores de nivel básico y profesionales que trabajan en Java, Python, C ++, ansiosos por aprender la última tecnología de Big Data

Prerrequisitos

  • Antes de comenzar con este tutorial de Hadoop, se recomienda tener experiencia previa en lenguaje de programación en sistemas operativos Java y Linux.
  • El conocimiento básico de comandos de UNIX y SQL Scripting puede ser beneficioso para comprender mejor los conceptos de Big data en las aplicaciones de Hadoop.

Sugeriré descargar hortonworks sandbox y luego seguir varios tutoriales para pig, hive, sqoop.

Además de esto debes leer la documentación de todos ellos.

Esto te dará un buen comienzo.

No es necesario que aprenda Hadoop: hoy en día hay motores de computación distribuidos más simples como Flink o Spark, que se sienten más cercanos a las bases de datos que Hadoop, y con más operadores que solo mapean y reducen: por ejemplo, tiene uniones y grupos, por ejemplo. . Por lo tanto, debería ser realmente fácil conseguirlos para un desarrollador de ETL.

En cuanto a la parte de los videos, hay un par de cursos sobre Spark en edX de Berkley. Estoy seguro de que los encontrarás si buscas en Google.

Puedes echar un vistazo a Intellipaat. Este enlace lo redirige a varios videos de cursos gratuitos que no solo incluyen Hadoop sino que también lo exploran a muchas otras tecnologías. También puedes echar un vistazo a Lynda e Intellipaat.