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Entrenamiento de Big Data
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Curso de Big Data y Hadoop diseñado para dar Big Data Hadoop, Spark, Storm, Scala – Clases de entrenamiento combinado en línea | Big Data Hadoop, Spark, Storm, Scala – Cursos combinados Descripción general en línea de 360 grados de Apache Hadoop Architecture y su implementación en proyectos en tiempo real. Los temas principales de la capacitación de Big Data Certification incluyen Hadoop y su ecosistema, Apache Hadoop Architecture, conceptos básicos de Hadoop Map-reduce y HDFS (Hadoop File system), Introducción a H Base Architecture, Hadoop Cluster Set-up, Apache Hadoop Administration and Maintenance . El curso incluye además módulos avanzados como Flume, Oozie, Impala, Zoo-keeper, Hue, H base y Spark.
Todo el concepto de big data, o datos totales, y cómo recopilarlo y llevarlo al lago de datos puede sonar aterrador, pero se vuelve menos si divide el problema de recopilación de datos en subconjuntos.
- Datos de fuentes tradicionales: sus sistemas de contabilidad transnacionales, sistemas de recursos humanos, etc., ya se están utilizando como fuentes de datos para análisis. Los procesos ETL ya están implementados para las Habilidades de Ciencia de Datos más buscadas para 2016 estos datos. Básicamente terminas con dos opciones. Duplique estos procesos ETL, intercambie el objetivo del EDW al lago de datos, o replique su EDW en el lago de datos, copiando físicamente los datos o abrazando virtualmente la arquitectura del lago de datos virtual (una variación del almacén de datos virtual) .
- Datos estructurados de Internet de las cosas: la principal complejidad con el sensor y otros datos de la máquina es el volumen y el rendimiento requerido para una ingestión adecuada y oportuna. Pero estos datos suelen estar muy estandarizados y los requisitos de transformación de datos anteriores no son inmensos.
- Datos no estructurados: la recopilación de archivos multimedia, los datos textuales es una cosa que facilitan las plataformas de big data como Hadoop. Debido a que su almacenamiento no tiene esquemas, todo lo que se necesita es realmente “volcar” estos datos en el lago de datos y resolverlos más tarde.
Dadas las herramientas ETL adecuadas y las API / conectores, así como el rendimiento correcto, la recopilación de grandes datos no es la parte más difícil de la ecuación de grandes datos.
Almacenamiento de datos
Las plataformas de Big Data son polimorfos: pueden almacenar todo tipo de datos, y estos datos se pueden representar y acceder a ellos a través de diferentes prismas. Desde el simple almacenamiento de archivos hasta las bases de datos No-SQL de consistencia relajada hasta las bases de datos relacionales de tercera forma normal e incluso de quinta norma, desde la lectura directa hasta el acceso de estilo columnar al SQL transnacional, hay una respuesta para cada almacenamiento y acceso a datos necesitar.
Debido a sus conceptos de diseño fundamentales, la plataforma es infinitamente vendible. Al aprovisionarlo en la nube, se vuelve elástico. Conceptualmente, al menos, almacenar big data es la parte más fácil de la ecuación de big data.
Donde se vuelve complicado es cómo hacerlo funcionar en la realidad. Desde la plataforma principal de Hadoop hasta las distribuciones comerciales y las plataformas híbridas que ofrecen los proveedores de bases de datos, hay muchas opciones, muchos puntos de precio, muchas variaciones diferentes del concepto y muchos niveles de habilidad requeridos.
