—-課程已於 2020 年 5 月更新—

許多常見的資料分析需求，Elasticsearch 正被定位成比 Hadoop、Spark 和 Flink 快很多的替代品。這是一個需要裡解的重要的工具。 本課程教你使用 Elasticsearch、Logstash、Beats、Kibana 等在群集上做大數據的搜索、分析和視覺化。

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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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--課程已於 2017 年 9 月更新--

“大數據“分析是一個熱門和非常有價值的技能 – 本課程將教你大數據中最熱門的技術：Apache Spark。

從這 5 小時的課程，你會學到

1. 將大數據分析問題架構為 Spark 問題

2. 使用 Amazon 的 Elastic MapReduce 服務在具有 Hadoop YARN 的叢集上運行你的工作

3. 在桌上型電腦或是叢集上安裝和運行 Apache Spark

4. 使用 Spark 的彈性分散式資料集，透過多個 CPU 來處理和分析大型資料集合

5. 實現迭代演算法，例如使用 Spark 的廣度優先搜索

6. 使用 MLLib 機器學習庫來回答常見的資料探勘問題

7. 學習 Spark SQL 如何讓你使用結構化資料

8. 理解 Spark Streaming 如何讓你的處理即時連續傳輸的資料流

9. 調整和解決叢集上運行的大型作業

10. 使用廣播變數和累加器在 Spark 叢集上的節點之間共享資訊

11. 了解 GraphX 程式庫如何幫助解決網路分析問題

>英文字幕:有

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