大数据基础：HDFS、MapReduce和Spark RDD
大数据基础知识：HDFS，MapReduce和Spark RDD：您是否听说过HDFS，MapReduce，Spark等技术？一直想学习这些新工具，却错过了简洁的入门资料吗？也不要错过本课程！
课程详情
http://coursegraph.com/coursera-big-data-essentials
所在平台: Coursera
课程类别: 其他类别
大学或机构: CourseraNew
大数据基础知识：HDFS，MapReduce和Spark RDD：您是否听说过HDFS，MapReduce，Spark等技术？一直想学习这些新工具，却错过了简洁的入门资料吗？也不要错过本课程！ 在这个为期6周的课程中，您将：-了解现代大数据领域的一些基本技术，即：HDFS，MapReduce和Spark；-受到系统内部及其应用的指导；-了解分布式文件系统，它们为什么存在以及它们提供的功能；-掌握MapReduce框架，它是许多现代大数据应用程序的主力军；-将框架应用于处理文本并解决示例业务案例；-了解下一代计算框架Spark；-对Spark基本概念有深入的了解；-培养将这些工具应用于金融，社交网络，电信和许多其他领域的解决方案的技能。您的学习经验将尽可能接近现实生活，并有机会在真实的集群上评估您的实际作业。无需嘲笑，友好的体贴氛围使您的学习过程变得顺畅而愉快。 准备好与真实的主人一起使用真实的数据集！特别感谢：-MIPT APT部门的Mikhail Roytberg教授，他是该项目的最初审阅者，也是BigData团队一半的主管和导师。他是帮助推动这场演出的人。-Oleg Sukhoroslov（博士，IITP RAS高级研究员），自2008年以来一直在教授MapReduce，Hadoop和朋友。现在，他领导基础架构团队。-奥列格·伊夫琴科（MITP博士，APT系学生），帕维尔·阿克赫蒂亚莫夫（Pavel Akhtyamov）（MITP系APT系硕士）和弗拉基米尔·库兹涅佐夫（PG德米多夫·雅罗斯拉夫尔州立大学的助教），他们已经开发并维护了用于本课程中的实际作业。-Asya Roitberg，Eugene Baulin，Marina Sudarikova。这些人日夜不睡觉，这会让您的学习体验富有成效，顺畅而令人兴奋。
课程大纲
了解下一代计算框架Spark； -对Spark基本概念有深入的了解； -培养将这些工具应用于金融，社交网络，电信和许多其他领域的解决方案的技能。