EAS-015
Основы Hadoop
Этот тренинг дает представление об устройстве Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де-факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных фреймворком YARN, управляющим параллельным выполнением приложений на кластере и сопутствующими проектами, входящими в экосистему Hadoop: Hive, Spark, HBase.
Удостоверение о прохождении
Смотреть пример
24 академ. часов
Онлайн
Подробнее
О чём курс
Этот тренинг дает представление об устройстве Apache Hadoop и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Участники познакомятся с HDFS – стандартом де-факто для долговременного надежного хранения больших объемов данных фреймворком YARN, управляющим параллельным выполнением приложений на кластерети сопутствующими проектами, составляющими экосистему Hadoop: Hive, Spark, HBase.
Цели
Целевая аудитория
Разработчики, архитекторы, разработчики баз данных, администраторы баз данных.
Предварительная подготовка
Умение работать в командной оболочке Unix/Linux (bash). Опыт работы с базами данных желателен, но не обязателен.
Для кого
Разработчик
Big Data Analyst
Архитектор ПО
Расписание курсов
Программа курса
01
Основные концепции современной архитектуры данных (теория – 1 ч.).
⠀
02
HDFS: Hadoop Distributed File System (теория – 2 ч., практика – 1 ч.)
03
Парадигма MapReduce и ее реализация на Java и в Hadoop Streaming (теория – 2 ч., практика – 1 ч.).
04
YARN: управление распределенным выполнением приложений (теория – 1 ч., практика – 1 ч.)
05
Введение в Hive (теория – 2 ч., практика – 3 ч.).
06
Введение в Spark (теория – 2 ч., практика – 3 ч.).
07
Введение в потоковую обработку данных (теория – 2 ч., практика – 1 ч.).
08
Введение в HBase (теория – 1 ч., практика – 1 ч.).
09
Всего: теория – 13 ч. (54%), практика – 11 ч. (46%)
Записаться на курс
44 000 ₽
39 600 ₽ — для физ. лиц
Юр. лицо — 44 000 ₽
Физ. лицо — 39 600 ₽
14.07.2025, Онлайн
14.07.2025, Онлайн
Открытая дата
Отзывы о курсе
Отзывы учеников
Для меня очень полезным было рассмотрение архитектуры технологий, относящихся к Hadoop; понимание плюсов и минусов использования Hadoop, областей применения данных технологий. Очень понравился стиль изложения материала, метод преподавания тренера, эмоциональные ударения, удержание внимания аудитории.
Отличный тренинг. Получил общее понимание Hadoop и приложений из его экосистемы. Узнал цели использования, плюсы, минусы и т.п. Основы Spark и его преимущества/недостатки по сравнению с Hadoop. Спасибо!
Отличный курс: комплексный подход к изложению: доступно, понятно, кратко, с примерами. Общий обзор продуктов, интересные реальные примеры. Особенно описание внутреннего устройства hdfs, Vanilla Hadoop, Apache Spark.
Очень приятные впечатления от курса - от организации до наполнения. Обучение позволило собрать воедино разрозненные обрывки знаний и в дискуссиях с коллегами и тренером - повысить компетенцию.
Насыщенность курса превысила ожидания. Помимо верхнеуровневой архитектуры удалось познакомиться и с более низкоуровневыми особенностями и подходами к реализации и использованию.
Тренингом очень доволен, качественное погружение в интересующие аудиторию детали, алгоритмы. Тренер активно работает с аудиторией, грамотно и доступно преподносит материал.
Для меня это был полезный курс. Я узнал, как устроены компоненты больших данных, и получил практический опыт их использования. В общем, очень понравилась практическая часть – это большой «плюс» тренинга. Отдельно спасибо за блоки с информацией про историю развития Hadoop, общее понимание технологий и экосистемы. Это было интересно, рекомендую.
Хороший курс. Все темы были для меня чем-то новым, но интересным и полезным. В целом было много теории и упор на основные механизмы, но нам дали возможность потренироваться на стендах, выполнить домашние задания и разобрать их вместе с тренером. После курса для меня многое стало понятным, и я вдохновился на дальнейшее самообучение – это главное!
Все хорошо. Самая полезная часть курса – это информация про то, что представляет из себя хауоп, как его установить и конфигурировать, материалы о командах HDFS, вендорах и других составляющих (нам рассказали про Pig, Hive, Sqoop, Flume и др.). Я думаю, что этот курс, подходит для разработчиков или инженеров по обработке данных, которые строят инфраструктуру, поэтому, могу смело рекомендовать им обучение.
Связанные курсы
EAS-016
8 часов
BigData SQL: Hive
В курсе изучаются основы архитектуры Hive , разработка скриптов по загрузке, трансформации и выгрузке данных. Рассматриваются все необходимые технические подробности. Конфигурирование и настройки производительности.
от Middle
15 600 ₽
EAS-017
26 часов
Основы Apache Spark
Этот тренинг дает представление об основных понятиях фреймворка Apache Spark и методах его использования для разработки приложений, обрабатывающих данные. Мы рассмотрим применение этого фреймворка для автоматической генерации кода и его распределенного выполнения. Слушатели научатся работать с файлами данных в различных форматах (CSV, Json, Avro, Parquet) в приложениях на Spark, используя SQL и DataFrame. Кроме того, речь пойдет о загрузке данных с внешних хранилищ и во внешние хранилища, такие как Cassandra, Kafka, Postgres и S3. Практические упражнения выполняются на языке Python с использованием веб-ноутбуков Jupyter.
от Middle
47 300 ₽
EAS-024
24 часа
Фреймворк Apache Spark для разработчиков: продвинутый уровень
Этот тренинг позволяет получить подробное представление о внутреннем устройстве и функционировании Apache Spark – как Spark Core (RDD), так и Spark SQL и Spark Streaming.
от Senior
51 900 ₽
Наши ученики работают в:
Наши клиенты
