RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Big Data and Hadoop Framework Tutorial for Beginners

In this tutorial, you'll learn about Big Data and Hadoop Framework. Big Data applications, Hadoop Architecture , Data lake, data science and scientist, Demo and more
Big Data and Hadoop Framework Tutorial: Data analytics, Apache spark, hive, pig, Data Science, MapReduce, Machine learning, Aws EMR, Azure Machine learning
Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data
☞ https://morioh.com/p/d5031a8f0324
Data Science vs Data Analytics vs Big Data
☞ https://morioh.com/p/5f328640dec8
Hadoop Administration Tutorial for Beginners
☞ https://morioh.com/p/6240a19f77fd

In this tutorial, you'll learn about Big Data and Hadoop Framework. Big Data applications, Hadoop Architecture , Data lake, data science and scientist, Demo and more

This course is focusing on Big data and Hadoop technologies, hands on demos,

Section 1 - Big data
1.1 Big data introduction
1.2 Big data history
1.3 Big data technologies
1.4 Big data characteristics
1.5 Big data Applications
1.6 Data Lake
1.7 Data Science and Data scientist

Section 2 - Hadoop
2.1 - Hadoop introduction
2.2 - HDFS-Overview
2.3 - Hadoop Architecture
2.3a - Hadoop Architecture - assumptions and goals
2.4 - Demo-Hadoop install - sw download verify integrity
2.5 - Demo-Hadoop install - Java ssh configure
2.6 - Demo hadoop access by browser

Section 3 - Machine Learning
3.1 Machine learning introduction
3.2 Machine learning algorithms
3.3 Machine learning softwares

Module 4 - AWS Machine Learning
4.1 AWS and Machine learning introduction

Below will be added soon.
4.2 Bigdata and aws
4.3 Hadoop on Amazon Elastic Map Reduce (emr)
4.4 What is EMR
4.5 EMR Architecutre
4.6 Demo - launch EMR cluster

2.6 - Hadoop single node cluster setup
2.7 - Hadoop single node - Pseudo-Distributed Operation
2.8 - Hadoop multi node cluster setup
2.9 - MapReduce
2.10 - Azure HDInsight
2.11 - HDFS-Operations
2.12 - Apache Spark and Big data analytics
2.15 - Hadoop, Hive and Pig

What you’ll learn

Understand Big data technologies, Data analytics and Hadoop framework

Are there any course requirements or prerequisites?

Basic computer knowledge, a bit of Java, database concepts and Linux operating system.

Who this course is for:

Anyone who is interested in learning Big data, Data analytics and Hadoop Framework

#BigData #Hadoop #Morioh

Note: If you have any copyright issue with the content used in our channel or you find something that belongs to you, before you claim it to Youtube, SEND US A MESSAGE and the respective content will be DELETED right away. Thanks for understanding.

◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️◼️
? Merchandise: https://www.moteefe.com/store/developer?cp=WP6JDT
? Social Network for Developers: https://morioh.com/
? Twitter: https://twitter.com/moriohdotcom

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Big Data and Hadoop Framework Tutorial for Beginners», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.

Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.

Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!

Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.