KursSliv
0Корзина
КурсыАдминистрирование и программированиеОлег Ивченко МФТИ HDFS Hadoop Distributed File System 2021

Олег Ивченко МФТИ HDFS Hadoop Distributed File System 2021

Олег Ивченко МФТИ HDFS Hadoop Distributed File System 2021 скриншот на облаке
Олег Ивченко МФТИ HDFS Hadoop Distributed File System 2021
Олег Ивченко МФТИ HDFS Hadoop Distributed File System 2021
Олег Ивченко МФТИ HDFS Hadoop Distributed File System 2021 слив курса
  • Автор / Школа: МФТИ, 2021
  • Категория: Администрирование и программирование
  • Скачать: Облако Google / Yandex / Mail
  • Торрент (torrent): нет
  • Бесплатно 1 урок: по запросу

О курсе

[Олег Ивченко] [МФТИ] [HDFS] Hadoop Distributed File System (2021)

Hadoop Distributed File System (HDFS) [2021]
МФТИ (ФПМИ МФТИ Физтех-школа прикладной математики и информатики)
Олег Ивченко


Освойте основные операции с файловой системой HDFS.

Какие перспективы открывают навыки работы с HDFS:
1. На интенсиве вы узнаете о среде для работы с большими данными - Apache Hadoop, а также научитесь работать с основополагающим компонентом фреймворка Apache Hadoop: HDFS.
2. Hadoop Distributed File System (HDFS) – распределённая файловая система, позволяющая хранить информацию практически неограниченного объёма. HDFS является неотъемлемой частью экосистемы Hadoop, куда входят фреймворки Spark, Hive, HBase и другие. Hadoop Distributed File System активно используют и другие направления Big Data, включая подготовку и анализ данных, а также аналитические системы на базе алгоритмов машинного обучения (Machine Learning).

Кому будет полезен интенсив:
1. Тем, кто начинает погружаться в сферу BigData
2. Тем, кто хочет глубже узнать внутреннее устройство распределенной файловой системы HDFS

После интенсива вы будете:
1. Понимать, зачем нужны большие данные (Big Data)
2. Разбираться, как устроена HDFS, ее составляющие
3. Знать преимущества и недостатки HDFS
4. Уметь записывать и читать данные в/из HDFS
5. Исследовать файловую систему HDFS с точки зрения системного администратора

Содержание:
1. Зачем нужны большие данные
2. Распределённые файловые системы. Файловые системы HDFS. Их составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения
3. Чтение и запись в HDFS
4. HDFS APIs: Web API, shell, Python API.
5. Форма закрепления знаний - тестирование и выполнение домашней работы



Отзывы



Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив