Автор: Олег Ивченко - МФТИ - HDFS
Название: 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
Подробнее:
Скачать:
Название: 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
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
