Desenvolva familiaridade prática com o ecossistema Hadoop em 77 laboratórios guiados por cenários. A coleção avança de operações HDFS e controles de armazenamento para fluxos MapReduce, gestão de recursos YARN e um conjunto extenso de tarefas Hive e HiveQL.
É uma biblioteca ampla de prática, não um único projeto linear. O manifesto não exige ordem fixa, permitindo avançar dos fundamentos ao trabalho de dados avançado ou selecionar os laboratórios das habilidades que você precisa reforçar.
O que você aprenderá
Ao concluir o curso, você saberá:
- Configurar e explorar ambientes HDFS, YARN e Hive fornecidos para a prática.
- Ler, encontrar, transferir, remover, inspecionar e controlar permissões de dados HDFS com o shell.
- Gerenciar replicação, blocos, DataNodes, snapshots, políticas de armazenamento, quotas e limpeza no HDFS.
- Aplicar técnicas shuffle de MapReduce com particionadores, ordenação, combiners, joins e cache distribuído.
- Inspecionar aplicações, containers, logs, JAR, nodes, scheduling, ResourceManager e NodeManager do YARN.
- Criar e modificar databases e tables Hive e carregar, inserir, atualizar, excluir, importar e exportar dados.
- Escrever filtros, agrupamentos e agregações, joins e unions, ordenação e distribuição, funções e janelas em HiveQL.
- Examinar planos, formatos, partições, buckets, schemas, I/O, compressão, serialização, integração e segurança do Hive.
Para quem é este curso
O curso é para estudantes de Hadoop que desejam muitos exercícios guiados sobre armazenamento, processamento, recursos e análise semelhante a SQL. Atende iniciantes que buscam amplitude e quem já conhece os conceitos e quer prática direcionada em HDFS, MapReduce, YARN ou Hive.
Pré-requisitos: Você deve estar à vontade com terminal Linux, arquivos, permissões e conceitos básicos de processamento de dados. Fundamentos de Hadoop e SQL são fortemente recomendados antes de MapReduce, YARN e Hive avançado, embora o curso seja marcado como Beginner.
Ambiente de aprendizagem: Os 77 laboratórios rodam em ambientes Hadoop fornecidos e incluem orientação detalhada e soluções. O trabalho é principalmente por comandos e consultas; cluster cloud externo ou conta pessoal de serviço não são requisitos listados.
Perguntas frequentes
Preciso concluir os 77 laboratórios em ordem?
Não. O curso é configurado como coleção não ordenada, não como sequência obrigatória. Iniciantes devem começar por HDFS e operações básicas de arquivos antes de MapReduce, YARN e temas avançados de Hive.
Como difere de Desafios Práticos de Hadoop?
Hadoop Practice Labs contém 77 atividades guiadas em quatro grandes áreas. Hadoop Practice Challenges é uma coleção muito menor de 12 tarefas sobre comandos do sistema de arquivos HDFS.
O curso inclui Spark ou Pig?
Não. O currículo cobre HDFS, alguns padrões MapReduce, YARN e Hive/HiveQL. Spark e Pig não aparecem entre os 77 temas.
Vou implantar e operar um cluster Hadoop de produção?
Não. Você pratica configuração e componentes em ambientes de aprendizagem. Design de infraestrutura, implantação multinode, planejamento de capacidade, monitoramento e operação de produção não são resultados comprovados da coleção.
