Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, das Datenverarbeitungsmodell von Hadoop zu analysieren, benutzerdefinierte MapReduce-Jobs zu entwerfen, Combiner und Partitioner zu implementieren, fortgeschrittene Anwendungen mit Pig und Java zu entwickeln, Weblogs zu analysieren, invertierte Indizes zu erstellen und Projekte auf dem Cloudera Local Host bereitzustellen. Durch einen strukturierten Aufbau, der von grundlegenden Konzepten über fortgeschrittene Analysen bis hin zu praxisnahen Projekten reicht, erwerben die Teilnehmer sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fachkenntnisse.

Dieser Kurs zeichnet sich durch eine Kombination aus Schritt-für-Schritt-Demonstrationen, praxisnahen Datensätzen und abschließenden Capstone-Projekten aus, die Anwendungsfälle aus der Industrie widerspiegeln. Die Teilnehmer lernen nicht nur Befehle auswendig – sie wenden MapReduce für Bewertungsanalysen, Protokollverarbeitung, Indizierung und die Berechnung sozialer Graphen an und erwerben dabei Fähigkeiten, die vom Testen im lokalen Modus bis zur Bereitstellung auf Produktionsclustern reichen. Die Einbindung von Übungsprogrammen und Beispielen gewährleistet eine kontinuierliche Vertiefung der Konzepte und macht den Lernprozess ansprechend und praxisnah. Ganz gleich, ob Sie als Anfänger eine solide Grundlage suchen oder als fortgeschrittener Lernender Ihre Kenntnisse in der MapReduce-Programmierung erweitern möchten – dieser Kurs versetzt Sie in die Lage, verteilte Datenverarbeitungslösungen im Hadoop-Ökosystem sicher zu entwerfen, auszuführen und zu optimieren.