關於 hive hadoop ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

在這個全面的課程中學習和掌握最受歡迎的大數據技術，由亞馬遜和 IMDb 的前工程師和高級經理教授。

從這 14.5 小時的課程，你會學到

1. 設計運用 Hadoop 和相關技術管理“大數據”的分散式系統。

2. 使用 HDFS 和 MapReduce 大規模儲存和分析資料。

3. 使用 Pig 和 Spark 創建腳本，以更複雜的方式處理 Hadoop 群集上的資料。

4. 使用 Hive 和 MySQL分析關聯資料

5. 使用 HBase、Cassandra 和 MongoDB 分析非關係資料
與 Drill、Phoenix 和 Presto 互動式查詢資料

6. 為你的應用選擇合適的資料儲存技術

7. 了解 Hadoop 群集如何由 YARN、Tez、Mesos、Zookeeper、Zeppelin、Hue 和 Oozie進行管理。

8. 使用 Kafka、Sqoop 和 Flume 將資料發佈到你的 Hadoop群集

9. 使用Spark Streaming、Flink 和 Storm 處理串流資料

https://softnshare.com/ultimate-hands-on-hadoop-tame-your-…/

Hadoop 和“大數據”的世界可能會令人生畏 – 許多具有神秘名稱的不同技術形成了 Hadoop 生態系統。通過本課程，你不僅可以了解這些系統是什麼以及它們如何組織在一起，而且你將親自動手並學習如何使用它們來解決實際的業務問題！

在這個全面的課程中學習和掌握最受歡迎的大數據技術，由亞馬遜和 IMDb 的前工程師和高級經理教授。我們將遠遠超越 Hadoop 本身，並深入各種可能需要整合的分散式系統中。

1. 使用 Hortonworks 和 Ambari UI 在桌面上安裝並使用
真正的 Hadoop 安裝

2. 使用 HDFS 和 MapReduce 管理群集上的大數據

3. 使用 Pig 和 Spark 編寫程式以分析 Hadoop 上的資料

4. 使用 Sqoop、Hive、MySQL、HBase、Cassandra、MongoDB、Drill、Phoenix、Presto 儲存和查詢你的資料

5. 使用 Hadoop 生態系統設計真實世界的系統

6. 了解如何使用 YARN、Mesos、Zookeeper、Oozie、Zeppelin 和 Hue 管理群集

7. 使用 Kafka、Flume、Spark Streaming、Flink 和 Storm 即時處理串流資料

了解 Hadoop 對於在擁有大量數據的公司工作的任何人來說都是非常有價值的技能。

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通過使用 Python、MRJob 和 亞馬遜的 Elastic MapReduce 服務建構超過 10 個實例，快速學習 MapReduce。

從這 5 小時的課程，你會學到

1. 了解 MapReduce 如何用於分析大數據集

2. 使用 Python 和 MRJob 編寫你自己的 MapReduce 作業

3. 使用 Amazon Elastic MapReduce 在 Hadoop 群集上運行 MapReduce 作業

4. Chain MapReduce 作業共同分析更複雜的問題

5. 使用 MapReduce 分析社交網路資料

6. 使用 MapReduce 分析電影評級數據並使用它製作電影推薦。

7. 了解其他基於 Hadoop 的技術，包括 Hive、Pig 和 Spark

8. 了解 Hadoop 的用途以及工作原理

https://softnshare.com/…/taming-big-data-with-mapreduce-h…/…