Big Data Tutoriales
La ruta de aprendizaje de Big Data está diseñada para dominar el procesamiento de datos a gran escala. Nuestros tutoriales cubren conceptos y herramientas esenciales, adecuados tanto para principiantes como para aprendices intermedios. A través de laboratorios prácticos y ejemplos de código del mundo real, adquirirás experiencia práctica en análisis, procesamiento y visualización de datos. Nuestro entorno interactivo te permite experimentar con tecnologías de Big Data en un ambiente sin riesgos.
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Su primer DataFrame de PySpark
Ejecute un script completo de Spark, examine un pequeño DataFrame de pedidos y su esquema y prediga cómo cambia una nueva ejecución al añadir un registro.
Big Data
Reparta el trabajo con grupos de consumidores de Kafka
Observe dos consumidores activos compartiendo particiones, un grupo independiente leyendo los mismos eventos y la recuperación de asignaciones cuando se retira un miembro.
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Envíe y examine un trabajo por lotes de YARN
Ejecute el WordCount de productos conocido sobre entradas de HDFS mediante YARN, examine el estado y los registros de la aplicación y valide y repita su salida con cuidado.
Big DataShellLinux
Envíe y repita una aplicación por lotes de Spark
Utilice spark-submit con master y argumentos explícitos de entrada y salida, examine estados y registros reales y resuelva con cuidado entradas ausentes y salidas existentes.
Big DataShell
Siga los desplazamientos de consumidores de Kafka y repita la lectura de eventos
Observe el siguiente desplazamiento confirmado y el retraso, reanude un consumidor con grupo y lectura acotada, y repita la lectura de registros retenidos restableciendo un grupo inactivo.
Big Data
Comprenda Map, Shuffle y Reduce
Prediga conteos de productos, examine Map, Shuffle y Reduce con una herramienta didáctica y ejecute el mismo algoritmo WordCount con el JAR de ejemplo de Hadoop en modo local.
Big DataLinuxShell
Comprenda la ejecución de Spark y los errores habituales
Relacione transformaciones conocidas con un plan real y un registro de eventos, distinga particiones de cálculo y directorio y repare dos errores habituales de expresiones.
Big Data
Comprenda su entorno de Hadoop
Descubra cómo se relacionan los componentes de Hadoop, examine el sistema de archivos configurado, compare rutas locales y de HDFS y consulte información real de los servicios y nodos de almacenamiento de HDFS.
LinuxBig Data
Escriba y examine datos Parquet particionados de Spark
Almacene pedidos preparados en Parquet particionado por fecha, reconstruya y consulte sus registros con tipos y compare sobrescritura y anexado en una salida desechable.
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Su primer laboratorio de Hadoop
Descubra qué significa big data y qué papel cumple Hadoop. Después, suba un archivo de texto de ventas a HDFS, léalo y compruebe su contenido en un entorno preparado.
Big DataLinuxShell
Su primera consulta de Hive
Descubra qué papel cumple Apache Hive en un flujo de datos, explore una tabla de ventas preparada y escriba su primer archivo SQL para seleccionar y comprobar pedidos pagados.
Big DataShell
Interprete y corrija los permisos básicos de HDFS
Interprete el propietario, el grupo y los permisos de HDFS, comparta un conjunto de datos con un grupo y pruebe accesos reales con identidades normales sin permitir la escritura pública.
Big Data
Envíe y lea su primer evento de Kafka
Comprenda la entrega de eventos de Kafka, cree un tema de una partición, observe terminales separadas de productor y consumidor y vuelva a leer eventos retenidos de pedidos.
Big DataLinux
Seleccione, filtre y transforme datos de pedidos de Spark
Utilice expresiones de columnas con tipos para seleccionar campos, combinar condiciones de filas, calcular importes decimales de pedidos y comparar resultados pagados y pendientes.
Big Data
Guarde resultados de consultas de Hive como tablas ORC
Almacene un informe decimal de ventas diarias en ORC, vuelva a leerlo y compare la sobrescritura repetible con el anexado que produce duplicados en una tabla desechable.
Big Data
Dirija eventos de Kafka mediante claves y particiones
Publique eventos de pedidos con clave, inspeccione sus claves, particiones y desplazamientos reales y observe el enrutamiento por pedido sin suponer un orden global.
Big Data
Lea CSV en Spark con un esquema explícito
Compare la carga CSV como cadenas y con inferencia con un esquema explícito de siete columnas y aplique después los mismos tipos a una entrega nueva.
Big Data
Lea eventos JSON en DataFrames de Spark
Lea JSON Lines estático con tipos explícitos, seleccione eventos de pedidos y aplane una estructura sencilla de cliente anidado sin cambiar al procesamiento en flujo.
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